政务信创AI解决方案：国产化安全可信的智能体落地实践
“信创系统装好了，智能应用却还没跟上。”在很多政务信息部门的信创推进会上，这样的声音越来越常见。一边是国产软硬件替代进入关键阶段，另一边是数字政府建设对AI能力的需求持续上涨——但真正能同时满足“国产环境稳定运行”与“安全合规可管可控”的AI产品并不多。政务场景的特殊性，决定了它需要的不是一台普通AI服务器，而是一套政务信创AI解决方案，不仅要跑得动国产芯片和操作系统，更要把数据安全、权限管控、操作审计落到每一个环节。
本文结合当前政务信创建设痛点与实在Agent的落地实践，从国产化适配、安全可信设计、典型业务场景和选型落地四个维度，拆解一套兼顾国产化安全可信的智能体解决方案到底应该如何构建。
一、当“信创”遇上“AI”：政务智能化必须回答的三个问题
政务系统的智能化升级，天然面对比企业更复杂的约束。如果只是把通用AI产品搬过来，很多项目会在立项阶段就发现“看起来很美，却用不起来”。当前最大的矛盾，集中在三个问题上。
问题一：国产化环境能不能稳定承载AI应用？ 政务信创要求从芯片、操作系统、数据库到中间件全面替换。很多AI产品只适配x86和Windows生态，在麒麟、统信等国产操作系统上要么无法安装，要么运行卡顿、兼容性差，难以支撑7×24小时生产级业务。
问题二：数据安全能不能真正做到“不出域”？ 政务业务涉及公民隐私、财政资金、公共资源等敏感信息。AI一旦上云，数据流向是否可控？大模型调用是否合规？权限是否最小化？这些问题如果回答不清，智能应用再强大也无法上线。
问题三：老旧系统和存量业务能不能被智能化覆盖？ 不少政务核心业务系统建设周期长、部分无API接口、数据格式复杂。若AI只能连接标准接口的新系统，就无法穿透真实的业务链路，反而变成“演示级创新”。
因此，一套合格的政务信创AI解决方案，必须覆盖三层能力：国产化数字基座、AI智能执行引擎、安全审计与权限管控。以实在Agent在政务领域的落地经验为例，其信创智能体版本先在国产操作系统与芯片环境中实现稳定运行，再通过“API+GUI”双轨自动化打通无API老系统，结合私有化部署、本地数据闭环与全链路操作日志，正是为上述问题而设计的解题路径。
二、政务信创AI解决方案的本质：国产化数字基座上的“智能体生产力”
2.1 全栈信创适配：要让AI生于国产、长于国产，而非“勉强兼容”
许多政务项目的误区，是把“能跑”当作“适配”。真正的适配应当是全栈的、可持续的、深度的。实在Agent的全栈信创能力，几乎覆盖了政务客户最常见的基础软硬件组合。
- 国产芯片：支持飞腾、鲲鹏、龙芯、兆芯、海光等主流CPU，同时兼容ARM、x86、LoongArch、MIPS等不同架构。
- 国产操作系统：客户端适配统信UOS、麒麟Kylin、鸿蒙、红旗等系统，并支持Ubuntu等开源生态。
- 国产数据库与中间件：服务端可运行在达梦、OceanBase等数据库上，兼容东方通、宝兰德等中间件。
- 国产大模型生态：支持DeepSeek、千问、豆包等国产模型，也支持自研TARS大模型，满足模型自主可控的诉求。
这套全栈适配意味着，政务客户在搭建或替换信创底座时，不需要因为AI应用而保留“信息孤岛”，更不需要在合规性与智能化之间做取舍。
2.2 双轨自动化：既有API直连，也能像人一样“看懂屏幕、操作界面”
政务系统最大的“硬骨头”，是有大量历史遗留系统没有开放API接口，或接口功能不完整。如果AI智能体只能连接API，这些业务就始终无法自动化。
实在Agent采用“API+GUI”双轨自动化架构，成为破解政务系统割裂的关键。它能识别屏幕上的文字、表格、按钮和业务流程，模拟人类操作，完成跨系统的数据查询、搬运、校验和录入。对于已经提供API的系统，则通过API高速对接；对于老旧系统，则通过ISSUT智能屏幕语义理解技术“看懂”界面并执行操作。
这背后的意义不只是技术上的“更聪明”，更是让AI智能体真正进入政务核心业务全流程。自动化不再停留在网络通畅、接口完善的局部环节，而可以覆盖从办事窗口、审批后台到财务系统的完整链路。
三、安全可信如何落地？数据不出域、权限不放大、行为可审计
在政务信创和AI结合的议题中，安全可信永远是“1”，效率是后面的“0”。如果基础不牢，再好的智能化也可能带来风险。围绕安全这一核心诉求，实在Agent给出了四层安全设计。
- 第一层：本地化部署，数据不出域。支持SaaS和私有化两种部署模式。面向政务场景，推荐私有化部署或物理隔离方案，核心业务数据在本地闭环流转，不上公有云，有效规避敏感信息外泄风险。
- 第二层：最小化权限，事权分离。通过分级权限管理、岗位权限隔离，确保数字员工只能访问业务所需的系统与数据，防止越权操作和内部数据滥用。
- 第三层：全链路审计，责任可追溯。依托完整的操作日志，智能体的每一个点击、每一次数据写入都留痕可查。这不仅是IT合规要求，更是政务追责体系的重要补充。
- 第四层：网络隔离与加密传输。支持IT/OT网络隔离部署，数据通道采用TLS 1.3和AES-256加密，兼顾内外网隔离和高强度传输安全。
在资质保障上，实在Agent通过了中国信通院“可信AI智能体平台与工具”最高5级评级，TARS大模型及算法完成国家网信办双备案，并通过ISO 27001信息安全认证与CMMI-5认证。这些既是对技术能力的客观背书，也是政务客户关心的“能否过审、能否长期合作”的硬指标。
四、场景拆解：一个“发票数字员工”如何跑通政务财务全流程？
抽象的架构难免显得遥远，我们不妨看一个高频、痛点明确的场景——发票验真、合规检查及ERP系统录入。
某市属单位的财务共享中心，每天要处理大量报销与对公支付业务。经办人员需要登录多个系统，手动下载票据、核验真伪、检查合规项、再录入财务系统。票据格式五花八门，财务系统老旧且没有API接口，整个流程依赖人工逐张核对。更麻烦的是，单位已经完成信创改造，所有智能化工具必须运行在国产操作系统上，同时满足局域网络和审计要求。
实在Agent在该单位部署了政务信创智能体，具体工作流程如下：
- 在报销系统中自动抓取待审核的电子发票和票据文件，识别票面关键信息；
- 自动连接国家税务总局查验平台，逐张完成发票真伪验证；
- 根据单位内控规范，对发票抬头、金额、税目、报销类别等进行合规检查；
- 将校验通过的数据自动填入财务系统/ERP模块，生成待入账凭证；
- 全流程记录日志，管理人员可随时调阅操作轨迹和异常预警。
部署之后，该单位的发票处理时长从原来的平均十几分钟降低到几分钟，人工复核工作量大幅下降，错误率也有效减少。更重要的是，整套流程的数据始终在政务内网中流转，智能体运行在国产操作系统上，操作记录完整可追溯，满足了审计和合规要求。
类似的能力还可以扩展到材料预审、数据报送、公文流转、补助发放核查等更多政务场景。通过实在Agent，数字员工不再只是一段“跑批脚本”，而是能在国产化环境中自主理解任务、跨系统协作的“基层办事员”。
五、选型与落地：政务信创AI解决方案的四个关键判断
政务项目的选型周期长、责任重，一旦选错，影响的不仅是项目进度，更是长期运维与合规风险。以下几个判断标准值得纳入考量。
- 看全栈信创适配，而不是单点兼容。不仅要看操作系统和芯片，还要看数据库、中间件、大模型以及整机生态是否全面兼容。选型时建议把实际运行环境列成清单，逐项验证。
- 看自动化方式的广度。如果只能处理有API的现代系统，就无法解决政务场景里真正痛的历史遗留系统。优先选择“API+GUI”双轨自动化的产品，确保无人值守的范围不被系统接口限制。
- 看安全与审计的完整性。需要确认是否支持私有化部署、物理隔离、全链路日志、分级权限和国产密码/加密合规要求。政务服务一旦面向公众，安全能力必须经得起等保测评和专项审计。
- 看AI智能体的成熟度与易用性。好的方案应当支持零代码搭建、多模型接入，并能面向不同科室提供开箱即用的业务技能。否则业务人员依赖开发团队，智能化就难以规模化复制。
结语：让国产化与智能化互为支撑，而不是互相牵制
政务信创的价值，不只是完成软硬件替换，更在于让数据真正用起来、业务真正跑得快。一套政务信创AI解决方案，应当以全面国产化适配为底座，以AI智能体为生产力，以安全可信为生命线。实在Agent愿意与更多政府部门和生态伙伴一起，把“国产化安全可信”从合规要求转化为业务效能，让每一个重复繁琐的政务流程，都配得上更快、更稳、更可信的数字员工。
常见问题解答
1. 政务信创AI解决方案和传统RPA有什么区别？
传统RPA主要按固定规则执行脚本，面对复杂任务和界面变化时容易失效；政务信创AI解决方案则在国产化底座上融合大模型、屏幕理解与自动化执行能力，能够听懂任务指令、自动拆解流程，并在复杂多变的政务系统中完成长链路操作。
2. 实在Agent具体支持哪些国产化环境？
实在Agent已全面适配飞腾、鲲鹏、龙芯、兆芯、海光等国产芯片，支持统信UOS、麒麟、鸿蒙等国产操作系统，并兼容达梦、OceanBase等数据库及东方通、宝兰德等中间件，适配范围覆盖近百家主流国产软硬件产品。
3. 在政务场景中，如何保证AI处理过程的数据安全？
可通过私有化部署实现数据物理隔离，并配合分级权限、全链路操作日志、本地数据闭环等方式，确保数据不出域、权限不放大、行为可追溯，满足政务场景的高合规要求。
4. 政务系统里很多老系统没有API接口，AI能落地吗？
可以。实在Agent采用“API+GUI”双轨自动化架构，对没有API的旧系统，通过ISSUT屏幕语义理解技术实现界面级操作，像人一样读取屏幕并自动完成任务，因此能够覆盖无接口系统。
5. 政务单位应该从哪里开始试点智能体？
建议从高频、重复、规则清晰的业务切入，如发票查验录入、材料审核、数据报送等。这些场景见效快、风险低，有利于建立信心、积累运营经验，再逐步延伸至更多跨系统综合业务。
实在Agent
