Mistral AI推出了全新的企业级AI生产平台——Mistral AI Studio，旨在解决企业AI应用从原型到生产落地的关键瓶颈。尽管众多企业已开发出大量AI原型，如智能助手、聊天界面、摘要工具和内部问答系统，模型能力与业务需求明确，但真正实现规模化部署却面临重重阻碍：缺乏可靠的生产路径、可观测性差、无法持续评估效果、版本管理混乱、安全与合规机制缺失。 当前多数团队仍依赖临时搭建的工具链，将DevOps或MLOps工具强行用于AI工作流，难以匹配大模型特有的高频迭代特性——提示词每日更新，模型每周迭代，评估需实时且贴合业务场景。这种“实验快、生产慢”的断层，导致大量AI项目停滞在原型阶段。 为应对这一挑战，Mistral AI Studio基于其自身服务数百万用户的大型AI系统实践经验，构建了一套专为生产环境设计的AI基础设施。平台围绕三大核心支柱打造：可观测性、Agent运行时与AI注册中心。 可观测性模块提供端到端的透明度，支持团队追踪流量、分析性能、识别退化。通过“裁判”（Judges）系统，可自定义评估标准，将真实使用数据转化为可迭代的训练集。Campaigns与Datasets自动将生产交互转化为评估数据，结合实验、版本与仪表盘，实现以数据驱动的持续优化。 Agent运行时是平台的执行核心，基于Temporal构建，支持复杂多步骤任务的持久化、容错与可复现执行。它能处理大负载、自动管理文档存储，并生成可审计的执行图谱。所有操作均产生可观测数据，无缝接入评估与治理系统。 AI注册中心作为AI资产的“主数据系统”，统一管理提示词、模型、数据集、裁判、工具与工作流的全生命周期。它提供版本控制、权限管理、审核追踪与部署门禁，确保资产可发现、可审计、可迁移，支持混合云、私有部署等多环境灵活运行。 Mistral AI Studio将AI的创建、观测与治理整合为一个闭环系统，使企业能像管理软件系统一样，安全、可测、可控地运营AI。这标志着AI正从“概念验证”迈向“可信赖的生产系统”时代。如需参与平台私有测试，可申请加入Mistral AI Studio的早期体验计划。