01 / 身份
你自己的单一登入，加上按团队划分的访问控制。用你早已信任的 OIDC 身份登入；每个成员、每把金钥、每支 agent 都限定在所属团队内。
底下那一层平台
2026 年要做 AI 的团队，最后都在做同样这五件事。
身份。安全连线。调度。审计。封装。这五件 Cloud 都做完了 — 让团队写的工作流与服务底下有一层平台撑着，而不是一堆胶水代码。
02 / 安全连线
穿过任何防火墙连到一张 GPU，只靠一条对外连线 — 不必开任何 inbound 端口。同一条隧道还能跑 HTTP、原生 TCP，需要时直接给你一条远端画面通道看进机器里。
03 / 调度
工作按标签落到对的机器上，每个团队各持自己的配额，进度即时回传。算力不够？随需溢出到外部算力。
04 / 审计
每个结果都能追回到产生它的那次执行，Cloud 发出的 webhook 都经过加密签名，你的系统能放心信任。
05 / 封装
工作流、自订节点、模型 — 上传一次，Cloud 把它们分发到整支舰队、为每个版本留快照，并只把输入参数露给 API 消费者，内部细节藏起来。
Cloud 都给你了。
适合谁用
拥有自己算力、在乎掌控权的团队。
Cloud 是为那些不能把资料放到别人 GPU 上、而且早就不再假装这是少数特例的团队设计的。
影视制作 / 媒体团队
把 50 人团队怎么用 AI 这件事标准化，让内部管线生产化。给每个客户一把 API 金钥，只露输入、绝不露内部细节 — IP 留在自家 GPU。
AI 服务供应商
不必转租 GPU，也能把 AI 能力卖给合作伙伴。Cloud 帮你隔离每个合作方、把他们的工作路由到对的机器上，并为每个回调签名让他们能信任。
企业内部 AI 平台
给工程师一条铺好的路 — 不必每个团队各自堆一份工作流 runtime 才能开始做 AI 功能。
受监管的行业
金融、制造、政府。可跑在 On-Prem 或全气隙环境，授权绑定你的硬件，不需要任何对外回连。
部署选项
一套代码。三种信任边界。
同一份 Cloud — 身份、调度器、安全连线、封装 — 跑成托管 SaaS、跑进你的 Kubernetes，或气隙在你的防火墙之后。边界跟着你的需求走，不是你跟边界走。
托管
托管 SaaS
控制面与 dashboard 由我们托管，你只带 GPU 进来。投产最快的一条路径。
- 我们托管平台 + Gateway
- 你只装 agent
- 每租户资料隔离
- 我们的 SLA、我们的补丁
On-Prem
On-Prem Kubernetes
整套 stack 部署到你自己的 Kubernetes 集群。GitOps 原生 — 宣告式 manifest，没有客制 installer。
- 你的集群、你的钥匙
- 每集群独立授权
- Operator 管理的资料层
- 标准 ingress
气隙
气隙友善部署
为没有 internet egress 的网络设计。授权绑定你的硬件、全程离线验证。
- 离线加密签名授权
- 硬件指纹绑定
- Lease-token 缓存
- 无 phone-home
拓扑
Cloud 实际怎么接起来。
三层架构：Surface、控制平面、算力。控制平面交给你部署，或交给我们托管。
Press enter or space to select a node. You can then use the arrow keys to move the node around. Press delete to remove it and escape to cancel.
Press enter or space to select an edge. You can then press delete to remove it or escape to cancel.
为 AI 代理而生
Cloud 会讲 MCP。你的 AI 代理已经知道怎么呼叫它。
支撑 Cyberun 后台的那个编排器，同时也是一台 MCP server。用一把 integration key 把你的 AI 客户端指向同一个 endpoint，它就能驱动你的 workflows、tasks、agents 与 container services — 一共十四个工具。
- Endpoint
- https://core.cyberun.cloud/api/v1/mcp
- 认证标头
- Authorization: Bearer sk-…
- 传输
- Streamable HTTP
看进 server
十四个工具，覆盖四个面。
每个 MCP 工具都自动 scope 到 credential 所属的 team。AI agent 自己挑工具 — 你不必逐次手接。
Workflows
list_workflows · get_workflow · get_workflow_by_slug · presign_file_upload — agent 发现可用工作流并取得参数 schema，再送任务。
Tasks
run_workflow · list_tasks · get_task · get_task_result · stream_task_events · cancel_task — 送任务、用 MCP notifications/progress 追进度、完成后拉 artifact。
Agents 与 container services
list_agents · list_container_services · get_container_service · call_container_service — 看哪些 agent 在线，呼叫团队部署的任何 HTTP service。
不只工作流
团队的服务，也变成 AI 能力。
把 Ollama、vLLM、自家 Flask 应用部署成长跑的 container service。写一行 usage_prompt 告诉 AI 怎么用。任何 MCP client 里的 agent 都能发现服务、读 prompt、透过 call_container_service 呼叫 — 不必额外接线，不必第二次整合。
团队常部署的服务
vLLM · Ollama · Whisper · SAM · custom FastAPI · brand checkers · internal model routers
一把 credential。Workflows 与 container services 在同一个 agent 回路里。
或者跳过设定
安装 Cyberun skill
一行指令就把 API + MCP 的版图教给 Claude Code、Cursor、Windsurf 或 Codex CLI。装完之后直接问：「帮我用 text-to-image 工作流提交一个 Cyberun 任务。」代理会自动挑路径、补 header、引用正确的 endpoint。
shell
$ npx skills add cyberun-cloud/skills代理抽象层
算力可替换。产品不必。
Agent 不是一支特定程序 — 是一份通讯协议。任何会讲这份协议的东西，从 Cloud 调度器的角度看，都是一支可调度的舰队。这就是赌一家供应商，跟赌一层 — 之间的差别。
今天
今天的 agent 是一支精巧的 Go 二进制，丢到你自己拥有的 GPU 上就行 — On-Prem、桌下的一台工作站，或租来的机器。它执行 ComfyUI 工作流、Nerfstudio 管线、长跑的服务，用一条对外连线拨向 Cloud，所以没有任何 inbound 要开。
未来
未来的 agent 是任何会讲这份协议的东西。包一层外部 GPU 供应商、serverless 推理平台、或另一支团队的舰队 — Cloud 看到的就是另一组 agent。同一组调度逻辑、同一组身份、同一组账单。
结果
你绑定的是编排器，不是算力供应商。底下市场怎么变 — 谁便宜、谁缺货、谁端出新 GPU — 你不需要换平台。我们换 fleet。
Agents dial out — no inbound ports. Cloud routes between clients and agents.
安全与合规
气隙部署真正需要什么。
多数 AI 工具假设模型 API 一次 HTTPS 就能调用到。受监管、机密、On-Prem 那些房间不能。Cloud 是为那种房间从一开始就设计好的，不是后来再硬塞进去。
离线
没有网络也能跑好几天。一份签名的 lease-token 缓存让部署在离线时照常运作，网络恢复时再用 challenge-response 重新认证。对外回连从来不是硬性条件。
硬件
绑定在安装它的那台机器上。授权绑定主机指纹；换机部署就重新签一次。这能挡掉某份拷贝在受监管组织内部悄悄横向扩散。
隧道
不开 inbound 洞也能连进去。四种隧道模式 — HTTP、TCP、WebSocket、WebRTC — 全部跑在一条对外连线上，所以 inbound 路径走得通，又不必在防火墙上打洞。
外接 AI
对外的 AI 调用仍在你手上。当工作流真的去调用公开 AI 供应商时，请求会做端到端签名 — 所以你可以在 relay 层撤销，不必只靠供应商那一端。
租户
跨租户访问不是靠审计挡掉的 — 在设计上就不可能。访问限定在每个团队自己的域内，所以一个租户根本碰不到另一个。
基线
基本功是默认就有、不拿来吹的：身份 token 搭 OIDC 撤销做轮换、凭证静态加密、内外 API 分开。我们不把基本盘当成卖点。
三种 credential
一种范围、一种用途、一次 revoke。
Cyberun 发三种 credential，每种都用前缀标示用途。掉了其中一把，撤销那把就好 — 其他的继续运作。
sk- Integration
通用型 API 金钥。脚本、CI、合作方整合、MCP client（Claude Code、Cursor）都用 sk-。范围限定在一个 team。
ak- Agent
Agent 程序连进 team 算力池时使用。仅限 agent runtime — 不能读 dashboard、也不能代替成员提交任务。
dk- Device
成员透过 cyberun CLI 配对设备时发出。绑使用者、限定 team。笔电不见了？管理者撤销那张 device key — 使用者其他存取不受影响。
Cloud 在哪登场
我们最常听到的用例。
Cloud 是围绕这些模式塑形出来的。你的需求多半属于其中一种。
工作室内部 AI 平台
让你 200 人的美术团队用统一方式跑生成工具。每个 clip 都能追回到当初的工作流与 seed。
合作方产品里的 AI 功能
上传你的工作流一次 — ComfyUI 工作流、Nerfstudio 管线，或 container service 都行。给合作方一把 API 金钥，只露输入、藏起内部细节，按他们的用量计费。
主权 AI 算力
On-Prem 部署在你的气隙机房。Cloud 是控制平面，资料永远不离开你的网络。
从一台工作站到一整支舰队
你买了一台 DGX。然后两台。后面又加了裸机 GPU server、再插几个云租实例进来。Cyberun 把它们聚成同一支团队舰队 — 模型与自订节点在每台机器间自动同步、MCP 给任何 AI 客户端一个统一界面来操作、gateway tunnel 让你 debug 某台机器时不必逐台开 port。
开始上手
sales@cyberun.cloud