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AnyInsight Edge 正式推出:私有 AI 不再是孤島,企業同時擁有地端 LLM 的自主掌控與 AI Agent 的生產力
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AnyInsight Edge 正式推出:私有 AI 不再是孤島,企業同時擁有地端 LLM 的自主掌控與 AI Agent 的生產力

Publish date: 12 Nov 2026

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單一控制平面統一政策管理、雲地一致執行,聆機科技將零信任生成式 AI 防火牆與治理延伸至企業機房與 AI 伺服器

台北2026年11月12日 /美通社/ -- 聆機科技今日發表 AnyInsight Edge,將旗下企業級 AI 資安與治理平台 AnyInsight 延伸至企業地端與 AI 伺服器。

AnyInsight Edge 以單一控制平面統一管理政策,讓地端私有模型與雲端模型在同一套治理下運作。(圖/聆機科技提供)
AnyInsight Edge 以單一控制平面統一管理政策,讓地端私有模型與雲端模型在同一套治理下運作。(圖/聆機科技提供)

企業導入 AI 時,長期被迫在兩條路之間取捨:選擇私有大型語言模型(LLM),資料留在內部,卻難以發揮 AI Agent 與自動化流程的生產力;選擇雲端 AI,能用到最強的模型與 Agent,但受資料在地化或法規約束的資料不一定能送上雲端,跨多家服務的治理也難以統一。

AnyInsight Edge 讓企業不必再二選一:透過單一控制平面(Control Plane)集中管理政策,在雲端與地端一致執行,同時運用地端私有模型與雲端主流模型,建立 AI Agent 與自動化流程;每一次 AI 互動、Agent 動作與流程執行,都經過即時檢查、存取控管與完整紀錄,管控不留破口。

私有 AI 為何成了孤島

AI 正從對話工具走向能自主執行多步驟任務的 AI Agent 與代理式工作流程(Agentic Workflow)。企業導入 AI 的關鍵已不只是部署模型,更在於 AI 能否安全地存取企業資料、串接內部系統、執行自動化流程,並在不同環境中維持一致的治理與防護。

許多受資料在地化、法規或客戶合約約束的企業與機構,已投資 AI 伺服器並部署私有 LLM。但模型上線後,往往只停留在內部聊天介面:接不到 ERP、MES、CRM 等地端與雲端核心系統,難以建立 Agent 與自動化流程,治理機制也得自行建置。即使自行串接,也會帶來新的風險:Agent 在機房內跨系統讀取、搬移資料,這些流量不經過網路防火牆;各部門自行架設、直接呼叫地端模型的 Agent,更形成 IT 看不到的「影子 Agent」(Shadow Agent),讓原本各自受權限保護的資料失去控管。

另一方面,雲端 AI 服務各自具備完善的安全機制,但企業同時使用多家服務時,政策與管理紀錄分散在各平台,難以用同一套標準管控;部分受法規或合約約束的資料,也不適合送往外部服務。若企業內部缺乏核准的 AI 工具,員工便會轉向個人帳號使用公開 AI 服務,形成企業難以掌握的「影子 AI」(Shadow AI)。

單一控制平面:集中管理政策,雲地一致執行

AnyInsight Edge 以容器(Container)形式交付,獨立於硬體設計,可部署於企業機房,或與 AI 伺服器的作業系統整合。Edge 本身不需要 GPU,運算資源可完整留給模型推論。政策與管理可直接由 Edge 在地端啟動,也可與雲端平台同步;Edge 在地端 AI 流量的路徑上擔任政策執行點(Policy Enforcement Point,PEP),即時檢查與執行。因此,Edge 的架構也可延伸至完全隔離的網路(air-gapped)環境,獨立負責 AI 伺服器的治理與防火牆,無需連線雲端。

  • 私有 LLM 也能用 Agent 與自動化流程:地端模型(如 Gemma、TAIDE、Mistral)透過 Edge,即可運用 AnyInsight 的 350 多款即用 AI Agent、自動化流程與 500 多個應用程式連接器(Connector);需要時,再依政策路由至 20 多種雲端主流模型。
  • AI 伺服器即成為受治理的 AI 伺服器:AI 伺服器啟動 AnyInsight Edge 後,即具備 AI 路由閘道(AI Gateway)與零信任(Zero Trust)生成式 AI 防火牆,進出模型的每一次請求,不管是對話、檔案傳輸或應用程式串接,都受到政策引擎(Policy Engine)檢查與紀錄。地端模型的存取可統一經由 Edge 控管,未經核准的 Agent 無法直接呼叫模型。
  • 核心資料留在企業內部:公司資料庫、AI 對話、傳輸資料、存取設定與稽核日誌都能保存在地端;資料依時效性分層,長期留存的冷資料可集中保管於地端,強化資料保護與備援。
  • 跨據點一致執行,單一視角掌握全局:跨辦公室、遠端員工與多個地端據點,套用一致的存取控管與檢測規則,事件與稽核紀錄匯集於單一管理視角(single pane of glass)。

與既有網路防火牆互補,不需解密

傳統網路防火牆管理網路流量與存取;零信任生成式 AI 防火牆則檢視 AI 互動的內容。兩者處理不同層面,形成互補。

由於 AI 流量直接在 AnyInsight Edge 終止,企業不需在防火牆上解密 HTTPS,也不需升級既有設備,就能讀懂提示詞(Prompt)的語意。網路防火牆負責阻擋未核准的 AI 服務,並將 AI 流量導向 AnyInsight,網路層與內容層政策同步、事件統一監控,形成縱深防禦。

Agentic Security:從輸入與回覆,延伸到 Agent 的每一步

當 AI Agent 開始自主執行任務,防護範圍就不只是使用者輸入與模型回覆,還包括 Agent 存取的資訊、呼叫的應用工具平台,以及在系統之間搬移的資料。由於 Agent 的下一步無法事先預知,管控必須在執行當下逐步進行,這正是代理式 AI 安全(Agentic Security)的核心。機房內 Agent 與內部系統之間的流量不經過網路防火牆,必須由部署在地端的 Edge 就近把關。

AnyInsight 運用情境感知與語意分析,辨識個資、金融與健康資料、雲端憑證等敏感內容,即時警示、阻擋或遮罩。Agent 每一次透過模型情境協定(Model Context Protocol,MCP)呼叫工具之前,都會先檢查政策並依角色與最小權限原則授權;Agent 與自動化流程中的高風險動作,則需經人工核准。每一筆事件都寫入日誌,成為可匯出的稽核證據。

應用情境:製造、金融、公部門與醫療

  • 製造業與半導體供應鏈:製程參數、良率資料與客戶圖面不出廠,地端模型仍能透過 Agent 與自動化流程彙整生產報告與異常分析;多廠區套用一致的安全基準。
  • 金融與保險:客戶個資在送入模型前即被遮罩,每一次 AI 使用與 Agent 動作都留下可供稽核的紀錄,回應主管機關與內控要求。
  • 政府機關與醫療院所:公文與病歷留在機關或院內,由地端模型處理;同一平台提供 AI 互動揭露、人工審查與完整稽核軌跡,呼應台灣《人工智慧基本法》的方向,並對應歐盟《人工智慧法》(EU AI Act)對透明與人為監督的要求。

聆機科技執行長晏自強表示:「二十年前,防火牆、入侵防禦與 VPN 整合成 UTM,企業資安才真正跟上網路的普及。AI 正走到同樣的轉折點:模型會不斷更換,Agent 會越來越多,企業需要的是在 AI 工作發生的地方就能執行政策的控制點。AnyInsight Edge 讓每一台 AI 伺服器都成為這樣的控制點。」

關於聆機科技股份有限公司

聆機科技致力於開發可信賴、高安全度的企業級 AI 解決方案。旗下旗艦平台 AnyInsight 是以零信任架構為基礎的企業 AI 資安與治理平台,內建生成式 AI 防火牆、角色權限管理及可稽核的活動紀錄,協助企業在跨平台、跨網路的架構下保護敏感資料、落實 AI 治理。企業可安全且快速地串接各項資料與應用系統,導入 AI Agent 與自動化流程,提升生產力與知識管理,並保留完整、可供合規稽核的紀錄。

AnyInsight 已通過 ISO/IEC 27001:2022 資訊安全管理系統認證,其 AI 治理與資料保護機制,以歐盟《人工智慧法》(EU AI Act)與《一般資料保護規則》(GDPR)為設計原則。

更多資訊請參閱:AnyInsight|聆機科技

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