工具选型
比较模型、平台、Agent 框架与插件；组合适合业务的工具，保留替换空间。
云企AGI
服务解释 · AI RESOURCES CONSULTANT
ARC：企业 AI 资源顾问
让工具、算力、数据与团队协作围绕同一个业务目标运转。ARC 不只看 Token 花了多少，更关注 AI 能力能否进入流程、持续产生可验证的价值。
01 / 资源框架
从选型到组织，四层一起看
这是 ARC 定义中的四层模型。上层选择决定下层资源如何投入；最终要回到团队能否真正使用。
算力调度
规划 Token、GPU 等资源的预算、配额与使用方式，让成本和效用可观察。
数据资源
梳理语料、知识库与业务数据，明确权限、安全边界及可复用方式。
组织赋能
把 AI 接进工作流，让团队学会使用、复盘并沉淀长期能力。
02 / 顾问工作
顾问具体做什么？
ARC 的工作不止于给一份工具清单，而是把资源决策接到实际流程。
选型筛选并组合模型、平台与工具
调度安排算力预算、配额与使用节奏
定制让通用能力贴合具体业务流程
治理管理数据权限、依赖与退出路径
赋能培训团队，把新流程用起来
沉淀记录经验，形成可复用的资产
03 / 名称变化
为什么从 TRC 改为 ARC？
在所参考的定义里，TRC 主要关注 Token 与算力资源；ARC 把视野扩展到工具选型、数据治理和组织协作。名称变化对应的是服务范围的表达变化：不只是节省算力，更要让 AI 资源服务于业务结果。
这是云企 AGI 采用的角色框架与服务定位，不代表行业通用标准，也不保证具体项目效果；交付目标与验证方式需按业务场景约定。
从一个真实问题开始
先看资源怎么配，再谈 AI 怎么落地。
可以带着当前工具、算力开支或团队流程中的一个具体问题来聊。
参考：WorkBuddy《ARC — AI 资源顾问》。本页按 cloud7.vip 的服务语境重新编排；“20K / 月起”为本站现有报价，不属于来源页面的概念定义。