AI应用栈私有化部署：把AI应用部署到自己的服务器
无论你刚用 Claude Code、Codex 写好一个项目，已经在 Dify 中搭好 Agent，还是准备运行自己的大模型，都可以通过 Rainbond 部署到自己的服务器、私有云或 Kubernetes。
应用上线后，从企业自己的地址访问；业务数据、知识库和文件保存在指定环境；应用、Agent 和模型可以通过内部地址连接，并继续升级、排错和迁移。
无论你的 AI 项目从哪里开始，都能部署到自己的环境
只迁移当前需要的一层，或者让应用、Agent 与模型全部在你的 Rainbond 中连接。
刚用 AI 写好项目
把 Claude Code、Codex 或 Vibe Coding 开发的前端、API 与全栈项目直接部署上线。
从源码、Git 或镜像部署已经搭好 Agent
把 Dify 等 Agent 平台，以及你的知识库、工作流、插件和业务数据放进自己的环境。
从应用市场或应用模板安装需要自己的大模型
在自己的算力上运行模型，让业务应用通过内部 API 调用，不再把请求交给外部平台。
从模型仓库创建推理服务不用自己拼部署命令，选择你正在使用的入口
AI 生成的代码和 Dify 类 Agent 应用，都可以交给 RainSkills 或 RainAgent 部署到 Rainbond。
RainSkills
正在使用 Claude Code、Codex 等工具时，直接从当前项目继续部署、排错和验证。
RainAgent
已经进入 Rainbond 控制台时，用自然语言发起部署，让 Agent 结合平台上下文继续操作。
两条路径最终都由 Rainbond 承载应用运行，并继续处理构建、依赖、访问、日志、升级和交付验证。
按你的项目选择部署入口
| 你现在有什么 | 进入 Rainbond 的方式 | 部署后的效果 |
|---|---|---|
| Claude Code、Codex 开发的项目 | 源码、Git 仓库或容器镜像 | 前端、API 和数据服务在自己的环境运行 |
| Dify 等 AI Agent 应用 | 应用市场或应用模板 | Agent、知识库、工作流和依赖服务统一管理 |
| Qwen、DeepSeek、GLM 等模型 | 模型仓库、上传模型并创建实例 | 通过内部地址或 OpenAI 兼容 API 提供服务 |
你可以只部署其中一种，也可以把业务应用、Agent 和模型全部放在同一个私有 Rainbond 中。
三种常见的私有化方式
业务应用私有，模型继续使用云API
先把 AI 生成的业务系统部署到自己的服务器，数据库和文件进入企业环境，模型仍使用经过批准的外部 API。适合希望先解决应用上线和数据存储的团队。
Dify和业务应用私有，模型单独部署
Dify、知识库和业务系统在 Rainbond 中运行，模型可以位于同一集群，也可以由企业模型团队提供内部 API。适合已有统一模型服务的企业。
应用、Agent和模型全部私有化
三层都在企业环境中运行，用户请求不依赖公网模型。适合数据不出域、企业内网和客户现场交付。
三种 AI 能力在 Rainbond 中都有明确入口
用Rainbond实现AI应用栈私有化
你可以在 Claude Code、Codex 中通过 RainSkills 发起部署，也可以进入 Rainbond 控制台使用 RainAgent。两种方式都能处理 AI 生成的代码和 Dify 类 Agent 应用，并在部署后继续排错和验证访问。
- 在自己的服务器或 Kubernetes 上准备 Rainbond。
- AI 生成项目通过源码或镜像部署；Dify 从应用市场或模板安装。
- 按需创建私有模型实例，或者连接企业已有模型 API。
- 使用内部地址连接数据库、知识库、Agent 和模型。
- 通过应用网关配置企业域名和证书。
- 验证页面、API、Agent 对话和模型回复后创建应用版本。
部署完成后，你会得到这些结果
常见问题
AI应用私有化部署必须同时部署大模型吗？
不必须。可以先私有化业务应用和数据，继续使用云模型；需要数据不出域时，再部署私有模型。
AI应用部署到自己的服务器必须会Kubernetes吗？
使用 Rainbond 可以通过应用、组件和网关完成部署，不需要为每个项目手写 Kubernetes YAML。
Dify私有化和大模型私有化有什么区别？
Dify 私有化解决 Agent、知识库、工作流和数据的运行位置；大模型私有化解决模型文件、推理算力和模型 API。