紫山龙霖发布面向AI与Agent时代的数据操作系统GLFS

来源：苏州紫山龙霖信息科技有限公司

在AI与Agent加速进入企业业务流程的今天，企业面临的挑战已不再是“数据存在哪里”，而是如何让分散在不同存储、云平台、数据中心和业务系统中的真实数据被统一发现、高效流动和持续利用。数据孤岛带来的访问割裂、跨域流动带来的性能瓶颈、海量数据带来的管理复杂度，以及Agent对正确、完整上下文的持续需求，显著推高数据检索、上下文构建和推理过程中的Token消耗与计算开销。AI时代的数据基础设施需要从数据管理走向数据编排与上下文服务，让企业数据真正转化为AI与Agent可用的智能资产。

为此，紫山龙霖（国芯科技参股公司）正式发布Galactic Intelligence Fusion System（GLFS），面向AI与Agent时代的数据操作系统。

图：Galactic Intelligence Fusion System（GLFS）

一．GLFS Data Plane：构建企业全局数据空间

企业真实数据从来不是存放在一个系统里。大量文件、对象、日志、文档和非结构化数据分布在本地NAS、公有云、私有云、跨数据中心存储和第三方存储系统中；核心业务数据则运行在数据库、ERP、CRM和各类业务系统之中。

GLFS Data Plane的目标，并不是替代企业已有的存储和数据库，而是在现有数据基础设施之上构建一个面向AI与Agent的统一数据操作层。

图：GLFS Data Plane数据平面

针对文件、对象和非结构化数据，GLFS通过全局命名空间，将第三方存储、云存储、跨数据中心存储以及多类型文件系统统一接入。企业无需大规模迁移数据，也无需改变上层应用访问路径，即可获得统一的数据视图和数据调度能力。

在全局命名空间下，GLFS支持文件路径不变的分层与缓存加速。面向AI与HPC场景，热数据可以被缓存到更靠近GPU集群、推理节点和HPC计算节点的位置-Tier0层或Burst Buffer层，冷数据可以下沉到更低成本的存储层，从而减少重复复制、手工搬迁和跨地域访问带来的性能损耗与成本压力。

GLFS全局数据编排是连接数据、算力与AI应用的核心能力。基于全局命名空间、全局元数据视图和PB~EB级数据秒级发现与检索能力，GLFS将分散的数据组织为统一的数据空间，并通过策略驱动的自动化工作流，实现数据、AI服务与计算资源的协同调度。无论是AI训练与推理、Agent工作流还是HPC计算，所需数据都能够被快速发现、精准定位，并在合适的时间、位置和性能层级自动组织与交付。数据不再只是被动存储，而成为可发现、可检索、可加速、可治理、可理解的智能资源，持续释放企业数据价值。

图：GLFS数据编排

对于运行在数据库和业务系统中的结构化数据，GLFS通过Change Data Capture（CDC）实时感知客户、订单、合同、设备、库存等关键业务变化，并将其转化为持续更新的事件流。这些事件能够与文件、对象、日志、文档及元数据统一关联和编排，形成覆盖结构化与非结构化数据的统一数据视图，为AI训练、推理、HPC、RAG和Agent工作流提供实时数据输入，同时为GLFS Context Engine持续构建动态业务上下文。

GLFS Data Plane不是推翻现有IT架构，而是让企业在现有数据基础设施上从“可存储”升级为“AI-ready”：可发现、可检索、可加速、可治理、可理解，并持续服务AI训练、推理、Agent工作流与HPC计算任务。

二．GLFS Context Engine：面向Agent上下文的下一阶段能力

面向AI与Agent时代，GLFS数据平台正在建设Context Engine能力。

Context Engine的目标不是解决“Agent如何记住东西”，而是围绕企业真实数据，探索如何自动构建Agent使用的正确、完整、低成本的上下文。

图：GLFS上下文引擎

未来，GLFS将结合实体发现、关系构建、事件提取等能力，将分散的数据进一步转化为面向业务对象的上下文资产，为多Agent协同决策提供更高质量的数据基础，实现更准确的决策，更低的Token成本，更快的响应。

目前，GLFS已实现KV Cache加速能力，用于提升上下文复用效率，降低多Agent、多任务场景下的重复计算成本，目前AI推理场景每秒Tokens提升近7倍，相同场景相对业界标杆友商只需1/3的存储设备就提供1.34倍的Tokens处理速率。随着Context Engine持续演进，GLFS将进一步把Data Plane中的数据变化、元数据和事件信息转化为可被Agent持续使用的动态上下文。

三．GLFS核心能力与价值

GLFS通过全局数据空间、全局数据编排和加速、智能上下文服务，连接企业数据、AI算力与Agent应用，让数据真正转化为AI时代的智能生产力。

四．应用场景：让企业数据服务AI与Agent

GLFS 可广泛应用于跨云与跨数据中心数据管理、AI 训练与推理、企业级 RAG、Agent工作流、工程研发数据管理、智能知识库以及 HPC 等场景，为企业构建统一的数据基础设施。

AI时代的数据平台不应只是存储和管理数据，而要成为连接数据、算力与智能应用的数据操作系统。GLFS以Data Plane构建企业全局数据空间，以数据编排驱动数据与计算资源的自动协同，以缓存和分层优化访问效率，并通过 Context Engine 将企业真实数据持续转化为可理解、可检索、可调度的智能上下文，为AI和Agent提供正确、完整且低成本的数据基础。

GLFS正在构建AI与Agent时代的数据操作系统：让数据不只是被存储，而是被发现、被理解、被编排、被服务，最终转化为AI与Agent持续创造业务价值的生产力。