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What is HelixML?
HelixML是一个企业级平台，旨在大规模构建、部署和管理复杂的AI代理和应用程序。它通过允许部署在您自己的数据中心或虚拟私有云（VPC）中，解决了数据安全和合规性的关键需求，确保组织对您的生成式AI堆栈和敏感数据拥有完全控制权。开发人员只需在声明式的helix.yaml配置文件中定义需求，即可快速创建复杂、上下文感知和多步骤推理的应用程序。
主要功能
HelixML提供了一个健壮、可观测且高度可定制的基础设施，专为专业的AI开发和部署而设计。
🤖 高级AI代理编排
Helix提供了一种基于会话的架构，支持多步骤推理和复杂的工具编排，使代理能够处理超越简单聊天的复杂任务。代理利用全面的内存管理，在整个交互过程中保持上下文，确保对话流程高度相关且连贯。
📚 企业知识管理（RAG）
超越基本的上下文注入。Helix内置了用于企业文档（PDF、Word）的摄取工具，以及用于外部内容的网页抓取工具。它支持多种RAG后端（包括Typesense、Haystack和PGVector），并整合了视觉RAG支持，用于集成和搜索多模态内容，从而最大化代理响应的深度和准确性。
⚙️ 智能资源调度
借助专为提高效率而设计的智能GPU调度器，优化您的硬件投资。该系统根据需求动态加载和卸载模型，并有效地将它们打包到可用的GPU内存中，与静态部署相比，显著提高了资源利用率并降低了运营成本。
🔍 完整追踪与可观测性
由于代理通常每一步处理数万个tokens并与外部系统交互，Helix提供了对每个执行步骤的完整、实时可见性。您可以检查对LLM提供商和第三方API的请求和响应，跟踪实时token使用情况，并在追踪界面中直接执行成本分析和性能调试。
🛠️ 无缝工具与API集成
通过强大的工具集成，赋予代理真实世界的能力。Helix支持使用OpenAPI schemas进行REST API集成，通过OAuth token管理实现安全的第三方访问，并通过集成的GPTScript实现高级脚本编写，使代理能够在您现有的企业生态系统中执行复杂的真实世界操作。
应用场景
HelixML旨在解决企业中复杂、数据敏感的问题，将原始数据转化为可操作的智能和自动化。
内部知识库分析： 上传大量的内部公司文档、合规指南和技术规范。部署一个内部代理，该代理利用Vision RAG分析文本、图表和示意图，为员工查询提供即时、准确的答案，同时不损害专有数据安全。
自动化客户支持代理： 通过提供网站文档URL和摄取支持工单，即时构建知识库。部署一个面向客户的代理，该代理能够智能地回答复杂问题，减轻人工支持团队的负担，同时保持高质量、最新的响应。
事件驱动型工作流自动化： 利用webhook触发器、计划任务和API绑定，创建主动式代理。例如，部署一个代理，该代理监控系统日志（通过webhooks），对不同API进行多步骤分析，并根据发现自动生成摘要报告或启动修复脚本。
为何选择HelixML？
选择HelixML意味着在您的生成式AI战略中优先考虑安全性、控制和效率。我们为关键任务应用程序提供了必要的架构深度。
保证数据安全与主权： 与托管云服务不同，Helix设计用于部署在您自己的数据中心或VPC中。这种架构确保所有数据、提示和推理结果都保留在您的安全边界内，满足严格的监管和合规性要求。
最大运营效率： 微服务架构和智能GPU模型调度器协同工作，确保您的计算资源得到最佳利用。这种动态方法最大限度地减少了GPU空闲时间，并在可变负载下高效扩展，从而大幅节约成本。
LLM提供商无关的灵活性： Helix支持主要的商业LLM提供商（OpenAI、Anthropic）以及本地、自托管模型。这种多提供商能力使您的应用程序面向未来，允许您根据性能、成本和可用性轻松切换或组合模型，而无需重建您的核心代理逻辑。
总结
HelixML提供了您所需的安全基础和复杂工具，助您超越基本的LLM封装，部署真正的企业级AI代理。利用其声明式配置、深度可观测性和私有架构，自信地构建强大、上下文感知的解决方案，并拥有完全的控制权。
立即探索HelixML如何帮助您确保下一代AI应用程序的安全并实现规模化。
More information on HelixML
Launched
2023-07
Pricing Model
Freemium
Starting Price
Global Rank
3050372
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6.8K
Tech used
Top 5 Countries
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Israel (3.65%)
Traffic Sources
8.45%
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direct (8.45%)
search (59.72%)
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paidReferrals (0.28%)
Source: Similarweb (Jan 4, 2026)
HelixML was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-11-02.
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