Mistral发布AI Studio，帮助企业将人工智能原型导入实际运营系统。Mistral指出，多数企业虽能快速开发各类人工智能原型，但在真正导入生产环境时，往往卡在监控、复现、治理与安全等基础能力不足，导致人工智能项目停留在实验阶段。Mistral AI Studio的目标正是弥补这一落差，建立从提示词设计到上线运营的完整流程。

Mistral表示，企业人工智能项目的挑战不在模型性能，而在于缺乏统一的生产级基础设施。团队难以追踪不同模型或提示版本的输出差异，也无法复现结果、分析性能下降原因，或从实际使用中收集结构化反馈，更难依据自身标准建立内部评估体系。AI Studio的设计正是针对这些问题，将观测、执行与治理纳入同一作业框架。

AI Studio的架构由三大支柱构成，第一是可观测性，提供从交互记录到质量评估的全流程视野。开发团队可利用Explorer查看输入输出，建立可复现的数据集，并在交互环境Judge Playground中设计定制化评估逻辑，将实际使用结果转化为评估活动与数据集，形成可追踪的迭代基础。实验与迭代结果以及仪表板共同呈现与追踪版本差异，使效果提升可量化。

第二是代理执行环境，负责驱动各类人工智能代理与工作流程。该环境构建于工作流引擎Temporal之上，具备状态保存与错误恢复能力，确保长时间任务与多步骤流程都能稳定执行。系统会自动记录执行过程并生成静态流程图，便于后续审查或分享。所有执行过程中产生的遥测与评估数据会实时回传至可观测性模块，形成闭环式监控机制。

第三是人工智能资产注册库（Registry），负责管理模型、代理、数据集、评测工具与工作流等人工智能资产。其可追踪版本演变、设置权限与审核机制，确保每次部署都符合企业安全与合规要求。注册库同时与可观测性及代理执行环境集成，使各模块间的指标、流程与资源都能被统一管理与重复利用。

Mistral表示，AI Studio是将其自身大规模人工智能系统运营经验产品化的成果，让企业能够采用相同的观测与治理标准来运营人工智能。目前开放内测申请。