Mistral發表AI Studio，協助企業將人工智慧原型導入實際營運系統。Mistral指出，多數企業雖能快速開發各類人工智慧原型，但真正導入生產環境時，往往卡在監控、重現、治理與安全等基礎能力不足，導致人工智慧專案停留在實驗階段，Mistral AI Studio目標則是補足這一段落差，建立從提示詞設計到上線營運的流程。
Mistral表示，企業人工智慧專案的挑戰不在模型效能，而在缺乏統一的生產級基礎架構。團隊難以追蹤不同模型或提示版本的輸出差異，也無法重現結果、分析退步原因，或從實際使用中收集結構化回饋，更難依照自家標準建立內部評估體系。AI Studio的設計正是針對這些問題，將觀測、執行與治理納入同一作業架構。
AI Studio的架構由3大支柱構成，第一是可觀測性，提供從互動紀錄到品質評量的全流程視野。開發團隊可利用Explorer檢視輸入輸出，建立可重現的資料集，並在互動環境Judge Playground中設計客製化評估邏輯，將實際使用結果轉為評估活動與資料集，形成可追蹤的迭代基礎。實驗與迭代結果以及儀表板共同呈現與追蹤版本差異，使成效提升可量化。
第二是代理執行環境，負責驅動各式人工智慧代理與工作流程。這個環境建構於工作流程引擎Temporal之上，具備狀態保存與錯誤回復能力，確保長時程任務與多步流程都能穩定執行。系統會自動記錄執行過程並產生靜態流程圖，方便後續審閱或分享。所有執行過程產生的遙測與評估資料會即時回傳可觀測性模組，形成循環式監控機制。
第三是人工智慧資產登錄庫（Registry），負責管理模型、代理、資料集、評測工具與工作流程等人工智慧資產。其可追蹤版本演變、設定權限與審核機制，確保每次部署都符合企業安全與合規要求。登錄庫同時與可觀測性與代理執行環境整合，讓各模組間的指標、流程與資源都能被統一管理與重複利用。
Mistral表示，AI Studio是將自身大規模人工智慧系統營運經驗產品化的成果，讓企業能用相同的觀測與治理標準營運人工智慧。目前開放私測申請。
