AI 网关
AI 网关是 AI 应用时代的“交通枢纽”，重塑智能服务的连接、治理与创新边界。
AI 网关的演进历程
网关作为网络架构的关键组件，经历了从简单反向代理到多功能智能中枢的演进。随着业务规模的增长和软件架构的复杂化，网关的功能不断丰富，逐步发展出流量网关、ESB 网关、微服务网关、云原生网关等多种形态。
流量网关
流量网关主要负责数据流量的管理与优化，提升业务可伸缩性和高可用性。以 Nginx 为代表，流量网关通过负载均衡分摊请求，避免单点故障，广泛应用于单体和垂直架构。
ESB 网关
企业服务总线（ESB）网关标准化系统间通信，简化消息传递，提升互操作性和灵活性。ESB 遵循 SOA 原则，集中管理消息路由、转换和安全，支持多协议和数据格式，增强系统扩展性和可维护性。
微服务网关
微服务网关在微服务架构中集中管理路由、增强安全、简化访问流程，实现负载均衡、限流、熔断、降级和身份验证。Spring Cloud Gateway 是典型代表，易于集成，灵活高效。
云原生网关
云原生网关伴随 Kubernetes 的普及而诞生，采用 Ingress/Gateway API 统一配置，具备弹性扩缩容能力，兼具流量网关和微服务网关的特性，帮助开发者专注业务逻辑，无需关心底层容量和维护。
AI 网关
AI 场景下，流量协议从传统 HTTP/RPC 向 SSE/WebSocket 转变，带来流式传输、长连接和有状态应用等新挑战。AI 网关需支持多模型代理、智能路由、模型增强、安全防护、流式传输和无损变更等能力，成为 AI 应用基础设施的核心。
AI 网关的定义、特点与应用场景
AI 网关是面向 AI 应用场景优化和能力扩展的 API 网关，集成多模型流量调度、MCP 和 Agent 管理、智能路由和 AI 治理等能力。
AI 应用的流量特征
AI 应用流量与传统 Web 应用有显著差异，主要体现在：
- 高延时：模型推理计算量大，响应时间长，易受慢速连接攻击影响。
- 大带宽与流式传输：内容生成采用流式推送，提升交互即时感，对网关流式处理和内存控制要求高。
- 长连接：广泛采用 SSE/WebSocket，需保障配置变更不中断连接，提升用户体验。
- API 驱动：Agent 通过大量原子化 API 完成复杂任务，API 数量和调用量激增，对全生命周期管理能力提出更高要求。
AI 网关的应用场景
AI 网关在不同业务需求和部署位置下，扮演着多重角色：
- 模型服务提供商（MaaS）接入层：作为模型推理集群的总入口，保障性能、稳定和安全，智能分发请求，防止恶意流量冲击。
- AI 应用开发网关：为开发者屏蔽多模型协议差异，统一接口，支持模型 Fallback，提升应用稳定性和安全合规。
- 企业内部中央 AI 网关：统一内部 AI 服务接入，支持成本审计、数据安全、资源复用和效率提升。
- MCP 工具生态统一入口：集中管理 MCP 工具调用，统一认证、限流和审计，简化安全治理。
AI 网关的核心能力和最佳实践
AI 网关在多模型、Agent、MCP 和开放平台等场景下，具备如下核心能力：
核心能力
- 多模型代理：统一流量入口，动态路由多种模型，提升可用性与成本效益。
- 多模型回退/容灾：自动 Fallback，保障服务连续性和高可用性。
- 消费者认证：身份识别、权限管理和精准计费，防止滥用。
- 内容安全防护：统一内容安全策略，前置审查输入输出，保障合规。
- Token 限流：按 Token 计费与限流，控制成本和资源消耗。
- 语义缓存：缓存高频请求，提升效率、降低成本、保持一致性。
- 可观测性：全链路日志、指标和追踪，支持成本分析和问题定位。
- MCP 代理与工具动态组装：协议转换、工具压缩与智能路由，提升工具生态集成效率。
最佳实践
AI 网关最佳实践涵盖多模型代理、消费者认证、内容安全防护、Token 限流、语义缓存、多模型容灾、多模型可观测和 AI 开放平台等八大类，具体包括：
- 多模型代理：适配多模态、垂直领域和协同任务场景，动态选择模型，保障数据隐私、性能和成本平衡。
- 消费者认证：多租户隔离、权限分级、操作审计，防止恶意调用和资源滥用。
- 内容安全防护：金融、医疗、社交等场景下，防止敏感数据泄露和不良内容生成，保障合规。
- Token 限流：提升资源利用率，防止系统过载和恶意攻击，支持用户分层管理。
- 语义缓存：高频查询、固定上下文和复杂计算结果复用，提升响应速度和降低成本。
- 多模型容灾：主模型异常时自动切换，保障业务连续性。
- 多模型可观测：支持 Token 消耗、限流、缓存、安全等多维指标监控，助力成本控制和稳定性提升。
- AI 开放平台：统一能力目录、权限、计量和治理，支撑企业级 Agent 市场和商业闭环。
使用 AI 网关快速构建 AI 应用
以 ChatGPT-Next-Web、Higress、通义千问为例，演示如何通过 AI 网关插件能力，快速搭建完整的 AI 应用体系。
插件能力图谱
Higress 提供丰富的插件能力，包括 AI 代理、可观测、内容安全、Token 限流、缓存、RAG、Prompt 工程、请求/响应转换等，支持灵活组合，满足多样化业务需求。
典型插件能力与应用架构
- AI 代理插件：支持多种主流模型，基于 OpenAI API 契约，统一代理能力。
- AI 可观测插件：提供 Metric、Log、Trace，支持 Token 用量观测。
- AI 内容安全插件：对接内容安全服务，保障输入输出合规。
- AI Token 限流插件：基于 Redis 实现全局 Token 限流，防止滥用。
- AI 缓存插件：缓存模型响应，提升性能和一致性。
- AI RAG 插件：对接向量检索服务，实现检索增强生成。
- Prompt 工程插件：支持模板和装饰器，灵活管理 Prompt。
- AI 请求/响应转换插件：智能转换请求和响应内容，提升兼容性。
API 和 Agent 的货币化
AI 应用正从“聊天即产品”迈向以任务完成为目标的 Agent 时代，Agent 经济逐步成熟。企业通过 AI 网关和开放平台，构建可计价、可审计的数字劳动力，实现规模化创新和商业闭环。
AI 开放平台与市场
以 AI 网关为中枢，协议化承载模型、工具、数据与工作流，统一上游推理与下游工具，支撑 API 货币化和 Agent 市场建设。平台需具备内容安全、权限治理、跨云可移植性和正向生态飞轮等能力。
总结
AI 网关作为 AI 应用基础设施的核心中枢，承载着多模型调度、内容安全、限流、缓存、可观测等关键能力。通过不断演进和最佳实践，AI 网关助力企业高效、安全、经济地构建和治理 AI 应用，推动智能生产力的持续释放。