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 网关是 AI 原生应用体系中的入口控制平面。它位于模型推理服务、Agent 运行时与企业应用之间，通过协议抽象、模型路由、内容安全、Token 计量与工具治理，将复杂的模型生态收敛为稳定、可控、可观测的统一接口。它不是传统 API 网关的简单延伸，而是围绕推理延迟、流式传输、长连接、模型异构及工具爆炸等新约束，从底层重新定义的一类基础设施。
演进背景：从比特流转发到模型级治理
网关的角色起初只负责比特流（L4/L7）转发，但随着软件架构逐渐向服务化、云原生化，再到 AI 原生化推进，其控制范围同步上移。传统阶段的关注点从负载、路由、认证逐步扩展到协议适配、异构服务整合，再到声明式控制与弹性运行时。而在 AI 场景下，真正推动新型网关形态出现的，是以下两个根本性变化：
- 负载从“请求”变成“推理”，延迟与资源成本急剧上升
- 交互模式从短连接转向流式与长连接，需要持续治理能力
下方流程图对比了各时代网关在能力边界上的变化：
在这个链条中，AI 网关首次引入了模型相关的语义处理与推理相关治理，这是前四代网关尚未承担的任务。
AI 流量的约束：推理路径的工程特性决定了网关的形态
AI 应用的请求行为并不符合传统 Web 或 RPC 的负载模式。推理需要消耗大量算力，响应延迟可能以“百毫秒—数秒”为单位增长，而输出又以 Token 形式持续流动，这些特征构成了 AI 网关必须处理的工程约束。
下表并列展示了传统 Web 流量与 AI 推理流量的关键特征，便于理解网关设计的差异：
| 维度 | 传统 Web 流量 | AI 推理流量 |
|---|---|---|
| 响应方式 | 单次响应 | Token 级流式响应（SSE/WebSocket） |
| 延迟特性 | 毫秒级 | 高延迟，受模型与长序列影响 |
| 连接形态 | 短连接 | 长连接、持续输出 |
| 计量方式 | QPS | Token/时长/上下文窗口 |
| 失败恢复 | 重试 | 多模型回退链、推理级别切换 |
| 安全治理 | 请求内容检查 | 输入/输出双侧内容安全、注入防护 |
这些约束要求网关在 SSE 长连接下不能采用简单的 reload 策略，必须保证配置变更时的无损流切换。同时，Token 输出过程中的动态审计，要求网关在流式传输通路里具备可插拔的安全过滤器。
AI 网关的角色：模型入口、应用入口与企业入口的统一控制点
当企业规模化地使用 AI 时，接入层的形态将从“应用直连模型”逐步演化为“应用与模型之间必须有一个可控的策略中心”。AI 网关承担的角色因此远不止“转发流量”，它也承担治理、审计、增强和安全职责。
下方流程图展示了企业 AI 流量路径，AI 网关作为统一入口，协调上游应用与下游模型/工具生态：
这一结构强调，AI 网关既是上游（应用/Agent）的规范化接口，也是下游（模型/工具）的统一调度面。
核心职能：从协议抽象到模型调度的完整链路
AI 网关的核心能力可以从“请求进入—推理执行—响应输出”的完整路径理解，而不必拆成碎片化的 checklist。一个请求从进入网关到结束，需要经历以下三个逻辑阶段：
接入与规范化
在这一步，网关承担的是结构化输入的职责：
- 将不同模型厂商、不同协议（HTTP/SSE/WebSocket/OpenAI API）转化为统一的契约格式
- 执行身份验证、权限检查与输入侧内容安全
- 根据模型、用户与租户规则，进行 Token 配额与限流
其目标是，无论应用来自何处，都能通过一致的规范进入推理路径。
路由与执行控制
第二阶段是 AI 网关最核心的决策控制面，包括：
- 多模型路由：根据能力、成本、SLA 选择不同模型
- 回退链：主模型异常时自动切换
- Prompt 预处理与格式修正
- 语义缓存的命中与复用
- Agent 调用链的约束（如 MCP 工具调用的权限与速率控制）
这是传统网关不具备的智能治理能力。
流式输出与审计
推理的输出是 Token 级流式数据。这意味着：
- 安全过滤、审计与日志必须在流通路上实时进行
- Token 计量直接决定费用，需要高精度
- SSE/WebSocket 的长连接生命周期必须与模型执行保持一致
至此，一个 AI 推理请求才算完整闭环。
插件化的执行路径：以 Higress 为例的能力组合方式
在工程实践中，AI 网关的能力并不是通过一个巨大的模块完成的，而是通过插件链路沿请求路径组合而成。以 Higress 的实现思路为例，下方序列图展示了插件在请求生命周期中的层级关系：
这一视角让人清楚看见，AI 网关的本质不是一个统一的模块，而是一个沿流向分层执行的策略框架。
平台化与商业化：AI 网关作为可计量的资源入口
AI 网关最终将成为企业内部的“AI 用电表”。在传统 API 场景里，计量的单位是“请求次数”；而在 AI 场景里，计量的核心变为 Token 数量、推理时长与 Agent 调用链结构。因此，AI 网关天然具备以下平台化能力：
- 作为计费与成本中心：Token → Compute → Cost 的可追踪路径
- 作为 Agent 经济的入口点：将 Agent 的工具调用进行计费、治理与审计
- 作为跨模型、跨服务的统一目录：对模型、工具、数据源进行协议化封装，形成可组合的 AI 能力市场
这些能力奠定了企业级 AI 平台的统一入口。
总结
AI 网关是 AI 原生基础设施中的入口控制平面，它不仅承担传统的接入治理职责，更通过模型路由、语义缓存、内容安全、Token 限速与 Agent 工具治理，完成对推理路径的全生命周期管理。AI 网关将推理模型、知识库、工具生态与业务应用之间的耦合彻底解开，使得 AI 应用具备可控性、可观测性与可演进性。这种设计将成为企业构建 AI 平台化能力的基础。