AI代理流量爆发与基础设施缺口 - 自主AI代理自行调用API和服务的新型流量正在爆发 这种代理驱动的出站流量是当前AI基础设施中缺失的一层[2] - 大型语言模型代理能够规划任务、链接工具使用、获取数据并启动子任务 所有操作均通过传统基础设施未监控的出站请求实现[2] - 软件架构师已观察到AI API成本突然飙升、权限过宽的机器人访问敏感数据以及缺乏可见性控制等告警信号[2] 传统基础设施的局限性 - 传统API网关仅管理入站流量 而代理调用完全绕过网关表现为正常出站HTTP请求 形成关键盲点[3] - 大多数现有基础设施并非为代理AI的出站调用而构建 留下治理缺口[3] - Gartner在2024年API炒作周期中将"AI网关"列为创新触发阶段的新兴解决方案[2][6] 代理AI带来的具体风险 - 成本不可预测：代理可能陷入失控循环 行为不当的代理通过反复调用外部服务导致预算超支[4] - 安全风险：宽泛凭证权限导致安全隐患 例如连接到GitHub的AI助手因提示注入泄露私有仓库数据[4] - 缺乏可见性与控制：团队无法监控代理行为 难以调试或干预执行过程[5] AI网关的核心功能与架构 - AI网关作为中间件组件 拦截并实时管理AI代理发起的出站流量 提供集中控制[15] - 关键功能包括流量拦截、策略引擎、路由成本管理、可观察性审计层、安全凭据处理、速率限制和多提供商路由[19][20] - 架构包含请求调解增强、输出防护、数据隐私执行以及缓存性能优化等模块[20] 行业标准与协议发展 - 模型上下文协议（MCP）成为AI代理连接工具和数据的新兴标准 类似"AI代理的USB-C"[21] - 谷歌Agent2Agent（A2A）协议专注于代理协作 支持复杂工作流但增加级联故障风险[21] - 多个标准并行发展包括OpenAI工具、LangChain协议和思科ACP 可能引入不一致性和漏洞[22] 实施建议与基础设施准备 - 工程领导者应开始构建轻量级框架 通过审计代理运行位置和添加基础日志建立可见性[23] - 建议通过网关调解凭证 注入短期有限权限令牌 严格执行最小权限原则[25] - 设置超时、最大重试次数和API预算等硬性限制 终止无谓消耗令牌或资金的循环[31] 企业治理与合规要求 - 网关可过滤或标记敏感数据 确保代理遵守数据隐私规则 提供清晰可审计的AI使用记录[25] - 需要定义组织范围内的AI政策 限制对敏感数据的访问 要求受监管输出进行人工审查[31] - 通过网关聚合代理流量实现丰富日志记录 输入到可观察性和SIEM工具中追踪异常行为[25]