三、協(xié)同工作

在現(xiàn)實系統(tǒng)中，API 網(wǎng)關與 API 管理從來不是“二選一”的問題，而是“雙劍合璧”的組合。一個負責流量的運行時調(diào)度與保護，一個負責 API 的生產(chǎn)、發(fā)布與運營。只有將兩者協(xié)同配合，才能構建出一個既高效又可持續(xù)運營的 API 基礎設施。

1、分層架構中的協(xié)同角色

在平臺化架構中，API 的生命周期可以抽象為三層職責：

• 生產(chǎn)層（API 設計與實現(xiàn)）：開發(fā)者使用 OpenAPI/GraphQL 等規(guī)范定義 API；
• 發(fā)布層（API 管理平臺）：管理 API 的版本、權限、文檔、訂閱、審計等；
• 運行層（API 網(wǎng)關）：負責請求的接入控制、協(xié)議轉換、路由轉發(fā)、安全攔截等。

這三層中，API 管理平臺主導生產(chǎn)與發(fā)布，而 API 網(wǎng)關控制運行時訪問，二者通過接口注冊、服務發(fā)現(xiàn)、策略下發(fā)等機制協(xié)同工作。

例如：

• 開發(fā)者在 API 管理平臺中發(fā)布了一個新接口 /v2/user/info，并設定了使用者必須綁定 API Key；
• 平臺會將接口定義、認證規(guī)則等元信息下發(fā)到 API 網(wǎng)關；
• 網(wǎng)關據(jù)此攔截請求、校驗身份、轉發(fā)到后端服務；
• 調(diào)用日志、失敗率等數(shù)據(jù)再上傳回管理平臺，作為監(jiān)控和運營分析依據(jù)。

這就形成了從設計 → 發(fā)布 → 調(diào)用 → 回流反饋的閉環(huán)。

2、協(xié)同方式：策略聯(lián)動與接口同步

具體來說，兩者協(xié)同主要體現(xiàn)在以下幾方面：

3、工具組合：開源與商業(yè)生態(tài)如何配套

這種協(xié)同在現(xiàn)代 API 工具鏈中已經(jīng)非常成熟，無論是開源還是商業(yè)方案：

• 開源組合：Higress + Apifox；
• 商業(yè)平臺：API 網(wǎng)關 + API 管理工具企業(yè)版，其中，阿里云 API 網(wǎng)關和 Google Apigee 統(tǒng)一提供控制面與數(shù)據(jù)面，API 管理和網(wǎng)關合一。

這些方案共同體現(xiàn)出一個趨勢：越成熟的平臺，越注重 API 管理與網(wǎng)關的整合度與自動化程度。

四、未來發(fā)展趨勢：向 AI 網(wǎng)關和 MCP Server 管理演進

隨著應用走向大模型范式，API 的角色正在發(fā)生根本性變化。從“訪問一個后端服務的接口”變成“通過大模型調(diào)用 MCP Server”。這一轉變帶來了新的挑戰(zhàn)，推動著 API 網(wǎng)關與 API 管理進入全新的階段，即 AI 網(wǎng)關和 MCP Server 管理。

AI 網(wǎng)關：

從容器和微服務入口躍遷到模型和 MCP 入口

在容器和微服務的架構下，API 網(wǎng)關負責接入控制、服務發(fā)現(xiàn)、協(xié)議轉換和安全策略。但大模型時代，重新定義了“流量”與“服務”的內(nèi)涵，API 網(wǎng)關也完成了從微服務入口到模型入口的躍遷。

為什么需要 AI 網(wǎng)關？

大模型應用中，流量不再是短平快的 HTTP 請求，而是長連接、語義化、高成本、狀態(tài)復雜的推理請求。這類請求具有以下新特征：

• 調(diào)用路徑動態(tài)變化：不同場景需路由到不同大模型或模型版本。
• 資源消耗不均衡：同一請求可能消耗數(shù)千到數(shù)萬 Token，需進行動態(tài)配額管理。
• 請求上下文強依賴：Prompt、歷史消息、系統(tǒng)設定會極大影響模型輸出。
• 對灰度控制敏感：新模型上線需支持按用戶分組灰度、回退策略和指標監(jiān)控。
• 安全與合規(guī)壓力大：調(diào)用內(nèi)容、返回內(nèi)容都可能涉及數(shù)據(jù)安全、版權、倫理問題。

這些特征都遠超傳統(tǒng) API 網(wǎng)關的職責范疇，也推動了 AI 網(wǎng)關形態(tài)的誕生。

AI 網(wǎng)關的新能力結構

AI 網(wǎng)關可以被視為「大模型接口的基礎設施」，在保留傳統(tǒng)網(wǎng)關核心職責的基礎上，做了以下兩層能力的擴展：

• 面向大模型：在模型可用性、安全防護、降低模型幻覺、可觀測上，新增了多種能力，在實際工程中，這些能力通常構建于如 Higress 等云原生網(wǎng)關之上，并通過插件擴展 AI 場景的網(wǎng)關能力。
• 面向 MCP：
• API-to-MCP：提供 REST API 直接轉化成 MCP Server，避免重新構建和維護 MCP Server 等重復性勞動。
• 協(xié)議卸載：無縫支持 MCP 官方最新版協(xié)議，降低升級成本，例如支持將 SSE 轉換為 Streamable HTTP，避免無狀態(tài)應用也要使用 SSE。
• MCP 市場：提供官方維護的 MCP 市場，確保 MCP 服務端能用、好用、安全。

可以說，AI 網(wǎng)關的誕生，標志著“流量”的語義發(fā)生了改變：它不再只是請求字節(jié)的載體，而是承載了語義理解、Token 分發(fā)、成本調(diào)度與智能決策的復雜能力，成為企業(yè)構建智能應用的基礎入口。

MCP Server：大模型時代，也需要管理工具

在傳統(tǒng)應用中，API 是確定性的輸入輸出接口，供消費者調(diào)用；而在大模型應用中，調(diào)用方變成了大模型，被調(diào)用方變成了 MCP Server，因此，傳統(tǒng) API 管理平臺（基于 Swagger 規(guī)范進行設計 → 開發(fā) → 測試 → 發(fā)布 → 監(jiān)控 → 迭代）已無法契合 MCP 規(guī)范。

正如早期 REST API 的爆發(fā)催生了 Postman、Apifox 等 API 管理工具，MCP 的繁榮也將催生了 MCP Server（AI 原生的 API）管理，這一全新的訴求。

參考 API 管理，它可能需要具備以下能力：

• 生產(chǎn)層（MCP 設計與實現(xiàn)）：開發(fā)者使用 MCP 等規(guī)范開發(fā)、定義和調(diào)試 MCP，供外部 Agent 調(diào)用。
• 發(fā)布層（MCP 管理平臺）：管理 MCP 的版本、權限、文檔、訂閱、審計等。
• 產(chǎn)品層（MCP Marketplace）： 通過統(tǒng)一鑒權體系實現(xiàn) MCP Server 的貨幣化，并構建以 MCP 產(chǎn)品為核心的開放市場生態(tài)。

回顧整個接口技術的發(fā)展，我們可以看到一個清晰的“雙軌演進”軌跡：API 網(wǎng)關負責流量的全生命周期管理，API 管理則面向 API 的全生命周期管理，兩者天然協(xié)作。

在微服務時代，一個負責守好入口，一個負責編排出口；大模型時代，它們正逐步共同支撐起模型服務化、調(diào)用平臺化、治理自動化的新范式。未來，API 不只是連接，更是智能應用的載體；API 網(wǎng)關和 API 管理，共同構建了現(xiàn)代企業(yè)對內(nèi)對外開放能力的基石。

文章轉載自：Agent 工程師繞不開的必修課：API 網(wǎng)關 vs API 管理