AI热榜 本文由 InfoQ 认证架构师在线活动 的参与者撰写。
这是他们工作的集大成之作，反映了该期活动的参与者在 AI 与现代软件架构交叉领域中所获得的集体见解。
简介 企业级 AI 的集成层如今已经成为大多数系统中发展最快的部分，但目前尚无任何一方将其作为一个统一的层来处理。
在压力下推进项目的团队各自选择自己的模型、工具和防护措施。
这首先是一个演进式架构问题，其次才是 AI 问题。
AI 能力的变革步伐不太可能放缓。
新模型、新协议和新故障模式将继续以一种企业系统从未要从设计上进行应对的节奏涌现。
关键的问题不在于如何减缓这种变革，而在于应将其置于架构中的什么位置，以便系统的其余部分能够保持现状。
AI 网关是其中的一个解决方案：一个架构接缝，在这里，AI 系统中变化最快的组件（防护措施、模型路由、代理身份、行动策略和审计）可以按照自己的节奏演进，而其背后的系统则保持稳定。
当 AI 系统正在自主行动而非仅仅生成文本时，这种模式尤为重要。
调用大语言模型（LLM）的服务面临的问题范围是有限的，而能够感知、决策和行动的代理系统，则带来了范围大得多的关注面。
本文探讨了该模式、其中的权衡取舍，以及在何种条件下值得采用该模式。
图 1：AI 网关作为稳定的企业系统与快速发展的 AI 生态系统之间的纽带，通过一个控制平面承载四种流量类型：LLM 同步服务、代理到 LLM、代理到 MCP 以及代理间通信（图片来源：作者原创） 演进失调 当今企业级 AI 面临的最大挑战之一并非模型性能，而是生态系统的变化速度。
通常，企业系统以稳定性为核心构建。
核心业务平台、集成层、治理流程和安全控制措施往往需要数年而非数月才能完成演进。
而 AI 生态系统的运作方式则截然不同。
如今，主要模型供应商每年都会多次发布新模型、更新和功能。
这不是随着技术成熟就会消失的短期挑战，而是源于 AI 与企业系统的发展速度存在根本性的差异。
🔗 原始来源
如果你要核对细节，可以再看原文： InfoQ AI原文链接