AI Agent 工程师绕不开的必修课：API 网关 vs API 管理

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深入解析API网关与API管理的区别和应用，为AI Agent工程师提供实践指南。

核心内容：
1. API网关的演进历程及其在不同架构中的作用
2. API管理与API网关的关键差异对比
3. API网关在AI场景下的新需求和能力扩展

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

"API 管理" 和 "API 网关" 这两个术语经常会被交替使用，在大模型应用上更甚（大模型被认为是 API 经济/货币化的催化剂）。但实际上，它们代表着不同的概念，服务于 API 生命周期的不同阶段。本文将探讨两者的起源和发展、关键差异对比、如何协同工作以及未来发展趋势。希望本文对工程团队落地 AI Agent 上，能起到一些助益。

01

起源和发展

API 网关的演进

API 网关随着软件架构的演进，呈现出不同的形态。

软件架构的演进是一个不断适应技术发展和业务需求变化的过程，经历了单体架构、垂直架构、SOA 架构、微服务架构、云原生架构。随着大模型的普及，开始向 AI 原生架构演进。

1️⃣ 流量网关

单体架构下，网关负责管理和优化数据流量，以提升业务的可伸缩性和高可用性。Nginx 作为流量网关的代表性软件，以其高效的性能和灵活的配置广受欢迎。流量网关的核心目的是解决多业务节点的流量负载均衡问题。通过将请求分配到不同的服务器上，从而均匀分摊负载，避免单点故障，确保服务的稳定性和连续性。

2️⃣ 微服务网关

2014 年起，随着众多互联网企业将单体架构拆分为数百个微服务，服务间通信的复杂性呈指数级增长。同时，随着互联网经济的加速发展，访问流量陡增。Nginx 已经难以承载微服务架构下的流量管理，工程师们急需一个功能更丰富的网关来解决以下问题：

• 流量路由：根据请求路径或参数将流量转发到后端服务（如微服务、第三方 API 等）。
• 协议转换：将客户端请求的协议（如 HTTP/REST）转换为后端服务所需的协议（如 Dubbo、gRPC 等）。
• 基础安全能力：提供认证（如 API 密钥、JWT）、速率限制、防火墙等功能，防止恶意攻击。
• 性能优化：支持缓存、负载均衡和请求熔断，提升系统稳定性和响应速度。

最早的开源实现如 Zuul、Spring Cloud Gateway 等，以实现负载均衡、限流、熔断、身份验证等功能，通过统一入口管理和优化各微服务间的交互。这不仅简化了客户端与微服务的通信复杂性，还为系统安全提供了额外的保护。

3️⃣ 云原生网关

云原生网关是伴随 K8s 的广泛应用而诞生的一种创新网关。K8s 集群内外网络天然隔离的特性，要求通过网关将外部请求转发给集群内部服务。K8s 采用 Ingress/Gateway API 来统一网关的配置方式，同时提供了弹性扩缩容来帮助用户解决应用容量调度问题。

基于此，用户对网关产生了新的诉求：期望网关既能有流量网关的特性来处理海量请求，又具备微服务网关的特性来做服务发现与服务治理，同时要求网关也具备弹性扩缩容能力解决容量调度问题，由此，统一多层网关架构成为趋势。例如，Envoy 和 Higress 是典型的开源云原生网关，统一南北和东西流量管理。

4️⃣ AI 网关

针对 AI 场景的新需求进行了能力上的扩展，包括面向大模型和 MCP Server 的流量管理，具备长连接、大带宽、高延时的特性，提供：

• 面向大模型：多模型灵活切换和兜底重试、大模型内容安全和合规、语义化缓存、多 API Key 均衡、Token 配额管理和限流、大模型流量灰度、调用成本审计等能力。
• 面向 MCP Server：支持 API-to-MCP 快速转化，并提供 MCP Server 代理、安全认证，以及统一观测、限流等治理能力。

例如 Higress 在云原生网关的基础上，演进出了专门面向 AI 场景的能力。

API 管理的演进

API 管理的演进，同样是一部现代软件工程不断追求可控性、可观察性和可运营性的历史。API 管理从最初的接口共享文档，逐步发展为完整的 API 生命周期治理体系，已经成为现代数字基础设施的核心支柱之一。

1️⃣ 文档化阶段：从接口文档走来

典型时期：2005～2010（以 REST 兴起为分水岭）
代表工具：Word 文档、Wikis、接口手册、早期 Swagger

最早的“API 管理”实际上是接口文档的编写与维护。接口往往以“函数文档”或“HTTP 调用说明”的形式存在：

• 文档通常是手工维护，缺乏标准；
• 更新滞后，容易与实际接口不一致；
• 没有统一的协作流程，完全靠开发者约定。

但这一阶段为后续标准化积累了早期用户习惯和需求模型。

2️⃣ 标准化阶段：接口设计进入规范轨道

典型时期：2010～2016
代表规范/工具：Swagger (OpenAPI)、RAML、API Blueprint、Stoplight

随着 REST API 的普及，接口管理逐渐从“事后文档”转向“事前设计”：

• Swagger/OpenAPI 逐步成为事实标准；
• 开发者开始使用结构化规范定义 API（如 JSON Schema）；
• 出现了支持接口模拟（Mock）与自动文档生成的工具；
• API 的测试、验收、联调变得更高效和规范。

这开启了“以规范为中心的 API 生命周期”的雏形。

3️⃣ 平台化阶段：API 协作与治理体系建立

典型时期：2016～2020
代表工具：APIFox、Postman、SwaggerHub、YApi

在微服务爆发和前后端分离的大背景下，API 数量激增，手工管理难以为继。平台化成为趋势：

• 集成设计、文档、Mock、测试、协作于一体；
• 支持接口版本管理、变更审阅、权限控制；
• 团队可以像“管理代码”一样管理接口；
• 接口变成了团队之间的契约；
• 同时兼顾开发者体验（DX）和接口资产管理。

这类平台往往聚焦研发阶段，未必覆盖生产环境或流量治理，但大幅提升了开发效率与质量。

4️⃣ 生命周期治理阶段：接口资产进入 DevOps 流程

典型时期：2020～2023
代表平台：Backstage、Gravitee、Tyk Dashboard、Apigee

关键特点：

• API 被纳入 SDLC（软件开发生命周期）管理；
• 统一治理规范：接口命名、分类、依赖、审批、发布；
• 自动化与 CI/CD 流程集成（如 API Linter 校验、变更合规检查）；
• 具备全生命周期视角：设计 → 开发 → 测试 → 发布 → 监控 → 迭代；
• 引入“API Catalog”理念，类似代码仓库的接口仓库；
• 管理者可视化掌握 API 资产结构、依赖关系、质量指标。

此阶段标志着 API 成为可治理的数字资产，而非工程副产物。

5️⃣ 商业化与开放平台阶段：API 即服务

典型时期：2022 至今
代表产品：Apigee、AWS API Gateway Portal、Azure API Management、阿里云开放平台

企业开始将 API 作为产品和服务来运营和商业化：

• 构建面向合作伙伴/开发者的开放平台（Developer Portal）；
• 支持注册、调用、订阅、计费、配额、监控；
• API 具备“可配置 SLA”、“服务等级”、“版本控制”、“生命周期通知”等产品特性；
• 管理者像运营 SaaS 产品一样管理 API 接口；
• 有助于 API 的复用、服务化包装与商业变现。

此阶段标志着 API 从“内部工具”跃升为“企业开放生态的载体”。

02

关键差异对比

在讨论 API 网关与 API 管理的关键差异时，常见的比喻是：“API 网关像门卫，而 API 管理像物业”。这固然形象，但要真正理解两者的本质差异，还得回到它们所关注的问题域。

1️⃣ 起点不同：运行时 vs 生命周期

API 网关的出发点是运行时请求控制。它解决的是“一个请求进来以后，怎么转发、怎么限流、是否安全、返回是否合规”这些问题。这些都是实时处理的交通问题，因此网关组件必须高性能、低延迟，贴近服务调用链，职责类似于基础设施。

而 API 管理的出发点是 API 的全生命周期治理。它关注的是“如何定义接口、如何写文档、如何控制版本、如何让第三方安全使用、如何计量计费、如何下架废弃 API”这些更偏服务化的问题。它面向的是 API 作为一种“资产”的管理，而非运行时的一次调用。

这个出发点的不同，是二者差异的根源。

2️⃣ 角色视角不同：架构师与运营者的双重视角

API 网关是由平台团队或运维、架构师主导部署与配置。比如在云原生场景中，网关负责接管所有进出流量，接入安全认证、服务发现、负载均衡等功能。

而 API 管理更多服务于API 设计者、产品经理，甚至是开发者关系（DevRel）团队。它提供文档、Mock、变更通知、发布流程、使用指标等工具，是构建开发者生态和接口资产目录的核心平台。

可以说，网关更偏“基础设施”，而 API 管理更像“应用中台”或“服务运营工具”。典型的 API 开放平台有高德、微信公众号、阿里云开放平台、大模型等开发者平台。

3️⃣ 技术内核不同：流量代理 vs 元数据管控

从技术实现看，API 网关的核心是一个高性能代理服务（如 Envoy、Higress），它直接参与网络路径，拦截和处理每一个请求。

API 管理平台的核心则是元数据驱动的 API 编排系统，它管理接口定义（如 OpenAPI）、权限、版本、订阅、文档等信息，并可集成 CI/CD 和 SDK 生成、API Portal 等外围能力。

因此二者的实现思路、部署模式、性能要求、观测维度都有显著不同。

4️⃣ 实践结合场景：API 是接口，更是资产

在传统企业数字化转型中，我们常说“API 即服务”，这是站在业务输出的视角看待 API。而要把一个 API 当作对外提供的服务，就不仅要控制谁能访问它（网关职责），更要管理它的生命周期、稳定性、版本迭代与开发者体验（管理职责）。

因此，大型企业或平台通常会同时部署这两类能力：以网关控制底层请求流量，以 API 管理平台协助“产出、运营与商业化” API。

?小结：API 网关 vs. API 管理的关键差异对比

03

协同工作

在现实系统中，API 网关与 API 管理从来不是“二选一”的问题，而是“双剑合璧”的组合。一个负责流量的运行时调度与保护，一个负责 API 的生产、发布与运营。只有将两者协同配合，才能构建出一个既高效又可持续运营的 API 基础设施。

1️⃣ 分层架构中的协同角色

在平台化架构中，API 的生命周期可以抽象为三层职责：

• 生产层（API 设计与实现）：开发者使用 OpenAPI/GraphQL 等规范定义 API。
• 发布层（API 管理平台）：管理 API 的版本、权限、文档、订阅、审计等。
• 运行层（API 网关）：负责请求的接入控制、协议转换、路由转发、安全拦截等。

这三层中，API 管理平台主导生产与发布，而 API 网关控制运行时访问，二者通过接口注册、服务发现、策略下发等机制协同工作。

例如：

• 开发者在 API 管理平台中发布了一个新接口 /v2/user/info，并设定了使用者必须绑定 API Key。
• 平台会将接口定义、认证规则等元信息下发到 API 网关。
• 网关据此拦截请求、校验身份、转发到后端服务。
• 调用日志、失败率等数据再上传回管理平台，作为监控和运营分析依据。

这就形成了从设计 → 发布 → 调用 → 回流反馈的闭环。

2️⃣ 协同方式：策略联动与接口同步

具体来说，两者协同主要体现在以下几方面：

3️⃣ 工具组合：开源与商业生态如何配套

这种协同在现代 API 工具链中已经非常成熟，无论是开源还是商业方案：

• 开源组合：Higress + Apifox
• 商业平台：API 网关 + API 管理工具企业版，其中，阿里云 API 网关和 Google Apigee 统一提供控制面与数据面，API 管理和网关合一。

这些方案共同体现出一个趋势：越成熟的平台，越注重 API 管理与网关的整合度与自动化程度。

04

未来发展趋势：向 AI 网关和 MCP Server 管理演进

随着应用走向大模型范式，API 的角色正在发生根本性变化。从“访问一个后端服务的接口”变成“通过大模型调用 MCP Server”。这一转变带来了新的挑战，推动着 API 网关与 API 管理进入全新的阶段，即 AI 网关和 MCP Server 管理。

AI 网关：从容器和微服务入口跃迁到模型和 MCP 入口

在容器和微服务的架构下，API 网关负责接入控制、服务发现、协议转换和安全策略。但大模型时代，重新定义了“流量”与“服务”的内涵，API 网关也完成了从微服务入口到模型入口的跃迁。

为什么需要 AI 网关？

大模型应用中，流量不再是短平快的 HTTP 请求，而是长连接、语义化、高成本、状态复杂的推理请求。这类请求具有以下新特征：

• 调用路径动态变化：不同场景需路由到不同大模型或模型版本。
• 资源消耗不均衡：同一请求可能消耗数千到数万 Token，需进行动态配额管理。
• 请求上下文强依赖：Prompt、历史消息、系统设定会极大影响模型输出。
• 对灰度控制敏感：新模型上线需支持按用户分组灰度、回退策略和指标监控。
• 安全与合规压力大：调用内容、返回内容都可能涉及数据安全、版权、伦理问题。

这些特征都远超传统 API 网关的职责范畴，也推动了 AI 网关形态的诞生。

AI 网关的新能力结构

AI 网关可以被视为「大模型接口的基础设施」，在保留传统网关核心职责的基础上，做了以下两层能力的扩展：

• 面向大模型：在模型可用性、安全防护、降低模型幻觉、可观测上，新增了多种能力，详细请访问：AI 网关需要具备的10大基本能力，
  在实际工程中，这些能力通常构建于如 Higress 等云原生网关之上，并通过插件扩展 AI 场景的网关能力。

• 面向 MCP：

• API-to-MCP：提供 REST API 直接转化成 MCP Server，避免重新构建和维护 MCP Server 等重复性劳动。
• 协议卸载：无缝支持 MCP 官方最新版协议，降低升级成本，例如支持将 SSE 转换为 Streamable HTTP，避免无状态应用也要使用 SSE。
• MCP 市场：提供官方维护的 MCP 市场，确保 MCP 服务端能用、好用、安全。

可以说，AI 网关的诞生，标志着“流量”的语义发生了改变：它不再只是请求字节的载体，而是承载了语义理解、Token 分发、成本调度与智能决策的复杂能力，成为企业构建智能应用的基础入口。

MCP Server：大模型时代，也需要管理工具

在传统应用中，API 是确定性的输入输出接口，供消费者调用；而在大模型应用中，调用方变成了大模型，被调用方变成了 MCP Server，因此，传统 API 管理平台（基于 Swagger 规范进行设计 → 开发 → 测试 → 发布 → 监控 → 迭代）已无法契合 MCP 规范。

正如早期 REST API 的爆发催生了 Postman、Apifox 等 API 管理工具，MCP 的繁荣也将催生了 MCP Server（AI 原生的 API）管理，这一全新的诉求。

参考 API 管理，它可能需要具备以下能力：

• 生产层（MCP 设计与实现）：开发者使用 MCP 等规范开发、定义和调试 MCP，供外部 Agent 调用。
• 发布层（MCP 管理平台）：管理 MCP 的版本、权限、文档、订阅、审计等。
• 产品层（MCP Marketplace）： 通过统一的鉴权体系实现 MCP Server 的货币化，并构建以 MCP 产品为核心的开放市场生态。

回顾整个接口技术的发展，我们可以看到一个清晰的“双轨演进”轨迹：API 网关负责流量的全生命周期管理，API 管理则面向 API 的全生命周期管理，两者天然协作。

在微服务时代，一个负责守好入口，一个负责编排出口；大模型时代，它们正逐步共同支撑起模型服务化、调用平台化、治理自动化的新范式。未来，API 不只是连接，更是智能应用的载体；API 网关和 API 管理，共同构建了现代企业对内对外开放能力的基石。

预告：Higress 将在 AI 网关的基础之上，开源一些 MCP 的管理能力，并于近期发布。

本文作者：

题图：https://drishtijain.hashnode.dev/introduction-to-the-world-of-apis

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