Higress AI 网关:Agent 与模型间的桥梁

AI 网关是 API 网关在 AI 场景下的一种延申实现,如下图所示:

架构

本文系统梳理 Higress 在 AI 网关 方面的 四大核心能力 —— 令牌限流、多模型代理、内容安全、语义缓存
以及在 MCP 市场 场景中的两项关键能力——MCP 转换MCP 托管

文末给出适配到不同业务场景的实践建议,帮助你“拿来即用”。

AI 网关 四大能力

架构

1. 令牌限流:以 Token 为度量的配额与限流

AI 网关可实时追踪大模型的 Token 消耗,当用户超额时自动限流或拒绝请求;既便于配额管理,也为使用分析提供数据基础。

令牌限流依托“消费者认证”“Token 限流”“Token 配额”等插件,并结合可观测能力,将 Token 资源沉淀为可量化、可管控、可优化的服务单元;通过自定义策略,在高并发下兼顾稳定性、安全性与公平性。

2. 多模型代理:统一协议、百模可切、故障降级

AI 网关以统一协议转发不同大模型的请求到内部对应模型,提升后端调度灵活性。

当需要在成本与性能间权衡时,可配置模型优先级与 fallback 策略:例如为高成本模型设定配额上限,触达后自动降级到更低成本模型,实现负载均衡与自动切换。

在评测场景中,多模型代理支持以统一数据集对各模型进行转发与比对,并结合可观测插件,清晰追踪不同模型的调用链路与效果。

3. 内容安全:请求脱敏 + 响应审查,一站式挂到网关

AI 网关在与大模型交互的全链路保护数据安全:对入站数据做隐私保护,对出站数据做内容审查。

通过在网关层统一进行加密与脱敏,保障请求与响应在传输与存储过程中的安全,避免敏感数据直接接触外部模型。

结合内容安全插件,可过滤不当或有害内容,检测并阻止携带敏感信息的请求,并对 AI 生成内容进行质量与合规审核。

4. 语义缓存:向量 + 精确匹配,显著降成本提时延

AI 网关支持精确缓存与语义缓存,对相似或重复问题复用上下文与响应,减少 Token 消耗与响应时延,显著提升体验。

通过在内存数据库缓存 LLM 响应并以插件化方式启用,网关可按用户维度自动沉淀会话历史,在后续对话中自动补全上下文,增强模型的语义理解。

MCP 市场化能力:转换(API → MCP)与托管(MCP Server Hosting)

MCP

MCP 转换:将 REST API 批量生成为 MCP Server

许多企业已拥有大量 REST API。Higress 提供 API-to-MCP 的自动化路径:

  • 借助 openapi-to-mcpserver 工具,基于 OpenAPI 文档一键生成 MCP Server 配置;
  • 面向企业场景,无需从零编写服务端代码;通过声明式配置即可将各个 Endpoint 映射为 MCP Tool。

MCP 托管:统一托管 MCP Server

通过插件化方式在网关内统一托管 MCP Server。MCP(Model Context Protocol)本质上是更适合 AI 的 API 规范,使 AI Agent 更便捷地调用各类工具与服务。

托管到网关后,可复用 Higress 的统一鉴权、细粒度限流、审计日志与可观测性等基础能力。

MCP托管

把能力落到场景:三种常见场景与做法

场景 1:面向外部客户的 LLM API 服务(多租户、分级套餐)

  • 多模型代理 统一接入主流模型,并可配置 首选模型 + 降级链
  • 通过 消费者认证 + Token 配额/限流 实现用户套餐额度管理;
  • 配置 内容安全 对 请求/响应 检查,实现 数据脱敏 与 输入输出合规;
  • 配置 语义缓存,对 高频通用问答 降低成本。

场景 2:企业内知识助手(私域数据、强合规)

  • 内容安全 开启请求侧脱敏,避免把敏感字段直接暴露给第三方模型;
  • 语义缓存 复用常见问答(如流程、制度),把 Token 花在“真正有差异”的问题上;
  • 可结合 HiMarket 把内部服务封装为“AI 产品”,通过门户发放凭证与订阅,沉淀运营数据。

场景 3:Agent 工具接入(把企业 API“秒变” MCP)

  • 使用 OpenAPI→MCP 转换,把企业 CRM/检索/报表等 REST API 直接生成 MCP Tool 配置;
  • 通过 Higress 托管 MCP Server 暴露 SSE/Streamable HTTP 入口,给到各类 Agent;
  • 复用网关的 鉴权、限流、审计与观测 能力。

结语

通过令牌限流、多模型代理、内容安全、语义缓存四件套,配上 MCP 转换与托管两件市场化工具,你能用 Higress 把成本、可控、稳定、合规几件事同时做好。

参考与延伸阅读

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