1. 产品背景与目标（Background & Goals）

随着大模型成为企业关键生产能力，AI 系统正面临三类同时存在、但本质不同的挑战：

1. AI 流量与调用稳定性

2. 多模型接入、使用与成本管理

3. AI 使用过程中的安全、合规与责任治理

现有解决方案通常将上述能力以“外挂组件”或“单一 AI 网关”的形式拼接，导致：

• 架构复杂、故障边界不清晰

• 安全与合规能力影响核心调用路径

• 难以在企业环境中长期运行

OG AI Security Gateway 的目标是：

提供一个统一、工程友好、可长期运行的 AI 安全网关产品， 在不牺牲稳定性的前提下，实现 AI 使用的可观察、可控制与可治理。

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2. 总体设计原则（Design Principles）

2.1 单一产品，模块化分层

• OG AI Security Gateway 是一个产品

• 内部采用三层模块化架构

• 各层职责清晰、失败边界明确

2.2 安全优先但不阻断业务

• 所有安全能力默认 fail-open

• 安全模块的失败不得影响核心 AI 调用

2.3 Security-first Observability

• 所有 AI 行为必须 可观测、可回溯

• 先“看得见”，再“控得住”，最后“管得好”

2.4 工程可落地

• 与现有 API Gateway / LLM API 生态兼容

• 不强制改变客户调用方式

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3. OG AI Security Gateway 总体架构

Client / Application
        │
        ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│        OG AI Security Gateway         │
│                                      │
│  ┌────────────────────────────────┐  │
│  │ Layer 1: API Gateway            │  │
│  │ (AI Traffic Foundation)         │  │
│  └────────────────────────────────┘  │
│              │                       │
│  ┌────────────────────────────────┐  │
│  │ Layer 2: AI Gateway             │  │
│  │ (LLM Access & Usage Management) │  │
│  └────────────────────────────────┘  │
│              │                       │
│  ┌────────────────────────────────┐  │
│  │ Layer 3: AI Guardrails          │  │
│  │ (Security Observability,        │  │
│  │  Control & Governance)          │  │
│  └────────────────────────────────┘  │
│                                      │
└──────────────────────────────────────┘
        │
        ▼
     LLM / AI Services

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4. Layer 1：API Gateway（AI Traffic Foundation）

4.1 模块定位

API Gateway 是 OG AI Security Gateway 的基础流量层，负责 AI 请求的稳定接入与转发。

该层的设计目标是：

无论上层发生任何问题，AI 流量都应尽可能持续可用。

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4.2 核心功能

• AI API 流量转发（HTTP / SSE / Streaming）

• 超时、重试、熔断

• 基础限流与并发控制

• API Key / Token 校验

• 基础路由（Region / Provider）

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4.3 失败语义

• 不依赖 AI 语义处理

• 不依赖策略或安全引擎

• 始终优先保障可用性

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5. Layer 2：AI Gateway（LLM Access & Usage Management）

5.1 模块定位

AI Gateway 是 OG AI Security Gateway 中负责 “模型如何被使用” 的核心模块。

该模块聚焦于：

多模型接入、使用管理、计量与成本控制，而非安全决策。

其设计理念参考并兼容 LiteLLM 等成熟实践。

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5.2 核心能力

• 多模型 / 多厂商接入

• OpenAI-compatible API

• Token 使用计量

• 成本与费用计算

• 配额与使用限制

• 模型路由与 fallback

• 调用稳定性（retry / timeout）

• 使用日志与统计

---

5.3 模块结构

┌────────────────────────────────┐
│           AI Gateway           │
│ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │
│ │ Model      │ │ API        │ │
│ │ Registry   │ │ Adapter    │ │
│ └────────────┘ └────────────┘ │
│ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │
│ │ Usage      │ │ Cost       │ │
│ │ Metering   │ │ Engine     │ │
│ └────────────┘ └────────────┘ │
│ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │
│ │ Routing    │ │ Reliability│ │
│ │ Strategy   │ │ Controls   │ │
│ └────────────┘ └────────────┘ │
└────────────────────────────────┘

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5.4 失败与降级

• 计量失败：默认放行，记录异常

• 成本计算异常：延迟结算

• 路由异常：回退默认模型

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6. Layer 3：AI Guardrails

(Security Observability, Control & Governance)

6.1 模块定位

AI Guardrails 是 OG AI Security Gateway 中唯一以安全为中心视角设计的模块。

其目标不是“拦截流量”，而是：

让 AI 的使用过程在安全视角下可观察、可控制、可治理。

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6.2 Security Observability（可观察）

• Prompt / Response 采集

• 安全事件识别（注入、越权、数据暴露）

• 用户 / 应用 / 模型行为画像

• 可追溯审计日志

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6.3 Security Control（可控制）

• 基于策略的阻断 / 放行

• 响应脱敏 / 修改

• 风险分级处理

• 实时或准实时决策

---

6.4 Security Governance（可治理）

• 合规规则管理

• 风险策略版本化

• 审计证据留存

• 事后分析与责任归因

---

6.5 模块结构

┌────────────────────────────────┐
│         AI Guardrails          │
│ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │
│ │ Security   │ │ Policy     │ │
│ │ Observer   │ │ Engine     │ │
│ └────────────┘ └────────────┘ │
│ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │
│ │ Control    │ │ Governance │ │
│ │ Actions    │ │ & Audit    │ │
│ └────────────┘ └────────────┘ │
└────────────────────────────────┘

---

6.6 执行与失败模型

• 所有 Guardrail 能力插件化

• 默认执行策略：fail-open

• 超时 / 异常 → 放行 + 记录

---

7. 模块协作与数据流

• API Gateway 负责请求生命周期管理

• AI Gateway 负责模型使用与成本管理

• AI Guardrails 对调用过程进行安全观察与治理

三者协作，但不形成强控制依赖。

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8. 总结

OG AI Security Gateway 是一个完整的 AI 安全基础设施产品，而不是单一功能模块。

通过在一个产品内清晰划分：

• AI 流量基础设施

• LLM 使用管理

• 安全可观察、可控制、可治理能力

OG AI Security Gateway 使企业能够：

• 稳定使用 AI

• 可控扩展 AI

• 安全、合规、可负责地运行 AI