Solo.io，一家知名的云原生应用网络公司，最近推出了 Agent Gateway。这款开源数据平面经过精心设计，旨在优化 Agentic AI 在各种环境中的连接。Agent Gateway 为 Agent 之间以及 Agent 与工具之间的通信提供无缝的安全性、可观测性和治理。它支持领先的互操作协议，包括 Agent2Agent (A2A) 和 Model Context Protocol (MCP)。
应对 AI Agent 开发的复杂性
AI Agent 的开发和部署给组织带来了诸多挑战。这些挑战包括支持跨碎片化团队和环境的多种快速发展的协议，以及适应各种 Agent 开发框架。Agent Gateway 通过为 Agent 连接提供统一的数据平面来应对这些挑战。该平台支持 A2A 和 MCP，并且可以自动将组织现有的 REST API 集成作为 Agent 原生工具。内置的开发者门户为工具提供商和 Agent 开发者提供了一个单一的管理界面，用于发现、配置和监控 Agent 之间以及 Agent 与工具之间的连接。
Agent Gateway 与流行的 Agent 框架（如 LangGraph、AutoGen、Agents SDK、kagent 和 Claude Desktop）无缝集成。此外，它可以在 Agent 运行的任何地方运行，包括裸机、虚拟机 (VM)、容器和 Kubernetes，从而提供无与伦比的灵活性和可扩展性。
Agent Mesh 架构的出现
随着 Agent 开发实践的成熟，业界越来越认识到与特定目标或任务相一致的更小、更专注的 Agent 的好处。这种方法类似于微服务架构，其中单个服务处理特定功能。正如微服务需要服务网格来解决连接层的跨领域问题一样，Agent 也需要 Agent Mesh 来解决常见的安全性、可观测性、租户和防护栏问题。
Agent Gateway 的发布建立在 kgateway 和 Ambient Mesh 强大的开源基础上，创建了一个专为 AI 用例量身定制的 Agent Mesh 架构。这些用例包括 LLM 消费、推理、工具调用和 Agent 之间的通信。Agent Mesh 实现了跨所有 Agent 交互的无缝安全性、可观测性、发现和治理，无论 Agent 如何构建或部署在何处。
Solo.io 对 AI 连接的愿景
Solo.io 创始人兼 CEO Idit Levine 表示：“Agentic AI 正在改变组织构建和交付应用程序的方式，但长期成功需要超越当今快速变化的格局的基础架构。” Levine 强调了使用 A2A 和 MCP 等行业标准协议的重要性，以确保与任何 LLM 或 Agent 框架的互操作性。Agent Mesh 将这些标准与领先的开源网关和网格结合在一起，形成用于 Agentic 应用程序的全面 AI 连接堆栈。
Agent Mesh 将 Agent Gateway 无缝集成到 AI 连接平面中，以支持组织 Agentic 架构中使用的任何 MCP 工具服务器、Agent 框架、LLM 和运行时环境。这种集成提供了以下几个关键优势：
- 全面、默认安全的架构： Agent 身份和 mTLS 为所有 Agent 交互提供强大的安全性。
- 多租户访问边界和控制： 这些控制管理跨团队和环境对 Agent 和工具的访问，确保适当的隔离和安全性。
- 标准 Agent 连接： 支持 A2A 和 MCP，并能够自动将现有 REST API 集成为 MCP 原生工具服务器。
- 自动收集和集中报告： 为所有 Agent 活动提供全面的遥测数据，包括指标、跟踪和日志记录。
- 自助式 Agent 开发者门户： 该门户支持 Agent 和工具的发现、配置、可观测性和调试工具，使开发者能够有效地管理其 AI Agent。
深入了解 Agent Gateway 的功能
Agent Gateway 是 AI 快速发展领域中的一个关键组件，它为管理 AI Agent 交互的复杂性提供了一个强大而通用的解决方案。它的架构经过精心设计，旨在解决基于 Agent 的系统中的安全性、可观测性和治理相关的关键挑战。让我们更深入地了解使 Agent Gateway 成为 AI 基础设施领域杰出产品的特性和技术方面。
核心架构和组件
Agent Gateway 的核心功能是作为开源数据平面，战略性地定位以优化 AI Agent 和各种工具之间的连接。该架构围绕几个关键组件构建：
数据平面： 负责路由和管理 Agent 和工具之间流量的中心组件。它支持包括 A2A 和 MCP 在内的多种协议，确保跨不同 Agent 框架的互操作性。
控制平面： 管理控制数据平面的配置和策略。它为定义安全规则、流量管理策略和可观测性设置提供了一个集中式接口。
API 网关： 公开用于管理和监控 Agent 的 API。它支持 REST API 和 gRPC，允许开发者以编程方式与 Agent Gateway 交互。
服务发现： 自动发现和注册 Agent 和工具，简化 Agent 网络的配置和管理。
可观测性工具： 提供全面的可观测性功能，包括指标、跟踪和日志记录，使开发者能够监控 Agent 网络的性能和健康状况。
Agent-to-Agent (A2A) 和 Model Context Protocol (MCP) 支持
Agent Gateway 的关键特性之一是它对 A2A 和 MCP 的支持。这些协议对于实现 AI Agent 之间无缝通信和数据交换至关重要。
Agent-to-Agent (A2A)： A2A 是一种旨在促进 AI Agent 之间直接通信的协议。它使 Agent 能够交换数据、协调任务以及协作解决复杂问题。Agent Gateway 通过在 Agent 之间提供安全可靠的通信通道来支持 A2A，确保数据高效安全地传输。
Model Context Protocol (MCP)： MCP 是一种允许 AI Agent 访问和利用外部工具和服务的协议。它为 Agent 提供了一种与工具交互的标准化方式，无论底层技术或实现如何。Agent Gateway 通过提供将现有 REST API 公开为 MCP 原生工具的工具服务器来支持 MCP。这允许 Agent 与现有系统无缝集成并利用其功能。
与 Agent 框架集成
Agent Gateway 旨在与流行的 Agent 框架（如 LangGraph、AutoGen、Agents SDK、kagent 和 Claude Desktop）无缝集成。通过提供一致且可靠的连接层，这种集成简化了 AI Agent 的开发和部署。
LangGraph： 用于构建和管理复杂 AI Agent 工作流程的框架。Agent Gateway 通过提供支持 LangGraph 工作流程的通信和数据交换需求的数据平面与 LangGraph 集成。
AutoGen： 用于自动生成 AI Agent 的框架。Agent Gateway 通过提供支持 AutoGen 生成的 Agent 的部署和管理的连接层与 AutoGen 集成。
Agents SDK： 用于构建 AI Agent 的软件开发工具包。Agent Gateway 通过提供一组简化 Agent 开发和部署的 API 和工具与 Agents SDK 集成。
kagent： 用于构建 Kubernetes 原生 AI Agent 的框架。Agent Gateway 通过提供支持在 Kubernetes 环境中部署和管理 Agent 的数据平面与 kagent 集成。
Claude Desktop： 用于桌面环境的 AI 助手。Agent Gateway 通过提供使 Claude Desktop 能够与其他 AI Agent 和工具交互的连接层与 Claude Desktop 集成。
安全特性
安全性是 AI Agent 部署中至关重要的问题。Agent Gateway 包含多种安全特性，以保护 Agent 和数据免受未经授权的访问和恶意攻击。
Agent 身份： 每个 Agent 都会被分配一个唯一的身份，用于验证身份和授权对资源的访问。
mTLS（相互传输层安全）： mTLS 用于加密 Agent 和工具之间的所有通信，确保数据受到保护，免受窃听和篡改。
访问控制： 细粒度的访问控制策略用于根据 Agent 身份和角色来限制对资源的访问。
异常检测： 异常检测算法用于识别和缓解潜在的安全威胁。
可观测性和监控
可观测性对于理解 AI Agent 的行为和性能至关重要。Agent Gateway 提供全面的可观测性功能，包括指标、跟踪和日志记录。
指标： 提供关于 Agent 性能的实时指标，包括延迟、吞吐量和错误率。
跟踪： 跟踪请求在 Agent 网络中的流动，深入了解依赖关系和性能瓶颈。
日志记录： 记录所有 Agent 活动，为调试和审计目的提供详细的事件记录。
部署选项
Agent Gateway 可以部署在各种环境中，包括裸机、虚拟机 (VM)、容器和 Kubernetes。这种灵活性允许组织在最能满足其需求的环境中部署 Agent Gateway。
裸机： Agent Gateway 可以直接部署在裸机服务器上，从而提供最大的性能和控制。
虚拟机 (VM)： Agent Gateway 可以部署在 VM 上，从而提供灵活且可扩展的部署选项。
容器： Agent Gateway 可以部署在容器中，例如 Docker 容器，从而提供轻量级且可移植的部署选项。
Kubernetes： Agent Gateway 可以部署在 Kubernetes 中，从而提供可扩展且具有弹性的部署选项。
使用 Agent Mesh 的好处
Agent Mesh 架构（由 Agent Gateway 提供支持）为部署 AI Agent 的组织提供了诸多好处：
- 增强的安全性： 提供 Agent 和工具之间安全可靠的通信通道，保护数据免受未经授权的访问和恶意攻击。
- 改进的可观测性： 提供全面的可观测性功能，包括指标、跟踪和日志记录，使开发者能够监控 Agent 网络的性能和健康状况。
- 简化的管理： 通过提供用于配置安全规则、流量管理策略和可观测性设置的集中式界面，简化了 AI Agent 的管理。
- 增强的互操作性： 支持 A2A 和 MCP，从而实现 Agent 和工具之间的无缝通信和数据交换，无论底层技术或实现如何。
- 可扩展性和灵活性： 可以部署在各种环境中，包括裸机、虚拟机 (VM)、容器和 Kubernetes，从而提供无与伦比的灵活性和可扩展性。
Agent Gateway 和 Agent Mesh 的用例
Agent Gateway 和 Agent Mesh 适用于广泛的 AI 用例，包括：
AI 驱动的客户服务： AI Agent 可用于自动化客户服务任务，例如回答问题、解决问题和提供支持。Agent Gateway 和 Agent Mesh 可以提供 Agent 与客户服务系统之间安全可靠的通信通道，确保客户数据受到保护。
AI 驱动的欺诈检测： AI Agent 可用于检测欺诈性交易和活动。Agent Gateway 和 Agent Mesh 可以为 AI Agent 提供实时数据流，使他们能够快速识别和响应欺诈活动。
AI 支持的医疗保健： AI Agent 可用于协助医疗保健专业人员诊断疾病、推荐治疗方法和监控患者健康状况。Agent Gateway 和 Agent Mesh 可以提供 Agent 与医疗保健系统之间安全可靠的通信通道，确保患者数据受到保护。
AI 优化的供应链管理： AI Agent 可用于优化供应链运营，例如预测需求、管理库存和协调物流。Agent Gateway 和 Agent Mesh 可以为 AI Agent 提供实时数据流，使他们能够做出明智的决策并优化供应链运营。
AI 增强的财务分析： AI Agent 可用于分析财务数据、识别趋势和提出投资建议。Agent Gateway 和 Agent Mesh 可以提供 Agent 与财务系统之间安全可靠的通信通道，确保财务数据受到保护。
AI 连接的未来
Solo.io 的 Agent Gateway 和 Agent Mesh 代表了 AI 连接方面的重大进步，它为管理 AI Agent 交互的复杂性提供了一个强大而通用的解决方案。随着 AI 不断发展并更加融入各个行业，对安全、可靠和可扩展的 AI 连接解决方案的需求只会增加。Agent Gateway 和 Agent Mesh 处于有利地位，可以满足这一需求，使组织能够释放 AI 的全部潜力并推动其业务的创新。