面向安全与规模化工作流的企业级 Agent 网关
Agent 统一管理
通过统一、受治理的执行层运行所有 AI Agent，实现集中化策略管理与统一控制。
Agent 可观测性
全面追踪每个 Agent 的行为、执行步骤和决策过程，实现全链路可追溯。
策略与 RBAC 权限控制
通过基于角色的访问控制（RBAC）和策略体系，管理谁能够部署、运行或修改 Agent。
Agent 任务执行
可靠执行多步骤 Agent 工作流，支持自动重试、超时控制以及受控执行路径。
高扩展性与高可靠性
自动扩展 Agent 工作负载，并在高并发场景下保持稳定且可预测的运行行为。
框架无关
兼容任意 Agent 框架或自定义实现方案，并针对生产环境进行了优化。
集中式 Agent 注册中心
通过统一的企业级 Agent Gateway 运行和治理 AI Agent。
- 所有 Agent 工作流均通过统一 Agent Gateway 执行，无需将复杂逻辑分散嵌入各业务系统。
- 支持框架无关的 Agent 架构，包括 LangChain、CrewAI 以及完全自定义的 Agent 实现。
- 通过统一的路由规则、策略体系和执行规范，标准化 Agent 对大模型和工具的调用方式。
- 在 Gateway 层集中管理 Agent 的身份认证、服务账户和访问权限。
Agent 可观测性与链路追踪
通过细粒度可观测能力，全面了解 Agent 的运行行为。
- 实时监控所有工作流中的 Agent 延迟、错误率、重试情况以及工具调用记录。
- 捕获覆盖 Agent 步骤、模型调用和工具交互的端到端执行链路。
- 将 Token 消耗和运行成本精确归因至特定 Agent、工作流、团队或环境。
- 查看详细执行日志，快速定位故障原因和性能瓶颈。
Agent 配额、预算与访问控制
保护预算、强化治理并降低自主 Agent 带来的风险。
- 按 Agent、工作流或运行环境设置基于 Token 或成本的使用配额。
- 利用基于角色的访问控制（RBAC），限制 Agent 的部署、执行与修改权限。
- 通过集中身份管理和策略规则治理服务账户及自主运行 Agent。
- 对开发、测试和生产环境中的 Agent 工作负载进行隔离，建立清晰的权限边界。
高可靠 Agent 执行、自动重试与故障切换
确保 Agent 工作流在真实生产环境中的稳定运行。
- 通过可配置重试策略自动恢复失败的 Agent 执行步骤。
- 为模型调用或工具执行配置故障切换路径。
- 设置超时控制和安全保护机制，防止 Agent 陷入无限循环或长时间阻塞。
- 在模型故障、工具异常或流量激增情况下保持一致且稳定的执行行为。
基于 MCP 的 Agent 工具执行
通过原生 MCP（Model Context Protocol）集成，实现 Agent 工具调用的统一治理与安全管理。
- 所有 Agent 工具调用统一通过已注册的 MCP Server 执行。
- 将 Agent 安全连接至 Slack、GitHub、数据库以及企业内部系统等工具。
- 对每一次工具调用应用 OAuth2、RBAC 以及基于元数据的策略控制。
- 审计并记录所有由 Agent 发起的工具操作，满足安全与合规要求。
面向自主 Agent 的安全护栏
为 Agent 工作流提供安全、合规和行为约束能力。
- 精确控制每个 Agent 可访问的工具和功能范围。
- 执行 PII 过滤、敏感操作限制等安全策略。
- 根据组织合规要求配置自定义安全护栏规则。
- 完整记录 Agent 的决策过程和执行行为，形成可审计追踪链路。
为真实生产环境中的大规模 AI 应用而打造
每月处理
超过100亿次请求
为生产级 AI 应用提供高吞吐量、高扩展性的推理服务能力。
99.99%
服务可用性
集中式故障切换、智能路由和安全护栏机制，即使模型服务提供商发生故障，AI 应用依然能够稳定运行。
平均降低
30% AI 成本
通过智能路由、批量处理以及预算控制机制，显著减少 Token 浪费并优化推理成本。
企业级 Agent 网关
您的数据和模型始终安全运行于企业云环境或本地基础设施之中。
- 无缝集成并执行企业自定义安全策略，包括个人敏感信息（PII）过滤、有害内容检测等能力。
- 根据企业合规要求和安全标准，灵活定制 AI 网关安全护栏规则。
合规与安全
符合 SOC 2、HIPAA 和 GDPR 等国际标准，提供完善的数据保护与隐私安全保障。
治理与访问控制
支持单点登录（SSO）、基于角色的访问控制（RBAC）以及审计日志，实现统一身份认证与权限治理。
企业级支持与可靠性
提供 7×24 小时技术支持及 SLA 服务保障，确保关键业务稳定运行。
在任意环境中部署
支持 VPC、本地数据中心、物理隔离环境以及多云架构部署。
数据始终保留在您的控制范围之内，不会离开企业边界。无论部署于何种环境，您都能够获得完整的数据主权、环境隔离能力以及企业级合规保障。
常见问题
什么是 Agent 网关？
Agent网关（Agent Gateway）是面向现代 Agentic AI（智能体 AI）的专用控制平面。与传统网关仅管理无状态 API 请求不同，Agent Gateway 能够理解 AI Agent 的运行上下文和任务流程。它作为连接大语言模型（LLM）、数据源以及外部工具之间的核心软件层，负责治理 Agent 的交互行为和数据流转过程。
Agent 网关是支撑企业级 Agent 工作流的重要基础设施，它能够将孤立的 Prompt 调用转变为可管理、可治理、可扩展的 Agent 自动化流程。
Agent 网关如何工作？
Agent 网关本质上是专为 Agent 系统设计的智能反向代理层。当 Agent 发起任务或调用工具时， 网关会首先拦截请求，并根据预设策略进行验证和授权。随后系统将请求路由至对应的 MCP Server、REST API 或其他后端服务。通过 MCP（Model Context Protocol）协议，Agent 网关 统一了 Agent 与工具之间的通信方式，形成完整的 Agent Mesh（Agent 服务网络）。
在此过程中， 网关负责：
- 身份认证
- 权限控制
- 流量管理
- 请求路由
- 日志记录
- 安全治理
确保所有 Agent 调用均处于可控和可审计状态。
Agent 网关与 AI 网关有什么区别？
AI 网关主要面向大语言模型（LLM），负责管理 Prompt、Token 和模型推理请求。而 Agent 网关则是 Agentic AI 的执行数据平面（Data Plane）。
它不仅管理模型调用，还负责：
- Agent 与工具之间的交互
- 长生命周期任务管理
- 多步骤工作流编排
- 状态管理
- 数据流转控制
如果说 AI 网关是模型层的统一入口，那么 Agent 网关更像是专门为 Agent 系统打造的 Service Mesh（服务网格）。AI 网关处理的是无状态推理请求，而 Agent 网关则为复杂、持续运行的 Agent 工作流提供安全、治理与编排能力。
Agent 网关是否兼容不同 Agent 框架？
是的。Agent网关项目属于 Linux Foundation（Linux 基金会）生态项目，采用开放治理模式。
它兼容主流开源 Agent 框架，包括：
- LangChain
- CrewAI
- AutoGen
- 自定义 Agent 框架
因此企业无需绑定特定供应商或技术栈。无论 Agent 基于何种框架实现，都能够通过 Agent 网关进行统一治理和编排。
Agent 网关如何实现可观测性与成本追踪？
Agent 网关为整个 Agent Mesh 提供深度可观测能力。与传统 API 网关仅监控接口流量不同，Agent 网关能够深入追踪 Agent 的意图执行过程。平台可提供：
- MCP 使用情况分析
- Token 消耗统计
- 模型调用成本分析
- 工具调用成本归因
- Agent 工作流性能指标
所有成本和资源消耗均可归因至：
- Agent
- 工作流
- 团队
- 用户
- 环境
通过智能追踪和分析机制，企业能够解决生产环境中常见的“黑盒 Agent”问题，实现真正可观测、可审计的 Agent 运营体系。
是否可以对自主 Agent 进行控制和审计？
当然可以。Agent 网关在 Agent 层面统一执行：
- RBAC 权限控制
- 配额管理
- 预算管理
- 安全护栏
所有 Agent 行为都会被记录和审计，包括：
- 模型调用
- 工具调用
- Agent 决策过程
- 工作流执行记录
从而实现完整的可追溯性，满足企业安全和合规要求。
Agent 网关是否适用于受监管行业和企业级场景？
是的。Agent 网关专为企业级和强监管场景设计。支持部署于：
- 私有 VPC
- 本地数据中心
- 混合云环境
- 物理隔离环境
同时能够与企业现有安全体系和合规流程无缝集成。对于金融、医疗、保险、制造业以及政府机构等行业，Agent 网关提供构建企业级 Agent 平台所需的统一治理能力。
如何开始使用艾体宝Agent 网关？
对于具有复杂架构需求或企业级治理要求的团队，可以预约产品演示（Demo），深入了解适合自身业务场景的部署方案与治理策略。
借助艾体宝Agent 网关，企业能够以统一、安全、可观测的方式，将 AI Agent 从实验环境快速推进至生产环境，实现真正规模化的 Agent 落地应用。
