使用 Lunar.dev 管理 AI Agent的 API 消耗

随着人工智能代理功能的出现，越来越多的公司开始采用能够完全自主地执行复杂工作的人工智能代理。这些人工智能代理依靠 API 集成来获取实时数据并执行某些操作，从而为 API 管理带来了独特的复杂性，而传统解决方案无法处理这些复杂性。本文将讨论其中的几个挑战，并介绍一种使用 API 消费网关来缓解其中一些挑战的方法。

了解 AI 代理及其对 API 访问的需求

从本质上讲，AI 代理是与环境交互以执行自主任务以实现预定目标的软件程序。它们与更简单的 AI 应用程序的区别在于它们能够独立收集信息并通过 API 调用采取行动。代理依靠 API 与外界交互 – 检索实时信息并自主执行操作。

例如，负责管理客户支持的人工智能代理可能需要：

查询 CRM API 以检索客户信息
访问知识库 API 来查找相关文档
通过帮助台 API 更新工单状态
通过消息传递 API 发送通知

使用 API 访问信息和执行操作的能力使代理变得越来越强大，但也带来了许多复杂性。传统上，API 由开发人员编写的确定性代码访问 – 确保 API 以可预测的方式访问。然而，由于人工智能系统本质上是非确定性的，因此几乎没有能力预先定义如何访问 API – 这为一系列新挑战打开了大门。

1. 复杂操作和错误级联

AI 代理通常需要执行需要多个互连 API 调用的操作。例如，为了收集全面的客户数据，代理可能需要：

首先获取客户 ID
然后检索他们的帐户详细信息
最后访问他们的交易历史记录

每一步都可能带来潜在的失败点，错误会在整个过程中累积。即使每一步的准确率达到 90%，到了连续的第 9 步，累积效应可能会导致高达 39% 的大幅下降。

2.错误处理的复杂性

AI 代理很难处理它们遇到的各种 API 错误：

身份验证失败
速率限制
服务器错误
网络超时
无效数据响应

如果没有复杂的错误处理，代理可能会误解错误或无法正常恢复，从而导致任务放弃或对数据可用性做出错误的假设。

3. 可见性有限

当代理自主生成并执行 API 调用时，组织将失去对以下方面的可见性：

正在访问哪些 API
通话频率
成功率
性能指标
成本影响

缺乏可见性导致调试问题、优化性能和确保遵守组织政策变得困难。

4. 治理和安全问题

人工智能代理的自主 API 访问引发了严重的安全问题：

过度或未经授权的 API 调用的风险
敏感数据的潜在暴露
身份验证凭证管理
遵守数据隐私法规
成本控制与资源利用

使用 Lunar.dev 等消费网关解决这些挑战

API 消费网关可以为我们提供帮助，并帮助缓解来自我们架构中的 AI 代理的 API 流量。它们可以提供一个中心点来管理传出的 API 流量，处理授权和速率限制等常见问题，并提供 API 访问的可观察性。本质上，我们的反向 API 网关将充当所有代理的出站 API 流量的代理。

Lunar.dev是一个新兴的 API 消费网关。

借助Lunar.dev，任何规模的工程团队都可以立即获得统一的控制权，从而轻松地跨环境管理、协调和扩展 API 出站流量——所有这些都无需更改代码。

Lunar.dev的出口代理与任何 API 提供商无关。其用户友好的 UI 管理层可实现完整的出口流量可观察性，并提供实时控制以处理成本激增或生产中的问题，所有这些都通过简单的 SDK 安装实现。

Lunar.dev提供跨环境的配额管理、优先处理 API 调用、集中管理 API 凭证以及缓解速率限制问题的解决方案。

1. 集中控制和可视性

农历优惠：

实时发现和监控所有 API 调用
详细日志记录和事务分析
性能指标和错误跟踪
成本和使用情况分析
API目录管理

2.智能交通管理

客户端速率限制，防止 API 配额耗尽
关键请求的优先级排队
带有断路器的自动重试机制
通过缓存减少不必要的 API 调用
使用高峰期间的流量平滑

3. 安全和身份验证

集中凭证管理
安全密钥和证书注入
PII 和敏感数据筛选
API 和端点级别的细粒度访问控制
身份验证流程处理

4. 错误恢复

跨不同 API 的标准化错误处理
暂时故障的自动重试机制
防止连锁故障的断路器
清晰的错误报告和诊断

为 AI 代理场景部署 Lunar

AI 代理面临的一个独特挑战是它们倾向于生成通过众所周知的 URL 直接访问 API 的代码。引入 Lunar.dev 等 API 消费网关的一种方法是手动将 API 调用的 URL 从其常规 URL 切换到代理 URL。但是，由于代理可能默认访问 API 的众所周知位置，因此这种方法可能不可靠（当然，您可以要求AI 遵守，但不能保证它会遵守 – 再次提醒，请记住 AI 天生具有不确定性）。

这将需要一种新方法将请求引导至消费网关。幸运的是，有一个简单的方法可以实现这一点 – 通过在网络层拦截对知名 API 域的请求，并将其引导至代理。

这种方法依赖于您的应用程序在您控制的私有网络中运行 – 这可能是数据中心或私有云环境。为简单起见，我们将在下面的解决方案中引用 AWS 的 VPC 网络和附属产品，但它在 Google Cloud 和 Azure 及其各自的产品上的工作方式类似。

这种方法的关键是劫持您私有网络上的 DNS 解析 – 并拦截对 API 域的请求。具体来说，对于我们的代理可能使用的任何 API 域（例如 api.somethong.com），我们都会创建一个指向消费网关的私有 DNS 记录。因此，当 AI 代理调用此 URL 时，它不会解析并指向公共 API 服务器，而是指向消费网关，该网关将在运行所有适用的策略和修改后代理请求。

基于 VPC 的安装方法

此部署方法使用 VPC 内的 DNS 中毒通过 Lunar 路由 API 流量，而无需修改代码：

部署 Lunar 代理：在 VPC 之外的 AWS 机器上安装 Lunar 代理。
配置 DNS 区域：在 Route53 中为您想要通过 Lunar 路由的每个 API 域创建自定义 DNS 区域。
证书管理：一些文本
- 创建自定义证书颁发机构 (CA)
- 为代理 API 生成证书
- 将 CA 证书添加到服务的信任链
路线配置：设置 Route53 记录以将 API 流量引导至 Lunar 代理。

这种方法有几个优点：

无需修改代码
单一利益相关者（基础设施团队）实施
适用于“不受控制的”工作负载和遗留应用程序
支持云和本地部署

实施注意事项

通过 VPC 为 AI 代理部署 Lunar 时，请考虑：

API 发现：手动配置代理将访问的已知 API 的 DNS 记录。
证书管理：确保您的 CA 在所有服务中都得到正确配置和信任。
故障转移规划：考虑使用 Route53 健康检查实现 DNS 级故障转移。
水平扩展：部署多个代理实例以实现可靠性和负载分配。

结论

随着 AI 代理在生产环境中变得越来越普遍，管理其 API 消耗变得越来越重要。Lunar.dev 提供了一个强大的解决方案，可解决代理 API 消耗的独特挑战，同时提供灵活的部署选项以满足各种架构需求。通过其全面的功能集和基于 VPC 的部署功能，Lunar 使组织能够在不损害其自主性或有效性的情况下保持对其 AI 代理 API 交互的控制、可见性和安全性。

文章转自：AI Agent 的 API 消耗