多年来，API管理一直舒适地位于企业架构的"连接性"范畴中。团队专注于构建、公开和保护API，以便移动应用程序、合作伙伴生态系统和后端系统能够以可预测的方式交换信息。API网关执行流量规则，开发者门户推动消费，监控工具检查延迟和正常运行时间。

但是企业AI的兴起——特别是多模态基础模型、智能体系统和检索增强工作流——已经根本性地改变了API格局。API不再简单地连接系统；它们提供燃料、上下文和编排步骤来使AI发挥作用。在这个新兴时代，API管理必须从技术集成层发展为整个组织的战略智能层。

随着公司大规模实施AI，成功越来越不仅取决于模型的复杂程度，还取决于驱动它们的API的智能性、治理性和可靠性。新的API平台不仅仅是一个网关，它是数据、服务和自主工作流的AI就绪控制平面。

API成为新的AI供应链

当今的企业正在构建AI系统，这些系统能够基于企业数据进行推理，跨分布式应用程序执行操作，并与用户和合作伙伴实时交互。所有这些都依赖于API驱动的对受治理的、可信信息的访问。

API是新的AI供应链，因为它们充当关键连接器，使AI系统能够访问其运行所需的数据、工具和服务。正如传统供应链移动物理货物一样，AI供应链使用API来移动信息并连接不同的系统，允许实时数据访问、安全交换和复杂AI驱动工作流的编排。

考虑一个典型的检索增强生成（RAG）架构。基础模型通过一组API检索产品规格，通过另一组API检索客户历史记录，从第三个API获取策略规则，从另一个微服务获取定价逻辑。模型生成准确答案的能力取决于这些API响应的质量和一致性。

如果细则策略API添加新字段，如果定价API变得不稳定，或者如果客户数据端点返回非结构化内容，即使模型本身没有改变，模型准确性也可能下降。

这就是为什么具有前瞻性的企业将API视为AI供应链组件，而非技术实用工具。重点从基本可用性转向语义可预测性、对敏感内容的严格治理、数据血缘、模式一致性、模型可读性和以监管为重点的企业知识公开。

API必须为机器构建，至少与为人类构建同样重要。

边缘AI推理重新定义网关

传统网关针对高吞吐量请求处理进行了优化。然而，随着AI驱动工作流的激增，组织正在API边缘嵌入轻量级推理，在请求到达后端系统之前应用自适应智能。

使用IBM API Connect和新的DataPower Nano Gateway等产品，企业已经在部署AI能力，如行为访问控制（分析请求模式以发现异常）、高容量交易API的欺诈检测、有效载荷增强（如添加元数据或标准化格式以供模型使用）、上下文感知路由（基于用户实时意图选择最优后端服务）以及语义过滤，旨在保护不需要的内容不被传递到模型中。

这种演进反映了在可观察性和网络安全领域已经发生的情况：基于规则的管道正被自适应的、AI增强的渠道所取代。边缘智能有助于降低风险、提高准确性并消除在数十个后端系统中复制逻辑的需要。

治理演进：为智能体和模型设计

治理是AI驱动的API管理与传统实践分歧最大的地方。经典的治理重点领域（如身份验证、配额、版本控制、生命周期管理）仍然至关重要。但企业现在面临全新的风险类别。例如：

自主智能体可以调用此API吗？在什么限制下？

API是否公开了模型在监管下被允许使用的数据？

响应会产生有偏见的、有害的或意外的模型行为吗？

我们如何审计跨多步任务的模型驱动API消费？

自动发现和分类可以帮助团队识别敏感API，标记风险暴露模式，并根据数据类型或监管配置文件自动附加策略。治理不应依赖手动审查；它需要持续的、AI辅助的检查。

智能体AI进一步放大了治理挑战——这些系统可以有意调用API来完成任务。企业需要治理来定义智能体何时以及如何行动、适用什么护栏以及必须产生什么审计跟踪。治理和策略自动化变得与端点安全一样关键。

超越延迟监控：AI感知可观察性

传统API可观察性衡量吞吐量、错误率、延迟和配额使用情况。这些仍然重要，但AI驱动系统引入了全新的遥测层。

企业需要了解API响应如何影响模型推理、模型或智能体是否按预期顺序调用API、API更改是否与模型性能下降相关。他们还可能想检查影响确定性模型输出的API行为漂移，以及由自主智能体引起的意外流量模式。

一些企业使用IBM Instana等工具来统一跨分布式微服务、数据管道和应用程序组件的跟踪。当与新兴的AI可观察性能力结合时，组织不仅可以跟踪API调用中发生了什么，还可以跟踪为什么发生。这连接了模型提示、检索数据、智能体操作和系统结果之间的点。

在这个新世界中，可观察性成为行为分析问题，而不是简单的正常运行时间跟踪功能。

构建AI就绪的API生命周期

从连接性转向智能需要API开发和管理的新操作模型。以下是我推荐的构建AI就绪API生命周期的一些实践：

将API视为机器优先的资产。设计预期由模型和智能体使用的模式和有效载荷。避免歧义。执行严格的语义结构。

自动化分类和治理。使用AI按敏感性、行为和使用风险对API进行分类。使用IBM API Connect等工具自动化策略附加。

将智能推向边缘。在IBM API Connect的IBM DataPower Nano Gateway等网关中直接部署推理驱动策略——如异常检测、上下文路由和语义过滤。

连接API和AI可观察性。使用IBM Instana和AI可观察性框架等工具将API遥测与模型推理跟踪合并。

为自主系统构建策略。定义智能体可以调用哪些API、在什么条件下以及进行什么监督。

跨混合和多云环境集成。使用IBM webMethods Hybrid Integration等工具，将API管理、事件流、消息传递和自动化置于一个治理和运行时框架下。

未来：智能控制平面

长期轨迹很明确：API管理将演进为企业AI的智能控制平面。API将成为模型访问知识、执行推理、行动和跨系统协作的网关。

企业AI的智能控制平面是一个中央协调层，使用AI和机器学习来管理、编排和保护AI系统及其在整个组织中运行的基础设施。它充当"大脑"或"指挥中心"，自动化复杂任务、执行治理并提供对整个AI生命周期的统一可见性。

根据我的经验，快速发展的组织几乎总是拥有强大的API管理、正确的治理结构、可靠的AI平台工程方法和架构良好的混合云基础。AI需要连接性，但仅有连接性是不够的。企业需要的是智能连接性，一个不仅公开API而且理解、治理和优化AI系统如何与它们交互的平台。

IBM的方法是在端到端架构中统一这些能力，该架构跨越API Connect与DataPower Nano Gateway和IBM watsonx——旨在提供可扩展AI采用所需的智能和治理。

拥抱这一点的企业可以更可靠地实施AI。那些不欢迎它的企业面临脆弱的、无治理的、不可预测的AI行为，永远无法离开概念验证阶段的风险。

Q&A

Q1：什么是AI驱动企业的API管理？它与传统API管理有何不同？

A：AI驱动企业的API管理是从技术集成层演进为战略智能层的新型管理方式。与传统API管理不同，它不仅连接系统，还为AI系统提供燃料、上下文和编排步骤，专注于语义可预测性、严格治理和模型可读性，而非仅仅关注基本可用性。

Q2：为什么说API是AI供应链？

A：API成为AI供应链是因为它们充当关键连接器，使AI系统能够访问运行所需的数据、工具和服务。就像传统供应链移动物理货物，AI供应链使用API移动信息并连接不同系统，实现实时数据访问、安全交换和复杂AI工作流的编排。

Q3：AI时代的API治理面临哪些新挑战？

A：AI时代的API治理面临全新风险类别：需要定义自主智能体调用API的条件和限制、确保API公开的数据符合监管要求、防止响应产生有偏见或有害的模型行为、审计跨多步任务的模型驱动API消费等。治理需要从手动审查转向持续的AI辅助检查。