Agent 網關本質上是專為 Agent 系統而設的智能反向代理層。當 Agent 發起任務或呼叫工具時，網關會首先攔截請求，並根據預設策略進行驗證與授權。隨後系統將請求路由至對應的 MCP 伺服器（MCP Server）、REST API 或其他後端服務。透過 MCP（Model Context Protocol）協定，Agent 網關統一了 Agent 與工具之間的通訊方式，形成完整的 Agent Mesh（Agent 服務網絡）。

在此過程中，網關負責：

• 身份認證
• 權限控制
• 流量管理
• 請求路由
• 日誌紀錄
• 安全治理

確保所有 Agent 呼叫均處於可控與可審計狀態。

AI 網關主要面向大語言模型（LLM），負責管理 Prompt、Token 及模型推論請求。而 Agent 網關則是 Agentic AI 的執行數據平面（Data Plane）。

它不僅管理模型呼叫，還負責：

• Agent 與工具之間的互動
• 長生命週期任務管理
• 多步驟工作流程編排
• 狀態管理
• 數據流轉控制

如果說 AI 網關是模型層的統一入口，那麼 Agent 網關更像是專門為 Agent 系統打造的 Service Mesh（服務網格）。AI 網關處理的是無狀態推論請求，而 Agent 網關則為複雜、持續運行的 Agent 工作流程提供安全、治理與編排能力。

是的。Agent 網關項目屬於 Linux Foundation（Linux 基金會）生態項目，採用開放治理模式。它相容主流開源 Agent 框架，包括：

• LangChain
• CrewAI
• AutoGen
• 自訂 Agent 框架

因此企業無需綁定特定供應商或技術棧。無論 Agent 基於何種框架實作，均可透過 Agent 網關進行統一治理與編排。

Agent 網關為整個 Agent Mesh 提供深度可觀測能力。與僅監控介面流量的傳統 API 網關不同，Agent 網關能深入追蹤 Agent 的意圖執行過程。平台可提供：

• MCP 使用情況分析
• Token 消耗統計
• 模型呼叫成本分析
• 工具呼叫成本歸因
• Agent 工作流程效能指標

所有成本與資源消耗均可歸因至：

• Agent
• 工作流程
• 團隊
• 用戶
• 環境

透過智能追蹤與分析機制，企業能解決生產環境中常見的「黑盒 Agent」問題，建立真正可觀測、可審計的 Agent 營運體系。

可以。Agent 網關在 Agent 層面統一執行：

• RBAC 權限控制
• 配額管理
• 預算管理
• 安全防護機制

所有 Agent 行為均會被記錄與審計，包括：

• 模型呼叫
• 工具呼叫
• Agent 決策過程
• 工作流程執行紀錄

從而實現完整的可追溯性，滿足企業安全與合規要求。

是的。Agent 網關專為企業級與高度監管場景而設，支援部署於：

• 私有 VPC
• 本地數據中心
• 混合雲環境
• 實體隔離環境

同時能與企業現有安全體系及合規流程無縫整合。針對金融、醫療、保險、製造業及政府機構等行業，Agent 網關提供建構企業級 Agent 平台所需的統一治理能力。

針對具備複雜架構需求或企業級治理要求的團隊，可預約產品演示（Demo），深入了解適合自身業務場景的部署方案與治理策略。

透過虹科 Agent 網關，企業能以統一、安全且可觀測的方式，將 AI Agent 由實驗環境快速推進至生產環境，實現真正規模化的 Agent 實際部署與應用。