С развитием искусственного интеллекта и появлением мощных больших языковых моделей (LLM), таких как GPT от OpenAI, Anthropic и других, перед разработчиками встала задача эффективного управления взаимодействием с несколькими LLM, маршрутизацией запросов, обеспечением безопасности и прозрачности процессов. На этом фоне на сцену выходит ArchGW — интеллектуальный edge-прокси и сервисный шлюз, оптимизированный для приложений агентов и систем, использующих языковые модели. ArchGW создан командой разработчиков, знакомых с опытом Envoy Proxy, и отвечает на насущные проблемы масштабирования и поддержки приложений, построенных вокруг искусственного интеллекта и агентов. В основе ArchGW лежит идея освобождения разработчиков от низкоуровневых деталей, связанных с маршрутизацией запросов, применением правил безопасности и наблюдаемостью, чтобы ускорить время вывода продукта на рынок и упростить поддержку. В отличие от классических монолитных фреймворков или связанных напрямую с приложением библиотек для работы с LLM, ArchGW выступает в качестве отдельного прокси-сервера, работающего на границе сети, и обеспечивает маршрутизацию, привязку к конкретным моделям, управление правилами и маршрутов, а также сбор метрик и трассировку.
Это снижает сложность кода приложений и позволяет централизованно конфигурировать множество аспектов. Одной из ключевых возможностей ArchGW является продвинутая маршрутизация запросов к LLM и агентам. Прокси поддерживает три стратегии маршрутизации: статическую модельную маршрутизацию, маршрутизацию по псевдонимам и предпочтительную маршрутизацию на основе описаний задач и предпочтений в «человеческом» языке. Статическая модельная маршрутизация позволяет жестко назначать конкретные LLM на обработку определенных типов запросов, что полезно для контроля качества и управляемости. Маршрутизация по псевдонимам — это удобный уровень абстракции, который дает возможность использовать дружелюбные имена моделей в коде вместо реальных провайдеров и версий, упрощая эксперименты и смену провайдеров без модификации исходного кода приложений.
Предпочтительная маршрутизация — это инновационный подход, где модели описываются через ряд предпочтений и навыков в простом языке. ArchGW с помощью встроенной модели автоматически сопоставляет запрос пользователя с предпочтениями и динамически выбирает оптимальную модель. Это позволяет гибко разворачивать сложные сценарии работы агентов без жесткого программирования логики маршрутизации. Кроме маршрутизации, ArchGW предлагает мощные средства обеспечения безопасности и управления взаимодействиями в виде централизованных защитных правил — guardrails. Они позволяют фильтровать вредоносные или некорректные запросы, контролировать ввод и вывод данных, предотвращая нежелательные сценарии и гарантируя безопасное поведение приложения.
Это особенно актуально для систем, взаимодействующих с пользователями на естественном языке, где возникновение ошибок или неадекватных ответов может привести к серьезным последствиям. Архитектура ArchGW строится поверх Envoy Proxy — проверенного на практике сервера промежуточного слоя для HTTP-трафика. За счет этого обеспечивается высокая производительность, надежность и масштабируемость, позволяющая прокси обрабатывать тысячи запросов в секунду. Он работает в контейнеризированной среде, что позволяет легко интегрировать его в современные DevOps-процессы и обеспечивать быструю доставку обновлений без простоев. ArchGW поддерживает единый API для взаимодействия с разными провайдерами LLM, включая OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Mistral и другие.
За счет этого разработчики получают возможность гибко управлять экосистемой AI-инструментов, переключаясь между моделями разных поставщиков без необходимости переписывать код. Для удобства наблюдаемости и диагностики ArchGW интегрируется с популярными системами трассировки и сбора метрик, поддерживая стандарты W3C и предлагая готовые плагины для таких систем, как Signoz. Это облегчает мониторинг производительности, откладку и аудит взаимодействий на всех уровнях системы. Помимо маршрутизации и безопасности, ArchGW предлагает встроенную поддержку вызова функций и интеграции с внешними API, что особенно полезно для создания агентских приложений, реагирующих на задачи в реальном времени. Например, на базе ArchGW можно построить погодного помощника, который автоматически обращается к API прогноза погоды или валютного конвертера, запуская нужные действия по запросу пользователя.
В качестве примера демонстрации возможностей ArchGW разработчики приводят приложение конвертера валют, которое использует API frankfurter.dev для получения актуальных курсов валют в режиме реального времени. Процесс внедрения ArchGW не требует сложной настройки. Для запуска достаточно минимальной конфигурации, которая описывает слушающие порты, провайдеров модели, правила маршрутизации, защитные механизмы и конечные точки интеграции. При этом управление можно осуществлять через удобный CLI-интерфейс и конфигурационные файлы в формате YAML, что упрощает автоматизацию.
Важным преимуществом ArchGW является возможность масштабирования и обновления системы без простоев. Благодаря отделению логики маршрутизации и безопасности от клиентских приложений, обновление прокси-сервера единожды распространяется на все связанные сервисы. Такая централизованная модель снижает риски сбоев и ускоряет выкатку новых функций и моделей. ArchGW продолжает развиваться — команда проекта регулярно выпускает обновления, расширяя список поддерживаемых моделей и интеграций, улучшая обработку сложных сценариев и повышая производительность. Открытый исходный код и активное сообщество гарантируют, что проект остается современным и адаптируется под нужды индустрии.
В эпоху, когда агенты и AI-сервисы становятся неотъемлемой частью цифровых продуктов, снижение сложности интеграции и управления становится критически важным. ArchGW предлагает решение, которое с одной стороны легко интегрируется с существующей инфраструктурой, а с другой – является мощным каркасом для инноваций. Гибкость в маршрутизации, безопасность и глубина наблюдаемости выводят управление AI-приложениями на новый уровень. Разработчики, которые ценят скорость тестирования гипотез и отсутствие технических ограничений при смене моделей, найдут ArchGW неоценимым инструментом. В итоге, если стоит задача построить надежный, масштабируемый и управляемый сервис с использованием LLM и интеллектуальных агентов, ArchGW предлагает современный, продуманный и проверенный путь к достижению этой цели.
Этот прокси-сервер становится базой для создания интеллектуальных систем, позволяя сосредоточиться на создании уникального пользовательского опыта, а не на технических деталях интеграции и поддержки.
