多 LLM 集成困境破局：AI API 网关架构设计与 Aegisy 实践解析

随着大语言模型技术快速迭代，GPT、Claude、Gemini 等主流模型在能力、场景上各有侧重，多模型混合调用已成为 AI 应用开发的常态。但不同厂商接口规范割裂、链路稳定性差、密钥管理混乱、故障容错能力弱等工程问题，持续困扰个人开发者与中小型技术团队。本文从 AI 网关行业痛点、核心架构、关键技术原理出发，结合 Aegisy 网关落地案例，分析统一 API 层、智能路由、故障转移、会话持久化等

6大AI 聚合平台深度横评：这些核心指标奠定了非线智能API企业首选

然而，在企业生产所要求的 99.99% SLA、详尽的用量审计、子账号权限颗粒度和合规的企业发票方面，它的产品化程度仍在追赶阶段。然而，它的产品形态更贴近“模型目录”或“云市场”，在跨模型的智能路由、细颗粒度 Token 消耗分析、开发者工具链兼容等专业聚合平台的核心功能上，深度有所欠缺。如果你的团队正在运行高并发生产系统，需同时调用多个海外模型（Claude、Gemini、GPT），要求每个 T

从 Multi-Agent 到 Single-Agent Tool Loop：为什么 DBAide 选择了更接近人类操作的 Agent 设计