开发生产就绪的 AI 智能体需要强大的治理和智能路由，这在初始构建中常常被忽视。挑战包括跟踪工具使用、成本归属、权限执行和审计跟踪，尤其是在智能体与多个 MCP（模型通信协议）服务器交互时。智能路由可以通过动态选择最适合给定查询的工具来显著降低成本和延迟，但弥合数据平面（快速路由）和控制平面（治理和管理）之间的差距对于有效实施至关重要。 AI
影响 有效的智能体路由和治理对于扩展 AI 应用、降低成本以及确保安全性和合规性至关重要。
排序理由 该项目讨论了实施生产级 AI 智能体路由和治理系统的挑战和解决方案，重点关注实际工具和架构模式。
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