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活跃·★ 5.7k·Apache-2.0·更新于 2026-10-27
★ 必备神器★ 时下流行

Agentgateway 是基于 AI 原生协议 MCP 和 A2A 构建的开源代理,README 称它是第一个完整的智能体 AI 连接方案。它把几种网关合在一起:LLM 网关,通过统一的、兼容 OpenAI 的 API 把流量路由到主要提供商(OpenAI、Anthropic、Gemini、Bedrock 等),带预算和花费控制、提示词增强、负载均衡和故障转移;MCP 网关,连接 LLM 与工具和数据,支持工具联合、stdio、HTTP、SSE 和 Streamable HTTP 传输、OpenAPI 集成和 OAuth;以及 A2A 网关,用于带能力发现和任务协作的安全智能体间通信。

它还提供通过 Kubernetes Inference Gateway 扩展路由到自托管模型的推理路由(依据 GPU 利用率、KV 缓存、LoRA 适配器和队列深度做决策)、多层护栏(正则、OpenAI 内容审核、AWS Bedrock Guardrails、Google Model Armor 和自定义 Webhook),以及安全和可观测性功能:JWT、API 密钥和 OAuth 认证、带 CEL 策略引擎的细粒度 RBAC、限流、TLS 和 OpenTelemetry 指标、日志与追踪。提供独立部署的快速开始,代码采用 Apache-2.0 许可证。

本文根据项目 README 和公开仓库数据整理,我们没有实际试用过该工具。数据截至 2026-10-24。

许可证
Apache-2.0
最新发布
v1.6.0 · 2026-10-02
最近提交
2026-10-24
贡献者
280
复刻数
982
未关闭的 issue 和 PR
290
首次发布
2025-03-18

来源:GitHub、npm 和 PyPI 的公开接口。

#AI 网关#多智能体通信#LLM 代理#协议桥接#AI 安全#可观测性#智能体AI#推理路由
$ 安装
$ curl -sL https://agentgateway.dev/install.sh | bash -s -- --install-path /usr/local/bin
↗ 访问官网★ GitHub
01

功能特性

01LLM 网关:通过统一的 OpenAI 兼容 API 将流量路由到主要 LLM 提供商,支持预算控制、负载均衡和故障转移。
02MCP 网关:通过 MCP 将 LLM 连接到工具和外部数据源,支持 OpenAPI 集成和 OAuth 认证。
03A2A 网关:使用 A2A 实现安全的代理间通信,支持能力发现、模态协商和任务协作。
04安全护栏:多层内容过滤,包括正则表达式、OpenAI 审核、AWS Bedrock Guardrails、Google Model Armor 和自定义 Webhook。
05安全与可观测性:提供认证(JWT、API 密钥、OAuth)、细粒度 RBAC、限流、TLS 以及 OpenTelemetry 指标/日志/追踪。
02

为什么选择它

+一个代理同时处理 LLM 调用(统一的、兼容 OpenAI 的 API,带花费控制、故障转移和负载均衡)、MCP 工具和 A2A 智能体流量。
+来自多个来源的护栏(正则、OpenAI 审核、AWS Bedrock Guardrails、Google Model Armor、Webhook)。
+安全和可观测性:JWT、API 密钥和 OAuth,带 CEL 策略引擎的 RBAC,限流、TLS 和 OpenTelemetry。
+针对自托管模型,依据 GPU 利用率、KV 缓存和队列深度做推理路由,采用 Apache-2.0 许可证。
03

权衡点

!把 LLM、MCP、A2A 和推理路由结合在一起,使它成为需要部署、配置和加固的范围很广的基础设施。
!推理路由功能依赖 Kubernetes Inference Gateway 扩展,所以适用于 Kubernetes 环境。
!README 很简短,设置和细节都留给了文档站点。
05

维护状况检查

活跃检查日期: 2026-10-24
最近提交
2026-10-23
近 90 天提交数
100+
近 90 天发布数
9
最新发布
v1.7.0-alpha.1 (2026-10-21)
未关闭 issue
290
近期 issue 至少有一条评论的比例
2/14
近 12 周每周提交数
近 12 周每周提交数: 93, 53, 40, 52, 60, 60, 89, 59, 56, 73, 98, 80

最早的一周在左边,最近 4 周为橙色。数据来源:GitHub 提交统计。

状态规则:GitHub 上已归档 = 已归档;最近提交在 90 天内 = 活跃;91 到 365 天 = 放缓;更久 = 停滞。所有数字来自所示日期的 GitHub API。

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issue 标题引自 GitHub。请打开链接确认该问题是否仍适用于你使用的版本。

04

适合谁

适合选它的情况
  • 你想用一个代理处理 LLM 调用(兼容 OpenAI 的 API,带开支控制、故障转移和负载均衡)、MCP 工具和 A2A 流量。
  • 需要多种来源的护栏:正则、OpenAI 内容审核、AWS Bedrock Guardrails、Google Model Armor 或 webhook。
  • 需要内置的安全和可观测性:JWT、API 密钥、OAuth、带 CEL 策略引擎的 RBAC、限流、TLS 和 OpenTelemetry。
建议换别的情况
  • 你只需要桥接一种 MCP 传输:小型代理更简单。
  • 你想在没有 Kubernetes 的情况下使用推理路由:README 把它们和 Kubernetes Inference Gateway 扩展绑定在一起。
  • 你想在 README 里看到详细的安装说明:它很短,细节都在文档站。
06

与同类的区别

mcp-context-forge logovs mcp-context-forge★ 4.7k

Agentgateway 是代理,同时覆盖 LLM 路由、护栏和开支限制。ContextForge 是网关加注册中心,用于联邦和包装服务,带管理界面和多租户。

完整横向对比 →
toolhive logovs toolhive★ 2.3k

ToolHive 侧重在锁定的容器中运行 MCP 服务器,带注册表和审计日志。Agentgateway 侧重流量:LLM、MCP 和 A2A 的路由、策略和护栏。

完整横向对比 →
07

兼容性

Kubernetes
部署
已通过文档验证
Docker
容器化
已通过文档验证
OpenAI API
大模型提供商
已通过文档验证
Anthropic API
大模型提供商
已通过文档验证
Google Gemini API
大模型提供商
已通过文档验证
AWS Bedrock API
大模型提供商
已通过文档验证
08

快速开始

1
$ curl -sL https://agentgateway.dev/install.sh | bash -s -- --install-path /usr/local/bin
09

使用场景

↳通过统一 API 和成本控制,管理和路由流量至多个大语言模型提供商。
↳实现 AI 智能体与外部工具/数据源之间安全标准化的通信。
↳促进多个 AI 智能体在不同环境下的协作任务执行。
↳基于资源利用率,为自托管模型实现智能推理路由。
↳为 AI 交互应用多层内容过滤和审核,确保安全性和合规性。
10

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  • MCP 网关与代理对比
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本页内容
01功能特性02为什么选择它03权衡点05维护状况检查04适合谁06与同类的区别07兼容性08快速开始09使用场景10同类工具
agentgateway /
agentgateway
↗

面向 LLM、MCP 和 A2A 流量的开源代理,带护栏和可观测性

5.7k982Apache-2.0
最后更新1天前
状态活跃
分类可观测性
贡献者280
最新发布v1.6.0
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