Kong、KonnectにAIコスト・認証情報・オブザーバビリティの制御機能を追加

Kongは2026年11月4日、Kong KonnectにAI管理機能を導入し、企業がエージェントを本番環境へ移行するなか、AI支出、認証情報、管理下にあるリソースの検出、オブザーバビリティを制御する機能を追加した。

コスト管理、認証情報、コンテキスト、基本的なオブザーバビリティの各機能は、個別の追加オプションではなく、Konnect上のKong AI Gatewayに含まれる。そのため、すでに同ゲートウェイを運用しているチームは、追加購入なしで利用できる。今回の幅広いリリースでは、モデル、Model Context Protocol (MCP)サーバー、エージェントを管理下で検出する機能も導入された。

Kongは、チームやアプリケーションに割り当てられない支出、エージェントのコードやプロンプトに埋め込まれた認証情報、エージェントツールとして繰り返しラップされるAPI、エージェントの活動を一元的に把握できないことという、4つの運用上の課題に対処している。1つのタスクが複数のモデル、MCPサーバー、API、ツール、他のエージェントをまたぐ場合、こうした課題の管理はさらに難しくなる。接続経路に制御機能を配置すれば、各アプリケーションチームが後から情報を再構成するのではなく、ポリシーと利用状況のデータをそれらのやり取りに沿って追跡できる。

コストの配賦と実行時の最適化

AIコスト管理は、ゲートウェイの利用データをリクエストのIDおよびコンテキストと組み合わせ、事業部門、エンジニアリングチーム、アプリケーション、エージェント、個々のユーザー、顧客、またはテナントに支出を配賦する。料金カタログでは、プロバイダーごとのトークン料金と支出レートを一元管理でき、個別に交渉した契約条件に応じた上書き設定も可能だ。サードパーティ製AIツールとの連携により、コーディング用ハーネス、コパイロット、ソフトウェア開発のワークフローにも配賦対象を広げられる。

チームは、これらの配賦グループごとに予算を設定し、利用量がしきい値に近づくとアラートを受け取れる。Konnectの概要画面には、ハード予算とソフト予算のオプションに加え、チーム、ハーネス、またはリポジトリごとに支出と予算上限を比較するダッシュボードも用意されている。

最適化は、インテリジェントなモデルルーティング、セマンティックキャッシュ、プロンプトキャッシュ、プロンプト圧縮、推論制御を通じてインフラ層で行われる。Kongによると、期待できる効果はワークロードによって異なる。セマンティックキャッシュは、繰り返しの多いリクエストや類似したリクエストに特に適している一方、低コストの代替モデルでも処理できるタスクを高価なモデルが担っている場合は、ルーティングの効果がより大きくなる可能性がある。さらなる効率化の機会を見つけ、最適化による節約額を測定する今後の機能「Opportunities」は、初回リリースには含まれず、近日提供予定とされている。

エージェントのトラフィックにユーザー単位の認証情報を適用

Token Vaultは、Kong AI Gateway 2.3でユーザー単位の三者間OAuthとともに提供が開始され、すべてのKong Gatewayサブスクリプションに含まれている。ユーザーとエージェントは、企業のIDプロバイダーの認証情報を使ってMCPサーバープロキシで認証を行う。上流の認証情報を読み込む前に、アクセス制御、ログ記録、レート制限などのゲートウェイポリシーが評価される。

初回利用時、ゲートウェイはMCPのURLエリシテーションまたは合成ツールを通じて、有効期間の短い登録リンクを返すことができる。ユーザーが上流サービスの通常のOAuth同意フローを完了すると、ゲートウェイは取得したリフレッシュトークンを顧客の鍵で暗号化し、暗号化されたデータを保存のためKong Identityに送信する。

その後の認可済みリクエストでは、ゲートウェイは顧客のシークレットマネージャーから読み取った秘密鍵を使い、メモリ内で認証情報を復号して上流へのリクエストに挿入する。また、期限切れのトークンを更新して再暗号化する。Kongによると、エージェントはトークンを見ずに応答を受け取る。Konnectは暗号化されたトークンを保存するが、復号に必要な鍵は保持しない。上流の認証情報がまだ失効していない場合でも、ユーザーのポリシーアクセスを削除すれば、その変更は直ちに有効になる。

管理下での検出と運用状況の可視化

Kong AI Registryは、商用モデル、セルフホスト型モデル、カスタムモデル、MCPサーバー、社内外のエージェントを対象とする。開発者やエージェントは、各エージェントにハードコードされた接続だけに頼らず、承認済みのリソースを検出できる。登録しただけではアクセス権は付与されない。実行時には、AI Gatewayが認証、認可、ポリシー適用、トラフィック管理、オブザーバビリティを提供し、制御機能にはレート制限やセキュリティ上のガードレールも含まれる。

Context Meshは、既存のAPIやMCPサーバーから管理下のMCPサーバーを生成し、複数のソースを組み合わせて複合的なサーバーを作成できる。生成したサーバーはAI Gatewayにデプロイすることも可能だ。Code Modeでは、エージェントは利用可能なAPIの範囲を検索し、関連するスキーマを取得して操作を実行するため、すべてのツール定義を読み込む必要がない。また、ループ、条件分岐、エラー処理を使って操作を組み合わせることもできる。Kongは2026年9月30日、AI Managementの一環としてコンテキスト管理の一般提供をすでに開始しており、今回のパッケージ化に先立つこの提供開始は背景情報にあたる。

AIオブザーバビリティは現在、環境全体の概要、組み込みおよびカスタムのダッシュボード、アドホックなクエリに対応するExplorer、接続ログを提供している。ダッシュボードでは、モデル、エージェント、MCPツール、チーム、環境ごとにトラフィックと支出を分類して確認できる。共有ビューにはロールベースのアクセス制御が適用される一方、OpenTelemetryとメトリクスエクスポーターを使えば、テレメトリーデータを既存のオブザーバビリティシステムに取り込める。

エージェントの各ステップ、ツール呼び出し、モデル呼び出しにまたがる高度なセッション・ターン単位のトレース機能は、2026年11月下旬または12月上旬の提供が予定されています。計画されているワークフローでは、チームが個々のターンについて、入力、出力、トークン数、コスト、レイテンシを、その結果を生み出したポリシーチェックやツール呼び出しとあわせて確認できます。

今回のリリースにより、ゲートウェイの役割は個々のAIリクエストを通過させたりブロックしたりするだけにとどまらず、エージェントの活動にID、予算、ツールへのアクセスに関するポリシーを適用する共通レイヤーへと広がります。既存のKonnectゲートウェイ顧客は、このパッケージでコスト、認証情報、ディスカバリーに関する中核的な制御機能を利用できます。一方、セッションの完全な監査証跡と最適化によるコスト削減効果の証拠は、展開の次の段階で提供されます。