Kong выпускает AI Gateway 2.2 с управлением инструментов MCP и политиками идентификации

Kong Inc. объявил о общем доступе к Kong AI Gateway 2.2 30 сентября 2026 г., добавив управляемый доступ к инструментам MCP, политики ИИ, учитывающие идентификацию, управление затратами с учётом модальностей и более широкую поддержку моделей и провайдеров. Выпуск доступен в Kong Konnect, платформе AI Connectivity компании, без необходимости включения бета‑версии.

Kong заявил, что выпуск создан для всё более разнообразной экосистемы ИИ, в которой новые архитектуры моделей, новые API провайдеров, самостоятельно развернутые модели и специализированные сервисы ИИ делают интерфейсы, соединяющие корпоративный ИИ, более разнообразными, а не менее. Компания описывает AI Gateway как предоставление ИИ собственной платформы и графика выпусков, чтобы предприятия могли принимать новейшие решения в области ИИ без ущерба для безопасности, соответствия требованиям, контроля затрат, надёжности или видимости. Kong позиционирует обновление 2.2 вокруг цели, которую он называет стратегической переносимостью: разработчики должны иметь возможность выбирать подходящую технологию ИИ для задачи без необходимости создавать новую инфраструктуру и стек управления каждый раз, когда меняются базовая модель, провайдер или интерфейс.

Управление инструментами и идентификацией

Объединение серверов MCP объединяет несколько серверов MCP в один маршрут Kong, показывая только те инструменты, которые разрешено видеть и выполнять каждому вызывающему. Политики ИИ, учитывающие идентификацию, поддерживаемые Kong Identity, позволяют ограничивать скорость, проводить аналитику, атрибуцию затрат и контроль доступа на основе аутентифицированного субъекта, а не локального Consumer шлюза, что, по словам Kong, предоставляет предприятиям единый способ определить, кто или какой агент стоит за каждым вызовом.

В выпуске добавлена нативная аутентификация AWS IAM для Amazon Bedrock AgentCore, которую Kong описывает как декларативную, управляемую платформой аутентификацию SigV4, заменяющую самописные обходные решения для команд, работающих с AWS, использующих агентов и серверы MCP на AgentCore. Кроме того, плагин AI Rate Limiting Advanced получает сопоставление на основе учётных данных, позволяя политикам использовать учётную запись в качестве измерения сопоставления; Kong утверждает, что это даёт организациям более детальный способ контроля потребления ИИ, когда несколько учётных данных обращаются к тем же моделям или сервисам ИИ.

Расширенная поддержка моделей и интерфейсов

AI Gateway 2.2 добавляет нативную поддержку TypeSafe JEV в качестве провайдера и формата, включая возможность принимать решения. Kong описывает JEV как возвращающий типизированные вероятностные решения, которыми программное обеспечение может действовать напрямую, а не генерировать текст, и отмечает, что JEV может работать с шлюзом, информируя интеллектуальную маршрутизацию LLM, определяя, какая модель должна обработать запрос, пока Kong AI Gateway осуществляет маршрутизацию к выбранной модели. Выпуск также добавляет поддержку Skills API, при этом Kong переводит между общим представлением и специфическими форматами провайдеров, позволяя командам работать с переиспользуемыми, версионированными Skills на разных поддерживаемых провайдерах без привязки приложений к единой реализации. Нативная поддержка Kimi, Microsoft Foundry и Amazon SageMaker также была добавлена.

Новый режим проброса охватывает нагрузки ИИ, использующие пользовательские или нестандартные интерфейсы, включая самостоятельно развернутые серверы моделей, такие как vLLM, Ollama и NVIDIA NIM, предварительные API провайдеров с меняющимися схемами и специализированные эндпоинты ИИ, не основанные на LLM. В режиме проброса Kong пересылает запросы и ответы без преобразования тела, сохраняя такие возможности, как аутентификация провайдера upstream, аутентификация Kong, ограничение скорости и журналирование.

Управление затратами и расширяемость

Динамическое ценообразование с учётом модальностей отслеживает текст, аудио, изображения и видео отдельно, а также чтения кэша против записей в кэш; Kong заявляет, что это даёт платформенным и финансовым командам точную атрибуцию затрат вместо плоских оценок на основе токенов. Интеграция в режиме Tech Preview с Headroom применяет сжатие подсказок для снижения потребления токенов вывода с помощью формирования вывода и адаптивной многословности, при этом Kong остаётся основной точкой выхода LLM. Интеграция собирает метрики, включая сэкономленные токены, коэффициент сжатия и применённые преобразования, и если Headroom недоступен или превышает время ожидания, Kong может переслать оригинальное содержание вместо прерывания запроса ИИ.

AI Gateway 2.2 также добавляет поддержку пользовательских плагинов в контрольной плоскости AI Gateway, включая потоковую передачу пользовательских плагинов из контрольной плоскости в плоскости данных, а также плагины, устанавливаемые напрямую в плоскости данных. Kong утверждает, что это переносит расширяемость, ожидаемую предприятиями от их API‑инфраструктуры, в AI Gateway, позволяя командам платформы добавлять специфичную для организации логику и политики, соответствующие их архитектуре, безопасности и требованиям управления.

Заявление руководства

“Обещание агентного ИИ заключается не только в том, что может делать агент, но и в том, сможет ли предприятие уверенно задействовать его,” сказал Реза Шафи, старший вице-президент по продукту в Kong, в выпуске компании. По его словам, эта основа управления ИИ требует видимости того, что происходит, контроля над тем, к чему агенты имеют доступ и что могут выполнять, а также возможности управлять рисками и экономикой, связанными с этим, что, по его мнению, сделает агентный ИИ жизнеспособным в корпоративной среде.

Kong описывает себя как компанию AI Connectivity, строящую слой соединения ИИ, с единым API и платформой ИИ, которые защищают, управляют, ускоряют, регулируют и монетизируют трафик API и ИИ. Пост объявления компании, написанный Алексом Драгом, руководителем продуктового маркетинга, был опубликован 30 сентября 2026 года.