Моделі та платформи ШІ
Kong випускає AI Gateway 2.2 з управлінням інструментами MCP та політиками ідентифікації
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google
Kong Inc. оголосила загальну доступність Kong AI Gateway 2.2 30 вересня 2026 року, додавши керований доступ до інструментів MCP, політики ШІ, орієнтовані на ідентифікацію, управління витратами, орієнтоване на модальність, та ширшу підтримку моделей і провайдерів. Випуск доступний у Kong Konnect, платформі AI Connectivity компанії, без необхідності ввімкнення бета‑версії.
Kong заявив, що випуск створений для все більш різноманітної екосистеми ШІ, у якій нові архітектури моделей, нові API провайдерів, самостійно розгорнуті моделі та спеціалізовані сервіси ШІ роблять інтерфейси, що з’єднують корпоративний ШІ, більш різноманітними, а не менш. Компанія описує AI Gateway як надання ШІ власної платформи та графіка випуску, щоб підприємства могли впроваджувати наступне у ШІ без компромісу безпеки, відповідності, контролю витрат, стійкості чи прозорості. Kong позиціонує оновлення 2.2 навколо цілі, яку називає стратегічною портативністю: розробники мають мати можливість впроваджувати правильну технологію ШІ для конкретного завдання, не створюючи нову інфраструктуру та стек управління щоразу, коли змінюється базова модель, провайдер або інтерфейс.
Управління інструментами та ідентифікацією
Об’єднання серверів MCP консолідує кілька MCP серверів в один маршрут Kong, розкриваючи лише інструменти, які кожен викликаючий має право бачити та виконувати. Політики ШІ, орієнтовані на ідентифікацію, підкріплені Kong Identity, дозволяють обмеження швидкості, аналітику, атрибуцію витрат та контроль доступу базуватися на автентифікованому суб’єкті, а не на локальному споживачі шлюзу, що, за словами Kong, дає підприємствам послідовний спосіб дізнатися, хто або який агент стоїть за кожним викликом.
У випускі додано рідну автентифікацію AWS IAM для Amazon Bedrock AgentCore, яку Kong описує як декларативну, платформо‑керовану автентифікацію SigV4, що замінює власноручні обхідні рішення для команд, які працюють у середовищі AWS та запускають агенти і сервери MCP на AgentCore. Окремо, плагін AI Rate Limiting Advanced отримав можливість зіставлення за обліковими даними, тому політики можуть використовувати обліковий запис як вимір зіставлення; за словами Kong, це надає організаціям більш детальний спосіб контролю споживання ШІ, коли кілька облікових даних отримують доступ до тих самих моделей або сервісів ШІ.
Розширена підтримка моделей та інтерфейсів
AI Gateway 2.2 додає рідну підтримку TypeSafe JEV як провайдера та формату, включаючи можливість приймати рішення. Kong описує JEV як такий, що повертає типізовані, ймовірні рішення, якими програмне забезпечення може діяти безпосередньо, а не генеруючи текст, і зазначає, що JEV може працювати з шлюзом, інформуючи інтелектуальне маршрутування LLM, визначаючи, яка модель повинна обробляти запит, тоді як Kong AI Gateway виконує маршрутизацію до обраної моделі. У випуску також додано підтримку Skills API, при якій Kong перекладає між своєю загальною репрезентацією та специфічними форматами провайдерів, щоб команди могли працювати з багаторазовими, версійованими Skills між підтримуваними провайдерами без жорсткого прив’язування застосунків до однієї реалізації. Також була додана рідна підтримка Kimi, Microsoft Foundry та Amazon SageMaker.
Новий режим прозорого проходження охоплює навантаження ШІ, які використовують власні або нестандартні інтерфейси, включаючи самостійно розгорнуті сервери моделей, такі як vLLM, Ollama та NVIDIA NIM, попередні API провайдерів з розвиваючимися схемами та спеціалізовані кінцеві точки ШІ, що не є LLM. У режимі прозорого проходження Kong пересилає запити та відповіді без трансформації тіла, зберігаючи можливості, такі як автентифікація провайдера вгору, автентифікація Kong, обмеження швидкості та журналювання.
Управління витратами та розширюваність
Динамічне, орієнтоване на модальність ціноутворення відстежує текст, аудіо, зображення та відео окремо, а також читання кешу проти запису кешу; за словами Kong, це дає платформеним та фінансовим командами точну атрибуцію витрат замість плоских оцінок, заснованих на токенах. Інтеграція Tech Preview з Headroom застосовує стискання запитів для зменшення споживання вихідних токенів за допомогою формування виходу та адаптивної багатослівності, при цьому Kong залишається основною точкою виходу LLM. Інтеграція фіксує метрики, включаючи збережені токени, коефіцієнт стискання та застосовані трансформації, і якщо Headroom недоступний або час очікування закінчується, Kong може переслати оригінальний вміст замість переривання запиту ШІ.
AI Gateway 2.2 також додає підтримку користувацьких плагінів у контрольній площині AI Gateway, включаючи потокове передавання користувацьких плагінів з контрольної площини до дата‑плейнів, а також плагіни, встановлені безпосередньо на дата‑плейні. За словами Kong, це переносить розширюваність, яку підприємства очікують від його API‑інфраструктури, у AI Gateway, дозволяючи командам платформи додавати логіку та політики, специфічні для організації, які відповідають їхній архітектурі, безпеці та вимогам управління.
Заява керівництва
“Обіцянка агентного ШІ полягає не лише в тому, що може робити агент, а й у тому, чи може підприємство впевнено його використовувати,” сказав Реза Шафі, старший віце-президент з продукту в Kong, у випуску компанії. За його словами, ця основа управління ШІ вимагає прозорості щодо того, що відбувається, контролю над тим, до чого агенти мають доступ і що можуть виконувати, а також можливості керувати ризиками та економічними аспектами, що з цим пов’язані, — те, що, на його думку, зробить агентний ШІ життєздатним у корпоративному середовищі.
Kong описує себе як компанію AI Connectivity, створюючи шар зв’язності штучного інтелекту, з уніфікованим API та платформою AI, які забезпечують безпеку, управління, прискорення, контроль та монетизацію трафіку API та AI. Оголошувальний пост компанії, написаний Алексом Драгом, керівником продуктового маркетингу, був опублікований 30 вересня 2026 року.
