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架构概述

AI Gateway 采用现代化的微服务架构设计,基于适配器模式实现多AI平台的统一接口。整个系统具有高可扩展性、高可用性和易于维护的特点。

流程展示

核心设计模式

适配器模式 (Adapter Pattern)

AI Gateway 的核心设计模式是适配器模式,它允许不兼容的接口能够协同工作。

注册表模式 (Registry Pattern)

使用注册表模式管理所有可用的Agent实例,实现动态加载和配置。

技术栈

后端框架

  • FastAPI - 现代化的Python Web框架,支持异步处理和自动API文档生成
  • Pydantic - 数据验证和序列化库,确保类型安全
  • Uvicorn - ASGI服务器,支持高并发请求处理

数据处理

  • Pydantic Models - 统一的数据模型定义
  • JSON Schema - API文档自动生成
  • Type Hints - 完整的类型注解支持

文件处理

  • aiofiles - 异步文件操作
  • python-multipart - 文件上传处理
  • boto3 - AWS S3集成
  • minio - MinIO对象存储支持

数据流

请求处理流程

  1. 客户端发送请求 - 包含agent类型和聊天内容
  2. Gateway解析请求 - 从请求头获取agent类型
  3. 获取Agent实例 - 从注册表获取对应的Agent
  4. 调用Agent方法 - 执行具体的聊天逻辑
  5. 格式转换 - 将平台特定响应转换为统一格式
  6. 返回结果 - 向客户端返回统一格式的响应

文件上传流程

  1. 客户端上传文件 - 通过multipart/form-data格式
  2. 文件验证 - 检查文件类型和大小
  3. 存储到对象存储 - 上传到S3或MinIO
  4. 返回文件信息 - 包含文件URL和元数据

核心组件

BaseAgent 抽象基类

所有Agent都必须继承自BaseAgent基类,实现统一的接口。

统一数据模型

使用Pydantic定义统一的数据模型,确保数据验证和类型安全。

扩展性设计

新增Agent支持

要添加新的AI平台支持,只需:
  1. 创建新的Agent类继承BaseAgent
  2. 实现必要的抽象方法
  3. 在Agent类中注册到registry
  4. 配置相应的环境变量

性能优化

异步处理

整个系统基于异步架构,支持高并发请求处理:

连接池

对于外部API调用,使用连接池优化性能:

安全考虑

输入验证

使用Pydantic进行严格的输入验证:

API密钥管理

通过环境变量安全管理API密钥:

文件上传安全

部署架构

了解AI Gateway的生产环境部署架构