您的人工智能战略建立在API沉积层之上
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内容提要
API 生态系统复杂，许多组织在新标准出现时仍保留旧系统，导致标准整合困难。不同标准反映了其发展背景，竞争厂商利用标准影响市场。新兴的 AsyncAPI 和 MCP 等标准应对现代需求，但也带来数据治理风险，需谨慎管理。
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关键要点
- API 生态系统复杂，许多组织保留旧系统，导致标准整合困难。
- 不同标准反映了其发展背景，竞争厂商利用标准影响市场。
- 新兴的 AsyncAPI 和 MCP 等标准应对现代需求，但也带来数据治理风险。
- 组织通常不会迁移旧系统，而是随着时间积累集成标准。
- WSDL 是 2000 年代企业 SOA 运动的产物，反映了企业中间件的需求。
- Swagger 和 OpenAPI 成为 HTTP/REST API 的主导标准，强调机器可读性和人类可读性。
- API Blueprint 和 RAML 也在 API 发展中扮演角色，但缺乏竞争激励导致社区萎缩。
- 随着异步架构模式的流行，OpenAPI 的请求-响应模型不再适用。
- Smithy 和 TypeSpec 标志着协议无关的 API 建模的转变，反映了云服务提供商的需求。
- MCP 和 A2A 是新兴的标准，强调 AI 模型与工具/API 的交互。
- API 治理与 AI 访问之间存在差距，组织需平衡战术需求与战略需求。
- 不当的数据治理可能导致敏感信息的意外暴露，增加安全风险。
- 在大型企业中，收紧权限可能会破坏现有工作流程，导致内部抵制。
- 全面的 API 映射和治理为合规、安全和个人信息管理提供最佳基础。
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