چگونه عامل‌های هوش مصنوعی رویکردهای محدودسازی نرخ API را تغییر می‌دهند؟

اگر شما مدیر محصول یک API هستید، ممکن است هم‌اکنون ترافیکی از سوی عامل‌های هوش مصنوعی مشاهده کنید — برنامه‌های هوش مصنوعی هوشمندی که به‌صورت خودمختار بر اساس تصمیماتی که از منطق و دانش زمینه‌ای خود شکل داده‌اند، عمل می‌کنند. این عامل‌های هوش مصنوعی برای عملکرد خود به APIها وابسته هستند، و بسیاری از آن‌ها حجم عظیمی از فراخوانی‌های API را انجام می‌دهند که اغلب الگوهای غیرقابل‌پیش‌بینی یا غیرمعمولی دارند.

با توجه به اینکه ۹۶٪ از رهبران فناوری اطلاعات که در نظرسنجی «آینده عامل‌های هوش مصنوعی سازمانی» کلودرا شرکت کرده‌اند، قصد دارند طی ۱۲ ماه آینده استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی را گسترش دهند، و با در نظر گرفتن اینکه APIها کلید اصلی بهره‌برداری از پتانسیل آن‌ها هستند، شما باید به‌سرعت دریابید چگونه می‌توان به‌طور مؤثر استفاده از API را برای این مصرف‌کنندگان مبتنی بر هوش مصنوعی مدیریت کرد.

بنابراین امروز، به چالش‌های خاص استفاده از API توسط عامل‌های هوش مصنوعی، رویکردهای متفاوت محدودسازی نرخ، و راه‌هایی که ارائه‌دهندگان API می‌توانند آن‌ها را پیاده‌سازی کنند، می‌پردازیم. همچنین بررسی می‌کنیم که چگونه ارائه‌دهندگان دروازه‌های API به افزایش استقرار عامل‌های هوش مصنوعی پاسخ می‌دهند.

عامل‌های هوش مصنوعی چالش‌های منحصربه‌فردی برای استفاده از API به همراه دارند

رایج‌ترین روش کنترل استفاده از API از طریق محدودسازی نرخ (Rate Limiting) است. با این حال، روش‌های سنتی محدودسازی نرخ برای مرورگرها و برنامه‌هایی طراحی شده‌اند که توسط انسان‌ها استفاده می‌شوند. این روش‌ها برای عامل‌های هوش مصنوعی که فراخوانی‌های حجیم، جهشی یا غیرقابل‌پیش‌بینی به API انجام می‌دهند ساخته نشده‌اند — همان نوع فراخوانی‌هایی که بسیاری از بات‌نت‌های مخرب نیز انجام می‌دهند.

برخی از بات‌نت‌های مخرب اکنون از هوش مصنوعی برای تقلید دقیق از ترافیک واقعی API استفاده می‌کنند، در حالی که ترافیک ناشی از عامل‌های هوش مصنوعی معتبر ممکن است غیرواقعی به‌نظر برسد. به‌عنوان مثال، یک عامل هوش مصنوعی که ناگهان میلیون‌ها درخواست معتبر به یک API ارسال می‌کند، می‌تواند شبیه حمله‌ی انکار سرویس توزیع‌شده (DDoS) به‌نظر برسد، در حالی که یک بات‌نت که واقعاً چنین حمله‌ای را انجام می‌دهد، ممکن است به لطف هوش مصنوعی از دید پنهان بماند.

عامل‌های هوش مصنوعی رفتار متفاوتی نسبت به کاربران انسانی دارند و بسیاری از ویژگی‌های مشترک با بات‌نت‌های مخرب را نیز دارا هستند. علاوه بر این، ترافیک API بسیار جهشی‌تر از آن چیزی خواهد بود که به آن عادت دارید. بنابراین، روش‌های سنتی محدودسازی نرخ کافی نخواهند بود.

روش‌های سنتی محدودسازی نرخ API دیگر کارایی ندارند

در گذشته، روش‌های محدودسازی نرخ API معمولاً شامل پیاده‌سازی الگوریتمی بودند که تعداد درخواست‌هایی را که یک مصرف‌کننده می‌تواند بر اساس قوانین و پارامترهای از پیش تعیین‌شده ارسال کند، محدود می‌کردند. الگوریتم‌های رایج محدودسازی نرخ شامل Leaky Bucket، Fixed Window و Token Bucket هستند.

این روش‌ها بر پایه محدودیت‌های ثابت بنا شده‌اند که برای ترافیک قابل‌پیش‌بینی API به‌خوبی عمل می‌کنند. با این حال، الگوریتم‌های سنتی محدودسازی نرخ رفتار کاربر را در نظر نمی‌گیرند و نمی‌توانند بین مصرف‌کنندگان مشروع با حجم بالا (مانند عامل‌های هوش مصنوعی) و بات‌نت‌های مخرب تمایز قائل شوند. ارائه‌دهندگان API باید رویکردهای جدیدی را در نظر بگیرند که فراتر از محدودیت‌های ایستا عمل کرده و محدودیت‌ها را به‌صورت پویا و در لحظه برای سازگاری با عامل‌های هوش مصنوعی تنظیم کنند.

چه رویکردهایی در محدودسازی نرخ برای عامل‌های هوش مصنوعی مؤثر خواهند بود؟

از آنجا که روش‌های سنتی محدودسازی نرخ API برای عامل‌های هوش مصنوعی کارآمد نیستند، برخی از ارائه‌دهندگان API به سمت محدودسازی نرخ تطبیقی (Adaptive Rate Limiting – ARL) حرکت کرده‌اند. برای مثال، شرکت DeepSeek رویکردی بسیار پویا و تطبیقی‌تر نسبت به محدودسازی نرخ API خود اتخاذ کرده است.

مفهوم محدودسازی نرخ تطبیقی جدید نیست، اما در حال تحول برای پاسخ به سناریوهای جدید استفاده از API است که شامل عامل‌های هوش مصنوعی می‌شود. ARL مدرن مجموعه‌ای از اصول، ابزارها و تکنیک‌ها را شامل می‌شود که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد محدودیت نرخ را بر اساس زمینه (Context) و بینش‌های لحظه‌ای (Real-Time Insights) به‌طور پویا تنظیم کنند. این مفهوم ترکیبی از رویکردهای زیر را دربر می‌گیرد:

سهمیه‌های پویا (Dynamic Quotas)

تابعی که به‌صورت خودکار محدودیت درخواست‌های API را بر اساس الگوهای استفاده‌ی لحظه‌ای هر مصرف‌کننده تنظیم می‌کند. می‌توان سهمیه‌های پویا را بر اساس برنامه اشتراک (رایگان در مقابل پولی)، الگوهای تاریخی استفاده (حجم بالا در مقابل پایین)، یا رفتار (افزایش غیرعادی در تعداد فراخوانی‌ها) تعریف کرد.

تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)

الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین قادرند رفتار غیرعادی مصرف‌کنندگان API و الگوهای ترافیکی را شناسایی کنند. همچنین می‌توانند بین افزایش ترافیک واقعی ناشی از عامل‌های هوش مصنوعی و افزایش‌های ناگهانی مشکوک تمایز قائل شوند. این الگوریتم‌ها عواملی چون رفتار کاربر، الگوهای درخواست، و توالی تعاملات را برای تشخیص ترافیک انسانی در مقابل ماشینی بررسی می‌کنند.

تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics)

شامل الگوریتم‌های آماری و یادگیری ماشینی است که داده‌های تاریخی و لحظه‌ای را برای پیش‌بینی تقاضای آینده تحلیل می‌کنند. برای مثال، می‌توان استفاده از یک API را بر اساس فصول یا زمان‌های اوج مصرف هر ماه پیش‌بینی کرد و محدودیت نرخ را به‌صورت پیش‌دستانه تنظیم نمود تا مصرف‌کنندگان در دوره‌های اوج، دسترسی بیشتری داشته باشند.

نظارت بلادرنگ (Real-Time Monitoring)

محدودسازی نرخ تطبیقی نیازمند پایش مداوم معیارهای کلیدی مانند حجم درخواست‌های API، زمان پاسخ‌دهی و نرخ خطا است. نظارت بر رفتار ترافیک API به ارائه‌دهندگان امکان می‌دهد در صورت نیاز محدودیت‌ها را اعمال کنند بدون اینکه سرویس برای عامل‌های معتبر مختل شود.

با افزایش استفاده از برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، ارائه‌دهندگان API باید نیازهای خاص آن‌ها را با ارائه مدیریت پویا و انعطاف‌پذیر API برآورده کنند. اجازه دهید ترافیک‌های جهشی برای عامل‌ها در مواقع لازم انجام شود، در حالی که محدودیت‌های بلندمدت همچنان حفظ می‌شوند.

برای اجرای محدودسازی نرخ تطبیقی در APIهای خود می‌توانید یک عامل هوش مصنوعی خودمختار بسازید که به‌صورت خودکار با استفاده از ابزارهای شخص ثالث، محدودسازی تطبیقی را اعمال کند. همچنین می‌توانید از دروازه API (API Gateway) برای تنظیم رویکردهای ARL استفاده کنید. هرچند در حال حاضر هیچ دروازه API به‌صورت پیش‌فرض تمام روش‌های ARL را پشتیبانی نمی‌کند، اما برخی مانند Kong، Apache APISIX و KrakenD افزونه‌هایی ارائه می‌دهند که می‌توان با آن‌ها روش‌های ARL را پیاده‌سازی کرد.

در حالی که محدودسازی نرخ تطبیقی قوی هنوز ویژگی پیش‌فرض در دروازه‌های API نیست، بسیاری از ارائه‌دهندگان در حال حرکت به‌سوی آینده‌ای هستند که عامل‌های هوش مصنوعی نقش اصلی را در آن ایفا می‌کنند.

واکنش ارائه‌دهندگان دروازه API به افزایش عامل‌های هوش مصنوعی

بسیاری از ارائه‌دهندگان به رشد سریع مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و افزایش استقرار عامل‌های هوش مصنوعی با سازگار کردن دروازه‌های API موجود برای پشتیبانی از بارکاری هوش مصنوعی واکنش نشان داده‌اند.

به‌عنوان مثال، دروازه‌هایی مانند Kong و Apache APISIX اکنون دارای قابلیت‌های خاص LLM مانند افزونه‌های آگاه از توکن (Token-Aware Plugins) و مدیریت چندین مدل هوش مصنوعی هستند. این ارتقاها باعث می‌شوند دروازه‌های API موجود، به دروازه‌های هوش مصنوعی نیز تبدیل شوند.

با افزایش استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی، دروازه‌های API بیش از پیش بر هوش مصنوعی متمرکز خواهند شد. بنابراین برای ارائه‌دهندگان دروازه API ضروری است که پیاده‌سازی رویکردهای ARL را سریع و آسان سازند، زیرا این قابلیت‌ها برای مدیریت مؤثر استفاده از API توسط مصرف‌کنندگان عامل‌محور حیاتی هستند.

سازگاری محدودسازی نرخ با آینده عامل‌های هوش مصنوعی

عامل‌های هوش مصنوعی هم‌اکنون در اینجا هستند و تعداد APIهایی که مصرف می‌کنند به‌سرعت در حال افزایش است. این مسئله چالش‌های جدید و منحصربه‌فردی را برای ارائه‌دهندگان API ایجاد می‌کند. با توجه به تمایل آن‌ها به ایجاد فراخوانی‌های حجیم و ناپایدار، ارائه‌دهندگان API (و دروازه‌های API) باید دوباره درباره نحوه مدیریت محدودسازی نرخ فکر کنند.

محدودیت‌های ثابت همچنان نقش خود را دارند، اما محدودسازی نرخ تطبیقی انعطاف‌پذیری پویایی را فراهم می‌کند که عامل‌های هوش مصنوعی برای دستیابی به اهداف خود به آن نیاز دارند.