управления. Автор информационного бюллетеня AI Engineer Паоло Перроне отметил, что управление затратами, размещенное в шлюзе, недооценено, назвав его «плоскостью управления вместо патчей для каждого приложения». Корпоративный AI-архитектор Адольф Уайт-младший поднял самый острый открытый вопрос о том, что происходит, когда выполнение агента не завершается должным образом, спрашивая, сохраняются ли выходные данные для аудита и происходит ли отработка отказа и повторные попытки, различая управление AI-трафиком и управление полным жизненным циклом. В анонсе не уточняется, относится ли контроль над выходными данными агента к шлюзу или к оркестрационному слою выше. Не все отзывы были положительными; Сринивасулу Кандакуру из Aer Lingus сказал, что этот уровень срочно необходим, но считает, что Azure отстает от AWS и Databricks, ссылаясь на Unity AI Gateway с июньского Data + AI Summit, который расширяет Unity Catalog для управления моделями, агентами, MCP-сервисами и навыками с жесткими лимитами расходов, интеллектуальной маршрутизацией и защитными мерами для контента, а также маршрутизирует внешние агенты кодирования, такие как Claude Code и Codex. У Microsoft функции AI-шлюза существуют уже около двух лет, поэтому фактический разрыв не так велик, как предполагает сравнение. Конструктивное решение, заслуживающее внимания: ключи доступа во время выполнения ограничены всем шлюзом, что дает доступ ко всем моделям и инструментам на нем; Microsoft рекомендует использовать один ключ на приложение, но утечка ключа влияет на весь шлюз. Команды, полагающиеся на подписки APIM для ограничения пользователей набором API, не найдут такой границы здесь. Предварительная версия предоставляется «как есть» без соглашения об уровне обслуживания, и API, телеметрия, лимиты, регионы и цены могут