Blogg: AI Gateway i Azure – AI-styrning och integration

Sammanfattat för dig:

För dig som arbetar med AI, integration eller IT-arkitektur och vill förstå hur AI-agenter kan hanteras på ett säkert och kontrollerat sätt. Här får du en introduktion till Microsofts AI Gateway, de olika alternativen i Azure och vad tekniken kan innebära för din organisation.

AI-agenter skapar välbekanta utmaningar

Under Nordic Integration Summit 2026 (NIS26) i Stockholm deltog jag i en session som jag hade sett fram emot: Secure and Govern Agents, MCP Servers, and AI Tools with AI Gateway. Sessionen handlade om hur organisationer kan skapa kontroll över de modeller, verktyg och integrationer som AI-agenter använder.

För oss som har arbetat med integration länge känns problemet bekant.

När varje team bygger sina egna kopplingar till bakomliggande system får vi till slut punkt-till-punkt-integrationer, utspridda autentiseringsuppgifter och dålig överblick.

Med AI-agenter riskerar samma sak att hända, fast snabbare. En agent kan använda flera språkmodeller och externa verktyg via MCP (Model Context Protocol). Men vem får använda vilka verktyg? Hur hanteras behörigheter? Och hur följer vi upp kostnader och användning?

Det är frågor som vi inom integrationsområdet har arbetat med i många år. Skillnaden är att vi nu behöver tillämpa samma principer på AI.

Vad är Microsofts AI Gateway?

AI Gateway fungerar som en gemensam kontrollpunkt mellan AI-applikationer och de modeller och verktyg som de använder.

En viktig insikt från sessionen var att Microsoft erbjuder flera alternativ för detta. AI-funktioner i Azure API Management bygger vidare på den befintliga tjänsten för API-hantering. Här finns bland annat stöd för tokenbegränsningar, lastbalansering och MCP-servrar. För organisationer som redan använder API Management kan detta vara en naturlig väg framåt.

AI Gateway i Microsoft Foundry gör det möjligt att använda API Management-funktionalitet i anslutning till AI-projekt och agenter som utvecklas i Foundry. Den fristående AI Gateway-resursen var den stora nyheten under sessionen. Den är särskilt anpassad för AI och har en egen administrationsportal där modeller, MCP-servrar, verktyg och policyer kan hanteras.

Det tredje alternativet är särskilt intressant eftersom det utgår från AI-applikationernas behov, snarare än traditionell API-hantering.

Så ger AI Gateway kontroll över modeller, verktyg och kostnader

Den fristående AI Gateway-resursen samlar flera funktioner som blir viktiga när AI-användningen växer.

Gemensam åtkomst till AI-modeller

Modeller från olika leverantörer kan samlas bakom en gemensam endpoint. Med modellalias kan organisationen också byta underliggande modell utan att varje applikation behöver ändras.

Befintliga API:er som verktyg för AI-agenter

AI Gateway kan exponera MCP-servrar och göra REST-API:er tillgängliga som verktyg för AI-agenter. För oss som arbetar med integration är detta kanske en av de mest intressanta möjligheterna. Organisationer kan återanvända befintliga integrationer när de utvecklar nya AI-lösningar, samtidigt som åtkomsten kan styras centralt.

Kontroll över säkerhet och kostnader

Med policyer kan organisationen bland annat begränsa anrop och tokenanvändning, styra behörigheter och följa upp uppskattade kostnader. Stödet för Microsoft Entra ID gör det också möjligt att använda etablerade principer för identitet och åtkomst.

Bättre insyn i AI-användningen

Genom OpenTelemetry kan organisationen följa upp exempelvis anrop, tokenanvändning och kostnader i befintliga övervakningsverktyg. Det gör det enklare att förstå hur AI-agenter används och upptäcka när något inte fungerar som tänkt.

Viktigt att känna till innan du börjar använda AI Gateway

Den fristående AI Gateway-resursen befinner sig fortfarande i public preview, enligt det underlag som presenterades i samband med NIS26.

Det innebär att funktioner och begränsningar kan förändras. Även frågor om framtida prissättning och tillgänglighet behöver följas upp. En annan viktig aspekt är var data behandlas. Att en gateway placeras i en svensk Azure-region innebär inte automatiskt att all information stannar i Sverige. Det beror också på vilka modeller och bakomliggande tjänster som används.

För organisationer som vill utforska tekniken kan en avgränsad pilot därför vara ett bra första steg.

AI-styrning är också en integrationsfråga

Det jag framför allt tar med mig från NIS26 är att AI-styrning håller på att bli en integrationsfråga.

För oss som har arbetat länge med API-plattformar och integrationslösningar är många av utmaningarna välbekanta. Vi vet redan hur vi skapar gemensamma kontrollpunkter, hanterar identiteter, tillämpar policyer och säkerställer spårbarhet.

Nu behöver samma principer tillämpas på AI-modeller, MCP-servrar och agenter. Det betyder inte att alla utmaningar är lösta. Men det betyder att vi inte behöver börja från noll.

Organisationer med etablerade arbetssätt för integration och API-hantering har en bra grund att bygga vidare på när AI-användningen växer. För mig är det den viktigaste insikten från sessionen: AI-agenter förändrar vilka resurser vi behöver hantera, men många av principerna för att göra det säkert och kontrollerat känner vi redan till.