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> 作者：Shensi Ding (@shensi) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-05-19

> 原始來源：https://x.com/shensi/status/2056427132021088691

## 中文摘要

# 隆重介紹全新的 Merge

模型已經準備就緒，但圍繞著它們的基礎設施卻還沒跟上。

三年前，我和共同創辦人看準了這個落差，並以此為核心重構了 @merge_api。現在，這一切正發揮作用。

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我們無意間打造了 AI 進入生產環境前所必需的基礎設施層，而這在當時市場尚未察覺。

我們最初創立 Merge 時，是透過 Unified API 來解決 SaaS 生態系統中的碎片化問題，讓企業能透過單一 API 存取數百種主流軟體類別的整合服務。

我們做到了。如今，數以萬計的企業依賴 Unified 來簡化面向客戶的整合工作，其中包括 Ramp、OpenAI 和 Dropbox。

然而在 2023 年與 2024 年，我們洞察了市場趨勢，並做出了一個大膽的決定：全力投入開發 Merge 如何在 AI 驅動的世界中創造價值。如今，這項決定加速了我們的成長，並使 Merge 成為全球最大且成長最快的 AI 實驗室與企業不可或缺的基礎。

## AI 浪潮揭露了基礎設施的缺口

當團隊開始建構 AI 產品時，他們立刻撞上了我們早已預見的牆。概念驗證（PoC）看起來很棒，但一旦進入生產環境，就會衍生出一系列完全不同的問題。

AI 若要發揮作用，就必須存取實際運作業務的系統。模型需要穩定地存取商業資料，並具備與第三方應用程式安全互動的能力。

但生產級 AI 還必須適應客戶實際的操作方式。每位客戶的需求都不同：不同的模型、不同的整合需求，以及在成本、延遲、可靠性和控制權之間不同的權衡。

我們開始深入思考 AI 生態系統中浮現的缺口。

答案最終歸結為三件事：

1. AI 需要同步的商業情境（Business Context）

面向客戶的 AI 產品，其效用取決於它能存取多少商業情境。高品質的語意搜尋、檢索、Copilot 以及確定性的工作流程，全都依賴於企業實際使用系統中結構化且即時的資料。

這需要可靠的整合、標準化、持續的同步基礎設施，以及跨數百個第三方應用程式的正確權限控管。ACL（存取控制清單）至關重要。如果權限設定錯誤，產品就毫無用處。Merge 在這方面是公認的領導者，在 G2 評比中排名第一。像 OpenAI、Mistral、Dropbox 和 Freshworks 等公司都使用 Unified 來驅動生產級的 AI 體驗。

2. AI 需要對軟體系統進行靈活且即時的存取

許多 AI 工作流程需要與軟體系統進行即時互動：呼叫工具、檢索當前狀態、觸發工作流程，並直接與第三方應用程式互動。

但在企業軟體中安全地實現這一點非常困難。它需要身份驗證、權限管理、憑證管理、範圍界定（scoping）、資料遮蔽以及可稽核性。這正是 Agent Handler 存在的目的。

3. 執行 AI 的團隊需要一個 AI Gateway 與控制平面

哪個模型正在處理哪個請求？每個客戶、每個功能、每個團隊的成本是多少？當模型或供應商在凌晨兩點當機時該怎麼辦？你能強制執行客戶特定的模型需求嗎？你能向企業客戶展示稽核軌跡嗎？

Gateway 就是為了這些生產需求而建構的。

## Merge 如何填補這個缺口

當我們將這三個層面整合在一起時，我們意識到「整合基礎設施」已經成為一個比我們最初預期大得多的領域。

這就是我們今天對 Merge 的定位：為生產級 AI 中圍繞在模型周圍的各個部分提供基礎設施。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1779156100383-iaHInlQ6rXsAAvBoFpng.png)

*   **Unified** 為 AI 系統提供跨數百種整合、完全同步、結構化且即時的商業情境，並正確處理身份驗證、標準化與 ACL。
*   **Agent Handler** 透過安全的工具呼叫，賦予 AI 系統靈活且即時的軟體存取能力，並內建憑證管理、權限、範圍界定與可稽核性。
*   **Gateway** 為團隊提供了一個模型控制平面：一個用於 LLM 的 API，具備路由、故障轉移（fallback）、成本控制、安全策略以及請求層級的可視性。

所有產品都建立在同一個論點之上：生產級 AI 需要圍繞著情境、工具與模型建立基礎設施。Merge 處理了這些基礎設施，讓團隊能專注於建構 AI 本身。

## 結語

那些正在打造最具野心 AI 產品的公司都明白，單靠推理能力是遠遠不夠的。

AI 需要存取客戶資料、採取安全行動的能力，以及一個用來處理模型路由、監控、治理、成本與規模擴展的 AI Gateway 與控制平面。

Unified 是我們解決該問題的第一個答案。

Agent Handler 和 Gateway 則是接下來的答案。

它們共同構成了我們認為每家生產級 AI 公司都將需要的基礎設施層：資料存取、行動執行與模型控制。

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## 標籤

新產品, 產業趨勢, Merge, OpenAI