大型語言模型的接管——在人工智慧驅動的未來，API的命運如何？

當我們站在科技新紀元的門檻上，這個時代以人工智慧的迅猛崛起及其衍生技術——尤其是大型語言模型（LLM）——為標誌，我們有必要重新審視數位生態系統的基礎元素。應用程式介面（API），這些勤勉的連接與自動化推動者，正被置於人工智慧的視野下進行審視。各種猜測紛紛：LLMs會否超越穩健的API？我們是否正處於範式轉變的邊緣，還是這僅僅是共生關係的演變？作為思想領袖和創新的倡導者，我們觀察到AI驅動工具的出現及其整合進我們的技術堆疊。我們發現的不是取代，而是功能的多元化。API並未消失；它們在演變，變得更加多才多藝，並迎合包括LLMs在內的日益複雜的使用者。

在本博客中，我們將深入解析這一觀點，提供具體的例子，並闡明圍繞API未來的神話與現實。我們將探索當前的環境，檢視API無可否認的持久力，並展望一個AI與API融合，共同增強和擴展雙方能力的未來。

早期徵兆：AI繞過傳統API

The integration capabilities of Large Language Models (LLMs) are reshaping the traditional landscape of s大型語言模型（LLMs）的整合特性呈現出系統互動和自動化流程的範式轉變。傳統API作為預定義的通信協議運作，需依賴結構化且常常複雜的查詢來促進資料交換。另一方面，LLMs引入了一層抽象與多功能性；它們能夠理解並生成類似人類的文本，使其能以模仿自然人類溝通的方式處理和傳達資訊。

這種以人為中心的方法使LLMs能夠與更廣泛的系統互動，包括可能缺乏現代API介面的舊系統。通過理解日常語言中的指令，LLMs能橋接不同系統之間的差距，連接命令行操作，甚至通過模仿人類行為來導航圖形用戶介面。如此一來，LLMs繞過了傳統的API層，提供了一種更直觀且通常資源消耗更低的系統整合與自動化方式。這並不意味著API的終結；相反，這突顯出一種新興的協同效應，即LLMs補充現有技術，開啟了舊系統整合的新可能性，並為數位轉型提供了新途徑。

下表提供了一些參考案例，說明LLMs如何與標準API無法使用的資料和系統介面，特別是在舊系統和企業環境中的應用。

使用案例	描述	範例
自然語言處理舊系統文件	LLMs解讀並從不適合API的格式中提取資訊。	LLM掃描並解讀舊技術手冊，為用戶提供具體的操作步驟。
用於資料檢索的對話介面	LLMs為缺乏現代API的舊系統提供自然語言介面。	用戶向LLM詢問客戶資料，LLM透過舊CRM的命令行介面檢索資料。
自動化與過時介面的互動	LLMs模擬人類與過時圖形用戶介面的互動以提取資料。	LLM控制虛擬游標導航舊有GUI，執行資料輸入或報告生成等任務。
現代技術與舊系統的橋接	LLMs在舊協議與現代協議之間進行轉譯，以促進資料交換。	LLM作為主機通信協議與現代系統API之間的翻譯者。
腳本編寫與自動化工作流程	LLMs生成腳本以自動化與舊系統的互動。	LLM撰寫Shell命令或腳本，以在無API的系統上自動化資料備份。
與企業服務總線（ESBs）的整合	LLMs促進連接至ESB的舊系統中的資料流動，無需直接API。	LLM生成符合ESB接口格式的訊息，以啟用不同系統之間的通信。

這些先進的AI構造是否真的能使API的結構化和安全協議變得過時，還是技術演進的故事中有其他的轉折？

理解基礎

對於那些熟悉技術整合基礎元素的人，可以隨意直接跳到更進階的討論。如果您已經熟悉應用程式介面的細節以及大型語言模型和生成式AI的複雜性，可以考慮跳過接下來的部分，與我們一同深入探討它們互動的微妙動態。

什麼是API？

應用程式介面（Application Programming Interfaces，簡稱API）是現代軟體開發和整合的基石。它們作為一套規則和協議，允許不同的軟體應用程式彼此通信。API作為中介，讓系統間可以以結構化和安全的方式交換請求與回應。它們旨在抽象化底層系統的複雜性，為開發者提供一種標準化的方式來存取功能或數據，而無需了解那些系統的內部運作。如果您想進一步了解API，請瀏覽我們的博客——什麼是API及其作用。

什麼是LLMs和生成式AI？

大型語言模型（LLMs）和生成式AI標誌著人工智慧領域的新紀元。像GPT-4這樣的LLMs是先進的算法，能夠基於大量訓練數據理解和生成類似人類的文本。生成式AI指的是可以創建內容的AI系統，從散文到詩歌，從代碼到對話。雖然LLMs可以執行類似API的任務，如檢索資訊或執行命令，但它們並非直接等同。與API不同，LLMs不需要結構化的查詢語言來運作；它們處理自然語言輸入並生成對人類用戶來說似乎直觀的輸出。然而，LLMs並不是API的替代品。它們缺乏強制嚴格數據類型、管理有狀態操作，或確保API設計所提供的相同安全性和可靠性的能力。相反，LLMs提供了一層附加的、更靈活的互動方式，在不需要API的複雜性或API不存在的情況下進行互動。

關於生成式AI的更多資訊，請參閱《Agentic AI與生成式AI：您需要了解的內容》。What Are LLMs and Generative AI?

API在當今科技生態系統中的角色

在現今科技生態系統的複雜織錦中，應用程式介面（API）是交織不同軟體系統的關鍵紐帶，使它們能以和諧且互聯的方式運作。API在科技世界中已無處不在，成為網路服務、雲端運算和行動應用開發的支柱。

API在促進不同軟體和平台之間的協作中發揮著重要作用。它們讓開發者能在現有服務的基礎上進行開發，無需重新發明輪子，培育出創新和快速開發的環境。例如，當您使用社交媒體應用分享新聞文章時，正是新聞服務的API允許該應用直接在您的動態中訪問並顯示內容。

API的角色不僅限於單純的數據檢索，還涵蓋了一系列功能，包括身份驗證、數據操作和實時數據流。它們促進了生態系統的建立，讓第三方開發者能創建附加元件和整合方案，從而擴展軟體應用的功能和覆蓋範圍。

隨著技術景觀持續演變，產生了如微服務架構等新範式，API位居前沿，確保服務之間無縫的通信。它們通過提供規範服務互動方式的合約，使微服務能夠保持其自主性，從而實現可擴展性、靈活性以及應用元件的持續部署。

本質上，API是現代數位生態系統的推動者，提供標準化且安全的通信管道，滿足我們數位時代定義的各種多樣且動態的應用和裝置的需求。它們是默默無聞的英雄，讓資訊和功能在數位景觀中無縫流動，隨著我們對互聯技術依賴性的增加，API的角色只會變得更加不可或缺。

關於API「死亡」的誤解

圍繞API「死亡」的說法往往充滿了誤解，這些誤解受到人工智慧快速進展以及某些產業所面臨的挑戰所推動。其中一個挑戰是OpenAPI規範或標準的採用速度較慢，特別是在傳統產業中。這些規範旨在標準化和簡化API開發，但由於根深蒂固的系統和抗拒改變的流程，一些行業在採用這些現代化實踐方面落後。這種不願採用可能會產生API變得不那麼相關的錯誤印象。

此外，最初圍繞開放銀行API的熱潮，這些API承諾通過促進創新和競爭來革新金融服務行業，已經有所平緩。經歷了一波興趣和討論高峰後，這一主題已進入一個較為平靜的穩定發展和整合階段。這種看似對話的減緩可能會被誤解為API重要性的下降，但實際情況遠非如此。

必須明白，API並未消失；相反，它們的演變證明了其持續的生命力。API的「死亡」被大大誇大了，就像對其他已經經歷轉型的技術過早宣稱其終結一樣。新API範式的出現，如GraphQL和gRPC，表明生態系統正在充滿生氣並不斷演進，而非衰退。

採用上的挑戰以及曾經熱門主題的平息並非過時的前兆，而是成熟空間的象徵。API繼續是軟體通信和協作的關鍵，其角色隨著適應新架構風格和技術而擴展。與其見證API的「死亡」，我們正在見證其文藝復興，因為API繼續支撐全球科技生態系統的成長與多元化。

為什麼API將持續存在

即使在科技景觀不斷演變的同時，API堅定地保留其作為數位生態系統不可或缺支柱的地位。當我們檢視結構化數據交換、性能、安全性、合規性和法規框架等關鍵方面時，其持久相關性的原因變得清晰可見。

結構化數據交換

API在結構化數據交換至關重要的環境中表現出色。依賴精確、標準化數據交易的行業——如金融服務、醫療保健和物流——需要API提供的嚴格數據結構。例如，電子交易平台使用API來執行交易，甚至微秒級的延遲都可能帶來重大的金融影響。雖然LLMs善於解讀和生成自然語言，但它們並非設計來處理這種結構化的、高風險的數據交換，無法達到必要的精確度和可靠性。

性能考量

性能是API另一個明顯具有優勢的領域。高需求的應用，如社交媒體平台或雲端存儲服務，需同時服務數百萬用戶，這需要穩健的API，能以最小的延遲處理大量請求。API為這些任務進行了優化，確保服務能高效擴展以滿足用戶需求。另一方面，LLMs通常資源消耗更大，並未針對這些情境下的高吞吐量、低延遲操作進行優化。

安全性與合規性

安全性與合規性在數位世界中至關重要，尤其是在處理敏感數據時。這在金融部門尤為如此，因為保護用戶數據和確保交易安全不僅是一種最佳實踐，也是法規要求。例如，在開放銀行API出現之前，第三方服務使用如網頁抓取的方法來訪問消費者的銀行數據。這個過程涉及用戶與第三方服務共享他們的登錄憑據，然後第三方服務從銀行的網站上「抓取」所需的金融數據。這種做法引發了重大的安全問題，因為它將用戶的憑據暴露於潛在的不當使用和洩露之中。

另一方面，開放銀行API提供了一種安全且受規範的方式，讓第三方服務在不需要看到用戶登錄信息的情況下訪問用戶的銀行數據。這些API設計了強大的身份認證和授權協議，如OAuth，確保用戶的數據安全地訪問，並僅在用戶明確同意的情況下進行。開放銀行API的結構化特性也確保了符合金融法規和標準。它們促進了一個受規範的環境，數據共享符合特定指導方針，保護了金融機構和他們的客戶。例如，歐盟的支付服務指令（PSD2）要求銀行提供這些API，確保數據共享的標準化方式，增強安全性並促進金融服務的創新。

相比之下，LLMs處理與銀行數據相關的詢問類似於舊方法，因為它們可能基於抓取的或其他不安全取得的數據生成回應。雖然LLMs可以配置為與API安全互動以檢索數據，但它們本身不會建立安全性或合規性標準。此外，LLMs天生無法執行或遵守數據隱私法規；它們依賴於底層的數據處理和API基礎結構來確保滿足這些標準。

法律框架與法規

圍繞數據隱私和行業特定需求的法律框架和法規既嚴格又複雜。API可以根據如歐盟的通用數據保護條例（GDPR）等法律要求進行調整，GDPR規範數據隱私並要求數據處理和處理的特定協議。API的結構設計使其能遵守這些法律要求，而LLMs以其廣泛而通用的數據處理方式，並非天生設計來滿足這些要求。

考慮到這些因素，明顯看出API不僅僅是過去的技術，而是當前和未來科技生態系統的基礎元素。它們滿足了LLMs無法實現的特定需求，確保API在未來數年仍將是行業的重要組成部分。雖然LLMs和生成式AI在某些應用中是強大的工具，但它們是增強而非取代API所提供的堅固、安全和高效的功能。

LLM：API的新頂級使用者

隨著我們見證科技的快速演進，大型語言模型（LLMs）正迅速成為應用程式介面（API）的主要使用者之一。這一趨勢標誌著API使用方式的範式轉變，並強調了AI與現有數位基礎設施之間的共生關係。下文，我們將探討這一新興動態，重點關注LLMs作為API使用者的預期崛起以及標準化API規範的關鍵角色。

LLM在API使用中的崛起

由於LLMs在醫療、金融、客戶服務等多元領域中的應用不斷增長，它們正逐漸成為API的頂級使用者。它們處理和生成類似人類文本的能力使其能夠作為複雜數據系統與終端用戶之間的中介，將技術數據轉化為可理解的洞察。隨著LLMs越來越多地整合到服務和平台中，它們訪問實時數據、執行交易和啟動操作的需求將導致API調用的激增。這種相互依賴在LLMs用於實時決策的情境中特別明顯，這需要通過API從各種來源即時檢索數據。例如，在金融領域，LLMs可以通過消耗提供金融數據和分析的API來分析市場趨勢並生成報告。在客戶服務中，由LLMs驅動的聊天機器人通過API與CRM系統互動，提供個性化支持。這些僅是幾個例子，表明LLMs對API依賴的日益增長，隨著AI在我們的數位體驗中變得更加普及，這一趨勢將會加劇。

標準化API規範以實現有效的AI互動

LLMs與API之間有效互動的關鍵在於標準化的API規範的存在。這些標準確保API設計的一致性，讓LLMs更容易理解並與不同系統互動，無需進行大量自定義。例如，OpenAPI規範（OAS）是RESTful API廣泛採用的一種標準。它為RESTful API提供了一個清晰、與語言無關的介面，允許人類和AI系統在不直接訪問其源代碼的情況下了解服務的功能。這樣的標準對於LLMs無縫整合和與各種API通信至關重要，減少了使用不同系統所帶來的摩擦和學習曲線。

標準化也促進了更健壯和安全的互動。當LLMs消耗符合嚴格規範的API時，錯誤的可能性減少，整合過程更加順暢，這對於維護相關系統的完整性和安全性至關重要。總之，隨著LLMs不斷成熟並進入各種應用中，它們作為主要API使用者的角色變得越來越明顯。LLMs作為API使用者的崛起不僅將推動對更先進API的需求，也將推動API規範的標準化，確保AI與API之間的互動保持高效、安全和可擴展。這一演變標誌著數位經濟中的一個重要里程碑，預示著AI和API協同運作，提供先進且智能的解決方案的未來。

為未來做好準備

在AI時代，API不僅僅是數據交換的管道——它們是複雜的互動層，使得先進的AI模型，尤其是大型語言模型（LLMs），能夠訪問多樣化的服務和資訊。設計滿足這些AI系統先進需求的API需要前瞻性的思維。以下是符合AI驅動未來需求的API設計和管理的重要最佳實踐。

AI時代的API設計與管理最佳實踐

採用OpenAPI規範等標準

標準化是未來適應性API設計的基石。OpenAPI規範（OAS）提供了一個通用標準，確保API具有一致的結構。這種標準化對於整合API的人類開發者和依賴API進行無縫互動的AI系統都至關重要。通過OAS，API變得更加可預測且易於理解，促進了更順暢的整合與互操作性。如果您想了解更多關於OpenAPI規範的資訊，請參閱我們的博客——OpenAPI與Swagger：使用API規格優先方法自動化API發展過程。

利用如Swagger或FabriXAPI等結構化API門戶

像Swagger和FabriXAPI這樣的工具改變了API文檔的呈現和互動方式。它們提供了一個全面且互動的API探索環境，這對於開發者和AI系統至關重要。特別是FabriXAPI，通過提供一個能滿足AI驅動應用特定需求的專屬環境，提升了使用體驗，使API端點、其功能和測試能力對自動化系統更容易存取和操作。如果您想了解更多關於API門戶的資訊，請參閱我們的博客——什麼是API門戶及其重要性？。

實施GraphQL以實現高效的數據檢索

GraphQL是一種查詢語言，通過允許客戶端精確指定所需數據，革命化了API的數據檢索。這種精確的數據檢索不僅高效，還完美契合LLMs的需求，LLMs可能需要來自複雜數據集的特定數據點。GraphQL使LLMs能夠以更高的準確性和更少的開銷來抓取數據，促進了更高效的數據交換。

強調API版本控制的重要性

API的一致版本控制確保了隨著API的演變，它們仍保持向後兼容，並且過渡順暢。對於AI系統而言，良好管理的API版本意味著即使在更新和變更中，也能保持不間斷的服務和可靠的功能性。API版本控制是AI應用的保護措施，為其在動態環境中有效運作提供所需的穩定性。

支持自動發現與整合的API管理工具的潛力

具備自動發現與整合功能的API管理工具在AI時代愈發重要。這些工具使像LLMs這樣的AI系統能夠自主地尋找並與各種API互動，簡化了整合過程。它們減少了與API使用相關的手動開銷，確保AI系統能夠迅速適應並利用當前最先進的服務。

通過採用這些最佳實踐，我們為一個不僅堅固且能滿足當前需求的API生態系統奠定了基礎，同時也為AI系統的複雜需求做好了準備。這種前瞻性的做法確保了我們的數位基礎設施具有可擴展性、高效性，並準備好在以AI為中心的未來促進創新。

結論

總之，科技景觀正處於一個轉型的時代，API不僅是基本組件，還是連接AI迅速增長的能力與支撐我們世界的各種數位服務和數據來源的筋絡。隨著AI作為進步夥伴的出現，API的持久重要性更加凸顯，推動了對更先進、反應更靈敏和智能化介面的需求。