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Higress 社区 10 月进展｜Higress 为企业加固，HiRoute 为开发者省钱

Higress 社区
2026-11-06
分类: article
Higress 面向企业，10 月发布 v2.2.5，并围绕安全与稳定持续加固；HiRoute 面向开发者，开箱即用，让 Agent 只在需要的地方用最强的模型，不到一个月发布 6 个版本并上线 Windows 桌面版。本文还介绍两个项目接下来的两层架构。

10 月，Higress 社区的两个项目各有侧重。Higress 面向企业，这个月的重点是安全与稳定加固：发布 v2.2.5 之后，继续收紧暴露面，加强请求校验，修复 AI 和 MCP 插件的问题。HiRoute 面向开发者，装上就能用，让 Agent 只在需要的地方用最强的模型：从 10 月 9 日到 11 月 6 日连续发布 6 个版本，社区多次问到的 Windows 桌面版也已上线。

这篇月报先讲 Higress 的加固，再给第一次听说 HiRoute 的朋友介绍它怎么帮开发者省钱、这个月做了哪些事，最后说说两个项目接下来怎么配合。

一、Higress：面向企业的安全与稳定加固

企业把 Higress 放在生产流量的入口，最看重的是安全和稳定。10 月发布 v2.2.5 之后，主干上的工作主要围绕这两点展开，下面这些改动已经合入主干，会随下一个版本发布：

  • 收紧暴露面：
    • 收紧 xDS 配置推送端口的暴露面（#5123）。
    • 数据库 MCP Server 强制要求认证凭据（#5122）。
  • 加强请求校验：
    • 顶层 model 字段重复的 AI 请求会被直接拒绝，避免网关和上游服务读到不同的模型（#5124）。
    • cluster-key-rate-limit、geo-ip、ip-restriction 三个插件，遇到格式错误的真实 IP 请求头时不再崩溃（#4950、#4948、#4944）。
  • AI 插件修复：
    • ai-token-ratelimit 修复了非流式响应中 token 漏记、少记的问题，限流计数更准确（#5080）。
    • ai-data-masking 修复了流式工具调用内容丢失的问题（#5209）。
  • MCP 兼容：统一了 MCP Server 在新旧协议下的业务兼容（#5282），并支持保留上游的 discovery instructions（#5263）。
  • 合规：移除了 GPL 许可的 lint 工具依赖（#5276）。

10 月初发布的 v2.2.5 共 133 项更新，其中新功能 21 项、问题修复 72 项。其中几项让升级和运维更稳：

  • 从 Helm 平滑迁移到 hgctl：新增 hgctl upgrade --from-helm，可以直接接管用 Helm 部署的 Higress 集群，不改写 Helm 历史（#4754）。
  • 插件可校验：插件按快照发布，每个版本都能校验 digest；Console 插件市场只展示经过审核、与 Console 版本绑定的稳定插件（#4516）。
  • ext-auth 按请求头匹配：可以根据某个请求头是否存在，决定请求是否经过外部认证（#4560）。
  • MCP Server 自动适配协议：代理上游 MCP 服务时，可以设置 server.protocolStrategy: auto，由网关自动选择新旧两种协议流程（#4685）。
  • 内置 Endpoint Picker：通过标准的 WasmPlugin 引用，就能为 AI 推理服务启用内置的 Endpoint Picker（#4608）。

完整变更见 v2.2.5 Release Notes。

二、HiRoute：为开发者省钱，开箱即用

用 Codex、Claude Code 这类 Agent 干活时，很多人会给它配上最强的模型。可在实际会话里，难度是一步一步变化的：复杂任务里有大量简单的活，比如查资料、写说明、整理数据；简单任务里也会突然冒出难题。全程用最强的模型，钱和订阅额度大多花在了简单的步骤上。

HiRoute 是 Higress 团队开源的 Agent 智能路由引擎，运行在你自己的电脑或服务器上。你继续用 Codex、Claude Code、Qoder、Pi、OpenCode、Hermes、DeepSeek Harness 等熟悉的 Agent，HiRoute 在每一轮判断这一步该交给哪个模型：常规工作交给经济模型，复杂阶段交给主力模型；经济模型某一步没做好，下一轮由主力接手。

HiRoute 会话页：第 2 轮复杂任务交给主力 GPT-6 Astra；第 3 轮简单任务交给经济模型 DeepSeek V4.1 Flash，评分 0.32，触发下一轮保护；第 4 轮由主力低分保护接手，评分 0.83；第 5 轮回到经济模型，评分 0.99，同一轮的 6 次请求缓存命中 95% 至 99%

上图是 HiRoute 的会话页：第 3 轮经济模型评分偏低，第 4 轮由主力接手；到第 5 轮，之前的问题已不再相关，回到经济模型。

HiRoute 的核心组件 HiRoute Gateway 用 Rust 构建，把 Higress AI 网关积累的工程经验带到了本地 Agent 工作流中，包括协议适配、模型能力检查、失败时在候选模型间有限接力、流式交付和执行观测。

能省多少

我们做过一次技术选型任务的对比实验：Qwen 3.8 Flash 负责调研，GPT-6 Astra 负责关键决策。在达到同样验收标准的前提下，成本比全程使用 Astra 降低约 90%（API 等价估算）。实验过程见《HiRoute 智能路由实战：GPT-6 Astra × Qwen-3.8 Flash，同等质量下成本降低 90%》。

真实任务、相同验收标准下，全部使用 GPT-6 Astra 的成本为 1.953 至 1.987 美元，HiRoute 组合 Qwen 3.8 Flash 与 GPT-6 Astra 的成本为 0.150 至 0.162 美元，整单成本降低 91%，约为 1/12

切换模型会不会丢掉缓存？HiRoute 只在用户发送新消息、上下文压缩或重建时切换模型，同一轮里的工具调用始终使用同一个模型，切换后只有第一次请求会错过缓存。上面会话页的下半部分就是一例：第 5 轮的 6 次请求，缓存命中 95% 到 99%。更完整的分析见《切换模型会损失缓存，智能路由还省钱吗？》。

10 月进展：不到一个月，6 个版本

HiRoute 从 10 月 9 日到 11 月 6 日发布的 6 个版本：0.2.0、0.3.0、0.3.1、0.5.0、0.5.1、0.5.3，其中 11 月 3 日的 0.5.0 首次发布 Windows 桌面版；10 月合并 149 个 PR，新接入 5 类 Agent，社区 15 个 Issue 已关闭 14 个，外部贡献者提交 6 个 PR

  • 0.2.0（10 月 9 日）：内置决策模型和自定义任务分支；接入 Qoder、Pi、DeepSeek Harness；提供 macOS 和 Linux 的 x86_64 / ARM64 安装包。
  • 0.3.0（10 月 11 日）：支持 Claude 订阅；修正 Messages 缓存用量重复计费；Linux 安装包通过 glibc 2.31 最小运行环境验证。
  • 0.3.1（10 月 12 日）：修复订阅代理与登录问题，改进 Mac 应用内升级失败后的恢复，完善 API 接入的服务目录。
  • 0.5.0（11 月 3 日）：首次发布 Windows 桌面版；Linux 可以在浏览器里使用与桌面版相同的界面；便宜的新模型可以按难度灰度试用，System One 每轮三问，路由计划可以绑定执行 Agent。
  • 0.5.1（11 月 5 日）：改进 Windows 下的安装、卸载和升级；支持独立连接 Codex Desktop。
  • 0.5.3（11 月 6 日）：修复 Codex 图片请求经 Qoder 转发时的错误，改进 Windows 安装与更新的诊断信息。

10 月，HiRoute 共合并了 149 个 PR。下面按主题介绍主要进展，每个版本的完整说明见 GitHub Releases。

1. 开箱即用：三个平台都有图形界面

10 月 10 日和 15 日，先后有社区用户在 Issue 里问 HiRoute 什么时候支持 Windows（#67、#124）。社区贡献者 @JasonBuildAI 在 Windows 上逐个排查编译和本地存储问题，并提交了修复。11 月 3 日，Windows x64 桌面版首次发布：按当前用户安装，自带命令行、后台服务和 WebView2 引导安装器，不需要 Python，也不需要管理员权限。

Linux 支持 x86_64 和 ARM64，安装不需要 sudo，在浏览器里打开的是和桌面版相同的界面，远程服务器可以通过 SSH 隧道访问。macOS 版同时支持 Apple 芯片和 Intel。

HiRoute 支持三个平台：macOS 桌面应用支持 Apple 芯片和 Intel；新发布的 Windows x64 桌面应用按当前用户安装，不需要管理员权限和 Python；Linux 支持 x86_64 和 ARM64，一行命令安装，在浏览器里使用与桌面版相同的界面

2. 接入更多 Agent

10 月新接入了 Qoder、Pi、DeepSeek Harness、OpenCode 和 Hermes；Codex 支持独立配置，也可以连接 Codex Desktop；订阅方面新增了 Claude 订阅。加上原有的 Codex 和 Claude Code，HiRoute 已经能路由 7 类 Agent 的模型请求，你不用换掉手上的 Agent。

3. 便宜够用的新模型，按难度灰度放手

几乎每隔几周就有新模型发布，价格只有主力模型的零头，榜单分数却很接近。可榜单测的不是你的工作：一个新模型在自己的任务里能不能用，只有在真实工作里用过才知道。直接全量切过去风险太大，一直不敢用又省不下钱。

HiRoute 的做法是按难度灰度：新模型先接手最简单的工作，主力随时兜底；在你自己的任务里攒够证据，再一档一档放手。

  • 从最简单的工作开始：在首页「新模型」选好要试的新模型和熟悉的主力，映射到 Agent，Agent 里的模型名不用改。信任度就是难度门槛，起始档位“试用”只把最简单的工作交给新模型。
  • 主力随时兜底：新模型某一步没做好，而这个问题又关系到接下来的工作，下一轮就由主力接手；问题不再相关，再回到按难度选择。即使信任度调到最高的“托付”，这层保护依然生效。
  • 攒够证据再放手：模型表现报告根据你自己任务里的评分给出建议，只统计当前发布版本的记录：至少 30 个完整评分的阶段、来自至少 3 个会话、评分覆盖至少六成，并且至少 85% 达到胜任下限，才建议上调；达标不到 70% 就建议下调。上调的门槛比下调高：偶尔做好几次不足以多放手，问题明显时要及时收回。建议只是建议，可以先用你的记录回放调整后的效果，保存和发布仍由你确认。从“试用”“熟悉”“信任”“放手”到“托付”，每次上调都有证据。
  • 每一轮都重新判断难度：System One 每轮问三个问题：上一步做得怎么样？这一步有多难？上一步的问题会不会带进下一步？决策模型只负责回答，阈值、选组和执行由 HiRoute 负责。我们把这套机制写成了论文，公开了中英文数据集、原始模型回答和离线复现工具。
  • 决策模型更好接：内置了决策模型，新增 OpenAI Decisions，也可以直接复用已有的百炼、OpenAI 或 OpenRouter 接入。

信任度滑块从谨慎到托付，可选试用、熟悉、信任、放手、托付五个档位，越往右，越多任务交给常规模型

信任度就是难度门槛：越往右，越多简单工作交给新模型。

模型表现报告：可以调到「信任」，完整评分阶段 41（要求 ≥30）、胜任率 90%（要求 ≥85%）、评分覆盖 71%（要求 ≥60%）、来自 9 个会话（要求 ≥3）；按记录回放，这一档约 84% 的阶段会交给常规模型

模型表现报告把每条规则的实际值和要求并排列出，并按你的记录回放调整后的效果。费用为 API 等价估算。

4. 任务交给合适的 Agent

模型路由决定“这一步用哪个模型”，任务路由决定“这项工作交给哪个 Agent”。现在，路由计划可以绑定一个执行 Agent，可选 Codex CLI、Claude Code、Qoder CLI、Pi、DeepSeek Harness 或 OpenCode；执行时，每一轮仍按计划里的模型路由选择模型。Hermes 可以委派已发布的计划。用 Hermes 加 HiRoute，就能搭出类似 DeepSeek 提出的 Router + Worker 两层 Super Agent 架构，搭建过程见《用 Hermes 和 HiRoute 搭一个 DeepSeek 式的 Super Agent》。

Super Agent 架构：Hermes 作为 Router 理解意图、选择计划，提交任务后马上回到对话；HiRoute 的路由计划各绑定一个执行 Agent，资料搜集交给 Pi，问题分析交给 DeepSeek Harness，工程编码交给 Qoder CLI，代码审查交给 Codex CLI；每份计划内部，System One 每轮在经济组和主力组之间选择

5. 成本更可控

  • 订阅和 API 一起接入：订阅和 API 里的同名模型可以组装成一个模型，优先使用订阅，订阅暂时用不了时自动切换到 API。
  • API Key 花费额度：可以设置一次性额度、按周期补充的额度，或让多个 Key 共用一份额度。HiRoute 在转发前预留额度，完成后结算。
  • 计费更准确：修正了 Anthropic Messages 缓存 token 重复计费的问题，由社区贡献者 @JasonBuildAI 报告并修复（#75）。
  • 按接入设置代理：每个 API 接入可以单独选择直连、使用环境代理或手动配置代理。

6. 更稳、更省资源

  • 降低了 Gateway 的转发开销，以及观测后台任务的资源占用。
  • 长时间运行的请求和大请求体更稳定。
  • 本地记录默认最多占用 20 GB 磁盘空间。
  • 存储出问题时，会给出可以照着操作的恢复步骤。

社区反馈

10 月，社区用户在 HiRoute 仓库提交了 15 个 Issue，其中 14 个已经处理并关闭。剩下的一个是 Kubernetes 容器化、多副本部署的需求（#104），我们会在后面的企业架构中回应。

两位外部贡献者共提交了 6 个 PR：@JasonBuildAI 修复了 Windows 编译、存储和缓存计费问题，@Aias00 改进了构建和验证工具。@Aias00 也是 Higress v2.2.5 中 hgctl upgrade --from-helm 的作者。

Windows 版发布后，陆续有新用户反馈安装和 Agent 发现方面的问题。两天后发布的 0.5.1 改进了 Windows 下的安装、卸载和升级流程，11 月 6 日的 0.5.3 又改进了安装与更新失败时的诊断信息。

延伸阅读

三、三步开始用 HiRoute

先到 hiroute.ai/zh/download 下载：macOS 和 Windows 用桌面版；Linux 用一行命令安装，然后在浏览器里使用。

Terminal window
curl -fsSL https://hiroute.ai/install.sh | sh
  1. 接入模型：加入已有的订阅或 API，选好经济模型和主力模型。
  2. 配置分工：在「模型 → 决策模型」中连接决策服务，选择信任度，发布后映射到 Agent。
  3. 照常工作：继续在原来的 Agent 里工作，到 HiRoute 查看每一轮用了哪个模型、为什么这么选。

详细步骤见 HiRoute 文档。

HiRoute 并不完美，决策模型也会判断错。欢迎在自己的场景里试一试，也欢迎告诉我们它在哪里判断错了。

四、接下来：Higress 与 HiRoute 的两层架构

接下来约两个月，Higress 和 HiRoute 会完成一次架构分层，让开发者和企业都能用上同一套智能路由能力：

开发者只需要 HiRoute Desktop，一体化的本地 AI 网关，负责模型路由和任务路由；企业由 Higress 和 HiRoute Gateway 组成两层架构提供中心化服务，HiRoute Gateway 负责 AI 网关能力、模型路由和任务路由，Higress 负责 K8s 部署、控制面与数据面分离和安全，兼容 Higress Wasm 插件生态；员工电脑上的 HiRoute Desktop 连接企业服务

  • 开发者：只需要 HiRoute Desktop。这是一个一体化的本地 AI 网关工具，装上就能接入自己的 Agent 和模型。
  • 企业：由 Higress 和 HiRoute Gateway 组成两层架构，提供中心化服务。Higress 负责 K8s 部署、控制面与数据面分离等面向安全的分布式能力；HiRoute Gateway 负责 AI 网关能力和智能路由（模型路由、任务路由）。员工仍然使用 HiRoute Desktop，在连接企业服务的同时打通本地 Agent；企业则可以统一优化路由规则，做好成本治理。

这样分层有两个原因。

第一，AI 网关的基础能力已经趋于稳定，可以从 Wasm 插件沉淀为内置能力。这样做能省掉 Wasm 带来的额外开销，性能更好；独立于 Envoy 的 Rust 内核没有历史包袱，可以按第一性原理，把过去积累的 AI 网关需求重新做一遍更合理的实现。现有的 Higress Wasm 插件生态会继续兼容。

第二，开发者和企业的需求本来就不同：开发者要的是装上就能用，企业要的是 K8s 上的分布式、安全架构。组件分离之后，两种需求可以同时满足。#104 提出的容器化、多副本部署，也会由企业形态来回应。

具体设计我们会另文介绍。

致谢

感谢 10 月为 Higress 提交代码的 @sunxia0、@zhihao-yuan、@yyqdbngt、@btlqql、@dusk5-Surtr，以及参与 v2.2.5 的所有贡献者（完整名单见 Release Notes）。

感谢为 HiRoute 贡献代码的 @JasonBuildAI、@Aias00，以及提交 Issue 的 @springsheep、@MrSsunlight、@NieRonghua、@Nicholas2015、@alaggxz、@fishcake11、@hejun041、@Weiss545、@menglol、@wy471x、@augustazz。