许多现代应用程序都依赖于 API。这些应用程序使用 API 来交换数据并连接到重要服务和资源。基本上，如果没有 API，我们所依赖的大多数软件都无法运行。鉴于 API 的重要性，API 开发成为一件大事也就不足为奇了。
然而，构建 API 是一个复杂的过程。它涉及设计、保护和维护它们。这个过程可能很慢，而且有真正的局限性。但如果人工智能可以改变这种情况呢？如果它使 API 开发更快、更简单呢？
您可能已经了解了 AI 如何协助编码。API 的 AI 则更进一步。它可以生成测试、建议代码，甚至为您编写代码。API 开发过程的每个环节都可以使用 AI，这可以带来巨大的改变。
在本文中，我们将探讨 AI 如何帮助您更快更好地构建 API。我们将探讨在 API 开发中使用 AI 的好处以及其中的一些挑战。最后，您将很好地了解 AI 如何改变您构建 API 的方式。
AI 在 API 开发中的作用
在构建 API 方面，AI 可以做很多事情。首先，AI 可以帮助编写代码、生成测试，甚至根据简单的提示创建 API 文档或规范。它还可以在设计、安全和维护方面发挥作用，使流程的每个部分都变得更容易一些。基本上，只要 API 开发中有任务，AI 就有办法参与。
Blackbird API 开发平台
Blackbird可自动执行诸如创建用于模拟的虚拟代码等任务，并为实时 API 测试提供免维护的托管环境。
图 1：使用 AI 进行 API 开发
传统上，您需要花费数小时或数天逐行编写代码，手动对每个极端情况进行 API 测试，并手动调整规范。借助 AI，许多工作都可以自动化。
以测试为例，有些人工智能工具具有可让您在几秒钟内为 API 端点生成测试脚本的功能。与手动编写测试相比，人工智能显然可以节省时间并减少人为错误。
那么，回报是什么？使用 AI 的最大好处之一是其可扩展性。如果您通常可以在没有 AI 的情况下管理 10 个 API 端点，那么当您将其集成到您的工作流程中时，您可以处理 100 个或更多。这意味着您可以更快地构建 API，减少错误，并减轻压力。
人工智能驱动的 API 设计和文档
API 开发过程的初始阶段是 API 设计和 API 文档。在此阶段，您要概述 API 的功能、工作方式以及处理的数据。
借助 AI，您可以加快这一过程。AI 工具可以帮助您将自然语言提示转化为 API 规范。您可以直接说"我需要一个通过 ID 获取用户数据的 API"，而由大型语言模型支持的 AI 工具可以生成结构化的规范（例如 OpenAPI 格式），随时可用。
使用 AI 进行 API 文档编制。AI 可以自动化整个流程，从代码或规范中提取详细信息以创建清晰、准确的文档，甚至随着 API 的发展不断更新文档。相比之下，过去需要费力地手工编写文档，并希望下次调整时文档不会不同步。AI 可以减轻这种负担，让所有内容保持紧密和最新。
API 代码生成和测试中的人工智能
设置好 API 的设计和文档后，就可以编写代码并进行测试了。这正是 AI 真正大放异彩的地方。借助 AI 代码生成，您可以更快地构建 API 端点。
它的工作原理很简单：你告诉 AI 工具你需要什么，比如"创建一个端点来更新用户的个人资料"，它会为你生成代码。它可能会以你喜欢的语言生成路由、逻辑，甚至错误处理，随时可以插入。不再需要从一张白纸开始。
API 测试中的 AI
AI 还可以通过 AI 驱动的测试用例生成和执行来自动化 API 测试。无需手动为每种可能的情况编写测试，AI 工具可以分析您的 API，找出需要测试的内容并生成测试用例。然后，它会为您运行这些测试，标记哪些测试通过或失败。这比手动完成所有测试要快得多。
最重要的是，它有自我修复测试自动化功能。这是 AI 智能调试和修复错误的地方。如果测试由于 API 更改（如端点的响应格式发生变化）而失败，AI 工具可以发现问题，调整测试以匹配，甚至建议代码修复。
用于 API 性能优化的 AI
一旦你的 API 启动并运行，保持其快速可靠就成为重中之重。在此阶段，AI 可以帮助你优化性能。它可以分析你的 API 的使用数据，发现瓶颈，并建议进行调整以加快速度。
例如，它可能会注意到某个端点速度缓慢，并建议缓存结果或削减庞大的数据库查询。它还可能建议压缩响应以节省带宽。这些小变化加起来就是一个更敏捷的 API。
然后，还有人工智能驱动的流量监控和异常检测，可以让你的 API 在压力下保持稳定。人工智能工具可以实时监控传入的请求，标记奇怪的模式------比如错误突然激增或大量异常流量，这可能预示着攻击。这样，你就不必整天盯着日志，等待问题出现。
根据您过去的使用趋势，您通常会设置负载平衡和扩展规则。但是，AI 可以通过预测扩展和负载平衡更进一步。它可以预测您的 API 何时会受到冲击（例如在大促销或病毒式传播期间），并提前扩展资源。它还可以平衡服务器之间的负载以保持顺畅。
利用人工智能增强 API 安全性
API 功能强大，但同时也是攻击目标。确保 API 安全至关重要，而 AI 在这方面可以发挥重要作用。
首先是人工智能驱动的威胁检测和缓解。如果没有人工智能，您将依赖手动规则，例如在 X 次尝试失败后阻止 IP，这可能会错过偷袭或落后于新威胁。人工智能可以分析流量模式，发现奇怪的行为，例如来自一个来源的大量请求，并实时标记或阻止它们。
接下来，API 身份验证和授权中也引入了 AI。以 OAuth 流程为例。通常，您会设置静态检查来捕获错误登录，但这可能会遗漏细微问题，例如合法令牌被滥用。
人工智能可以介入异常检测，观察令牌的使用情况并捕捉异常值，例如来自异常位置的访问量突然激增。如果没有人工智能，您可能无法在损害发生后做出反应；有了人工智能，您可以在问题出现时就发现问题。
然后，还有自动化合规性检查。如果没有人工智能，确保您的 API 符合 OWASP 指南等安全最佳实践意味着手动审核配置和代码，这很慢而且容易出错。
AI 则相反。它可以扫描您的 API 设置，检查薄弱环节（例如缺少速率限制或未加密数据），并立即标记它们。它甚至会随着规则的发展让您与标准保持一致。
用于 API 生命周期管理和监控的 AI
通常，在管理 API 生命周期时，您会手动跟踪 API 版本，猜测何时淘汰旧版本，并希望用户跟上。人工智能改变了这一点。它可以分析使用数据（例如哪些端点仍然受欢迎或被忽略），并建议何时推出新版本或淘汰旧版本。它甚至可以预测更改可能如何影响用户，因此您不会盲目行事。
然后，还有使用 AI 驱动的分析的实时 API 监控。AI 不会只是记录统计数据并在稍后检查，而是实时监控您的 API。它会处理有关延迟、错误或流量高峰的数据，并在问题（例如突然减速）滚雪球般发展之前标记问题。这样，您就可以在问题发生时解决问题，而不是在用户注意到问题之后。
最后，AI 聊天机器人和虚拟助手可以处理 API 支持和维护。用户遇到错误了吗？AI 聊天机器人可以排除故障（例如，解释 400 错误请求）或指导他们浏览文档，所有这些都无需您介入。对于维护，它可以监控日志、发现重复出现的错误，甚至建议修复。
在整个 API 开发过程中使用 AI
我们经历了 AI 可以在增强 API 开发方面发挥作用的各个阶段。每个阶段都有一个 AI 工具或平台可以帮助您自动执行任务、加快开发速度并确保 API 安全且优化。选择工具来探索这些优势可能需要花费大量时间。当然有很多方法可以实现这一点，很大程度上取决于您最需要支持的领域。
一种选择是尝试一种在多个阶段将 AI 融入 API 开发过程的工具，例如 Blackbird。Blackbird是一个由 AI 驱动的 API 开发平台，涵盖 API 生命周期的各个阶段。
Blackbird 使用 AI 将您的想法（例如"我需要一个 API 来获取客户订单"）在几秒钟内转化为 OpenAPI 规范。当需要编写代码时，Blackbird 的 AI 代码生成功能会快速生成端点和样板，这样您就不必一遍又一遍地编写相同的内容。
在 API 测试方面，它允许您创建模拟，让您可以立即模拟端点，无需后端。您的团队可以尽早测试想法和集成，从而减少延迟。而且，如果您想设置测试自动化，包括与其他 AI 技术集成，那么无头身份验证目前就可以解决问题，未来还会有更多内置功能。
根据我的经验，Blackbird 拥有用户友好的界面以及易于导航的 CLI 工具，可无缝访问其功能。这是一个平台，可让您轻松将 AI 纳入 API 开发工作流程。
在 API 开发中使用 AI 的挑战和局限性
现在，我们已经了解了如何在 API 开发过程的各个阶段使用 AI，并看到它可以在每个阶段完成许多困难且容易出错的任务。
然而，AI 当然不是完美的。因此，在本节中，我们将介绍在 API 开发中使用 AI 时的一些重要注意事项：
1. 人工智能生成代码的道德考量
当人工智能编写你的终端或规范时，如果它引入了偏见（例如偏向某些数据模式）或输出了无意中不安全的代码，谁来负责？此外，还有所有权问题：如果人工智能工具输出了你的 API 的一部分，它真的是"你的"吗？这些不仅仅是技术问题------它们是道德灰色地带，需要深思熟虑和规划，以避免商业甚至法律后果。
2. 人工智能对商业逻辑和上下文理解的局限性
AI 可以根据所见模式生成代码或测试，但它无法真正"了解"您应用的独特需求。假设您的 API 处理敏感的医疗保健数据------除非您向 AI 灌输详细信息，否则 AI 可能会错过合规规则或客户期望的细微差别。它擅长"如何做"，但对"为什么"却不太清楚，因此您不能让它肆意妄为而不填补这些空白。因此，当涉及到 API 时，出色的规格可以成为极其有用的起点。
3. 过度依赖人工智能的风险以及需要人工监督
人们很容易过度依赖人工智能来提高速度，让它生成、测试和优化一切------但过度依赖它可能适得其反。如果你停止仔细检查它的工作，你可能会错过错误、安全漏洞，或者人工智能工具没有发现的纯粹错误决定。你必须把人工智能看作一个超级智能的助手，而不是替代品。人类的眼睛仍然需要保持了解情况，以保证事情按计划进行。
AI 在 API 开发中的未来
那么，AI 将把 API 开发带向何方？
首先，人工智能在预测开发人员的需求方面越来越聪明。想想那些不仅能建议代码，还能根据应用目标预测整个 API 工作流程的工具。我们还看到人工智能在优化方面做得越来越深入，比如针对特定行业（无论是医疗保健还是物联网）自动调整 API。
然后，人工智能与低代码和无代码平台的融合。有些平台已经让非程序员也能创建 API，任何人都可以通过拖放操作找到可用的端点。如果再加入人工智能，那就更上一层楼了：人工智能可以建议集成、自动生成连接器，甚至可以即时调试。
想象一下，一个小企业主说："我需要一个 API 来将我的商店与 Stripe 同步"，而这个由人工智能驱动的平台正好可以实现这一点。它以我们从未见过的方式使 API 变得大众化。
这些趋势的结合意味着 API 开发可能很快就会不再是编码，而是意图。人工智能将处理繁重的规格、代码、测试、扩展，而低代码/无代码则为任何人加入打开了大门。在未来，API 不仅适用于开发人员，还适用于任何有想法的人，而人工智能是推动这一切向前发展的引擎。
结论
我们在这里讨论了很多内容。API 是现代应用的支柱，但以旧方式构建它们既缓慢又棘手。您可以在每个阶段使用 AI，从制定规格和代码到提高安全性、优化性能和管理生命周期。
当然，它并不完美；存在道德问题、人工智能理解能力的局限性以及需要让人类参与其中，但它的好处不容忽视。展望未来，人工智能只会变得越来越聪明，与低代码平台相结合，让每个人都能使用 API，而不仅仅是程序员。