AI Agent的事件驱动架构实践-92页.pdf

ApacheRocketMQ×AI

AIAgent的事件驱动架构实践

邹星宇

阿里云智能云原生解决方案架构师

01传统消息队列在AI场景中的局限性

02Lite-Topic：面向AI领域的新范式

Contents

目录

03优先级Topic：面向AI场景的分级消费策略

04面向AI场景的应用案例

1、传统消息队列在AI场景中的局限性

AI业务场景的新特性

更长的响应时间更复杂的交互

•和传统互联网应用毫秒级的延时比，AI•AI应用的的多轮对话持续时间长，历史可

应用的响应时常基本是分钟级以上。达数十轮。

•AI应用一次业务的运行时间不可预测性•上下文的传输可能达到几十甚至上百M，

更高。上下文管理难度更高。

•多Agent之间的协同更加复杂。

更昂贵的计算资源更精细化的事件驱动

•AI推理依赖昂贵的GPU资源，瞬时高•因为计算能力有限，异步事件驱动需要

并发流量可能冲击推理服务稳定性，导更精准的消费速度控制。

致算力资源浪费。•分级的事件驱动策略，确保高优先级任

•任务失败重试的成本更高。务优先获得宝贵的计算资源。

AI时代RocketMQ新特性

轻量化通信模型智能化资源调度大上下文管理

•轻量级的资源管理，低•定速消费•以连续的消息保

开销的资源创建支持海•优先级消费存上下文

量会话场景•优先级修改•支持超大消息体

•更细粒度的的订阅管理•确保在高并发和多租•顺序、互斥消费

•适用于长时会话、AI工户环境下高效利用资保证上下文的完

作流和Agent-to-源整

Agent交互等场景

2、Lite-Topic：面向AI领域的新范式

轻量化通信模型：

•百万级队列支持：RocketMQ支持在单个集群中高效管理百万级Lite-Topic，能够为海量并发会话

或任务提供独立Topic，并且保障性能无损。

•轻量化资源管理：RocketMQ队列的创建和销毁极其轻量和自动化，系统可按需自动创建与回收

Lite-Topic（如客户端连接断开或TTL到期时），避免资源泄漏和手动干预，显著降低使用复杂度

和成本。

•大消息体传输：RocketMQ可处理数十MB甚至更大的消息体，充分满足AIGC场景中常见的庞大

数据负载的传输需求，如大量上下文的Prompt、高清图像或长篇文档等。

•顺序消息保障：通过顺序消费，确保推理结果流式输出到客户端的顺序性，保障会话体验连