打造你的专属 AI 导游：基于 RocketMQ 的多智能体异步通信实战
在现代 AI 应用中，多智能体（Multi-Agent）系统已成为解决复杂问题的关键架构。然而，随着智能体数量增多和任务复杂度提升，传统的同步通信模式逐渐暴露出级联阻塞、资源利用率低和可扩展性差等瓶颈。为应对这些挑战，RocketMQ for AI 提供了面向 AI 场景的异步通信解决方案，通过事件驱动架构实现智能体间的高效协作。本文将探讨和演示如何利用 RocketMQ 构建一个高效、可靠且可扩展的多智能体系统，以解决企业级 AI 应用中的核心通信难题。
高德打车通用可编排订单状态机引擎设计
订单状态流转是交易系统的最为核心的工作，订单系统往往都会存在状态多、链路长、逻辑复杂的特点，还存在多场景、多类型、多业务维度等业务特性。在保证订单状态流转稳定性的前提下、可扩展性和可维护性是我们需要重点关注和解决的问题。
RabbitMQ、RocketMQ和Kafka全面对决，谁是最佳选择？
1、应用场景
1.RabbitMQ：
适用于易用性和灵活性要求较高的场景
异步任务处理：RabbitMQ提供可靠的消息传递机制，适用于处理异步任务，例如将耗时的任务放入消息队列中，然后由消费者异步处理，提高系统的响应速度和可伸缩性。
解耦系统组件：通过使用RabbitMQ作为消息中间件，不同的系统组件可以通过消息进行解耦，实现松耦合的架构，提高系统的可维护性和灵活性。
事件驱动架构：RabbitMQ的发布-订阅模式可以用于构建事件驱动架构，将系统中的事件作为消息发布到相应的主题，不同的消费者可以订阅感兴趣的主题进行相应的处理。
RocketMQ消息堆积常见场景与处理方案
文章分析了在使用RocketMQ时消息堆积的常见场景，如消费者注册失败或消费速度慢于生产速度，并提供了相应的处理方案，包括提高消费并行度、批量消费、跳过非重要消息以及优化消费代码业务逻辑等。
RocketMQ 同步发送、异步发送和单向发送，如何选择？
本文详细分析了 RocketMQ 中同步发送、异步发送和单向发送三种消息发送方式的原理、优缺点及适用场景。同步发送可靠性高但延迟较大，适合订单系统等场景；异步发送非阻塞且延迟低，适用于实时数据处理等场景；单向发送高效但可靠性低，适用于日志收集等场景。文章还提供了示例代码和核心源码分析，帮助读者更好地理解每种发送方式的特点。
