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11小时前
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HTTP 与 SOCKS5 代理协议:企业级选型指南与工程化实践
面向企业网络与数据团队的代理协议选型与治理指南,聚焦工程化落地。按流量特征选择HTTP或SOCKS5协议,通过多协议网关统一出站,结合托管网络与就近接入,降低复杂度,实现稳定吞吐、可预测时延与合规可控。[2][1]
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13小时前
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1688拍立淘API实战指南:以图搜货解锁B2B采购新效率
1688拍立淘API(alibaba.ai.vision.product.search)通过“以图搜货”技术,助力企业快速匹配同款商品,解决B2B采购中“有图无货号、找货效率低”等痛点。支持图片上传、批量处理与全维度数据返回,结合合规性与高精度,重构供应链寻源模式,提升采购效率十倍以上。
静态规则解析与动态行为分析结合的混合抽取框架
本文深入探讨现代网页数据抓取的挑战与突破,揭示网页“行为语言”的三大隐藏层。通过结合静态解析与动态模拟的混合抽取框架,实现对复杂网页的精准抓取,展现从规则驱动到行为理解的技术演进,倡导以共生思维重构数据采集的本质。
HTTP 与 SOCKS5 代理协议:企业级选型指南与工程化实践
架构策略: 采用多协议网关统一出站流量,集中实施策略与审计,降低客户端适配成本 引入托管网络与高质量节点体系,结合就近接入、连接复用与会话保持机制 在不增加人力投入的前提下,获得更稳定的成功率与时延表现
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2天前
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Apache RocketMQ × AI:面向 Multi-Agent 的事件驱动架构
本文介绍基于Apache RocketMQ构建异步化Multi-Agent系统的创新实践,通过语义化Topic实现Agent能力发现,结合Lite-Topic与事件驱动架构,支持任务闭环、上下文隔离与动态编排,为Agentic AI提供高效、可靠的协同机制。
Apache RocketMQ × AI:面向 Multi-Agent 的事件驱动架构
本文介绍基于Apache RocketMQ构建异步化Multi-Agent系统的新架构,通过语义化Topic实现Agent能力发现,利用Lite-Topic支持轻量级异步通信与结果反馈,结合InterestSet+ReadySet事件驱动模型,高效支撑任务闭环、状态恢复与动态编排,为Agentic AI提供高扩展、低延迟的协同机制。
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2天前
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来自: 云原生
Apache RocketMQ × AI:面向 Multi-Agent 的事件驱动架构
本文介绍基于Apache RocketMQ构建异步化Multi-Agent系统的新架构,通过语义化Topic实现Agent能力发现,利用Lite-Topic支持轻量级异步通信与结果反馈,结合InterestSet+ReadySet事件驱动模型,高效支撑任务闭环、状态恢复与动态编排,为Agentic AI提供高扩展、低延迟的协同机制。
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2天前
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Apache RocketMQ × AI:面向 Multi-Agent 的事件驱动架构
本文介绍基于Apache RocketMQ新特性构建异步化Multi-Agent系统的技术实践,涵盖Agent能力发现、语义化Topic、Lite-Topic动态回调等机制,实现任务闭环与高效协同,推动Agentic AI从静态流程迈向自主协作。
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2天前
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Apache RocketMQ × AI:面向 Multi-Agent 的事件驱动架构
本文介绍阿里云周礼在2025全球机器学习大会分享的《Apache RocketMQ x AI》演讲,探讨如何利用RocketMQ新特性构建异步Multi-Agent系统,实现Agent能力发现、任务闭环与动态编排,推动Agentic AI高效协同。
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