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3天前
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【架构师】如何做技术选型?
技术选型无绝对优劣,关键在于“更合适”。需综合评估功能满足度、可扩展性、安全性、性能等非功能性需求,同时考量使用人数、社区活跃度、迭代速度、学习与维护成本,以及与现有技术体系的匹配度,权衡利弊后做出最优选择。
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5天前
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来自: 云原生
官宣上线!RocketMQ for AI:企业级 AI 应用异步通信首选方案
RocketMQ 专门为 AI 场景推出了全新Lite Topic 模型,目前已在阿里云云消息队列 RocketMQ 版 5.x 系列实例上正式发布,并会逐步贡献到 Apache RocketMQ 开源社区,欢迎大家使用。
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8天前
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官宣上线!RocketMQ for AI:企业级 AI 应用异步通信首选方案
RocketMQ推出专为AI场景优化的LiteTopic模型,助力企业应对AI应用长耗时、高算力成本与流量波动等挑战,支持异步通信、会话连续性与资源高效调度,已在阿里云及集团内部落地验证。
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19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。
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19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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19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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19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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19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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25天前
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来自: 云原生
PalmPay 携手阿里云 RocketMQ,共建非洲普惠金融“高速通道”
通过采用阿里云云消息队列 RocketMQ 版,PalmPay 成功构建了一套高可用、高可靠、高弹性的消息中间件体系,全面提升了系统的稳定性、消息处理效率与业务连续性。云消息队列 RocketMQ 版在支付消息通知、高并发交易处理以及资源弹性伸缩等方面发挥了关键作用,有力支撑了 PalmPay 在非洲市场快速增长的数字支付需求。
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