实战演练:三步构建高可靠多智能体应用

简介: 本方案基于阿里云ECS与RocketMQ,搭建多智能体系统,实现天气查询与行程规划。通过一键部署资源、创建Topic/Group、发布Agent应用三步,快速构建异步通信的智能体协作系统,支持终端交互与消息轨迹追踪,高效验证任务执行流程。(238字)

5.1 方案概览:技术架构与云资源
本方案将带领您搭建一个多智能体(Multi-Agent)系统,能够根据用户的需求查询天气信息并制定行程规划。为简化部署过程,我们将在 1 台云服务器 ECS 上部署 3 个独立的 Agent(SupervisorAgent,WeatherAgent 和 TravelAgent,具体功能可参考 4.3),并且通过 RocketMQ 消息服务实现 Agent 之间的异步通信。

本方案的技术架构包含构建一个完整多智能体应用所需的所有云资源:

5.2 三步体验:从创建资源到部署 Agent

  1. 免费一键部署资源
    访问体验方案页面,点击“免费试用”,进入实验操作界面后,点击“立即试用”即可领取免费试用点,自动开始创建资源。
  1. 创建 Topic 和 Group
    共创建 3 个 Topic,配置参数见下表,其余参数保持默认。

共创建 3 个 Group,配置参数见下表,其余参数保持默认。

  1. 创建部署智能体应用
    在阿里云百炼的应用管理页面,根据示例文档中提供的模型参数和提示词,分别创建并发布两个智能体应用(天气助手 Agent、行程助手 Agent)。
    远程连接云服务器 ECS 根据提供的执行脚本部署示例应用程序。等待应用启动完毕,大约需要 3~5 分钟,直到终端显示 You > 提示符,便可直接在终端中输入信息与智能体交互。

5.3 结果验证:任务执行与消息轨迹追踪

  1. 在 You > 提示符后,输入 帮我做一个下周三到下周日杭州周边自驾游方案 并回车。
  2. 等待智能体执行任务,最终会返回结合天气信息的行程规划内容,过程如下:
    SupervisorAgent 接收用户输入,向消息队列发送一条消息 杭州下周三到周日的天气情况怎么样?。
    WeatherAgent 监听到上述消息,执行天气查询,并将结果发往消息队列。
    SupervisorAgent 监听到上述消息,获取了天气查询结果,然后向消息队列发送一条消息 杭州下周三至周日天气已知,天气为*,请基于此制定一份从杭州出发的周边2人3天4晚自驾游行程规划(下周三出发,周日返回),包含住宿、餐饮与景点推荐。
    TravelAgent 监听到上述消息,执行行程规划,并将结果发往消息队列。

  3. 查看消息轨迹:在云消息队列RocketMQ版实例详情页,可以按Topic或按 LiteTopic 查询到相关的消息轨迹。

相关文章
|
算法 编译器 C++
【C++ 格式化输出 】C++ 高级输出格式化:掌握 iostream 与 iomanip
【C++ 格式化输出 】C++ 高级输出格式化:掌握 iostream 与 iomanip
1347 1
|
4月前
|
数据采集 人工智能 Linux
OpenClaw 24小时股票分析Agent团队实战:零代码阿里云/本地搭建+免费大模型API配置指南
在AI自动化与量化分析结合的2026年,OpenClaw(Clawdbot)已经成为普通用户构建专属智能代理系统的主流框架。借助多角色Agent分工协作机制,无需编写代码,仅通过结构化自然语言即可完成数据采集、行情分析、策略决策、报告推送的完整闭环,实现7×24小时不间断股票分析与信息推送。本文基于实战化流程,完整呈现从需求拆解、Agent搭建、工作流串联到全平台部署的全过程,并补充2026年阿里云、MacOS、Linux、Windows11标准化部署步骤、阿里云百炼API与免费大模型Coding Plan配置方案,以及高频问题稳定解决方案,全程无营销表述,所有命令与配置可直接复制使用。
1648 2
|
4月前
|
人工智能 Linux API
零基础用OpenClaw打造个人AI投研助手:零代码阿里云+本地部署、Tushare实战、百炼API配置攻略
近年来AI工具快速迭代,普通投资者与量化爱好者迫切需要低成本、高效率、零代码的投研工具。OpenClaw(原Clawdbot)凭借强大的Skill生态,成为个人投研领域的热门选择。搭配Tushare数据Skill,无需编写复杂代码,一句话即可完成A股财务对比、解禁查询、指数分析、价值选股等高频操作,效率较传统方式提升数十倍。本文将完整覆盖2026年最新版OpenClaw阿里云部署、本地MacOS/Linux/Windows11部署、阿里云百炼Coding Plan API免费配置、Tushare Skill安装与4大A股实战案例,同时附上常见问题解答,帮助你快速搭建专属AI投研助手。
1710 4
|
4月前
|
JavaScript Linux API
OpenClaw搭建个股分析模型实操:阿里云/本地部署与金融数据对接+API配置+常见问题解析
在AI智能体技术快速落地的2026年,OpenClaw(Clawdbot)凭借开源、本地运行、可扩展的特性,成为金融投研领域搭建个性化分析模型的核心工具。笔者基于OpenClaw搭建个股分析模型的第7天,完成了核心的数据链路调整与多维度分析体系优化,从最初仅单一维度接入实时数据,到实现多类金融基础数据的实时调取,同时完成了阿里云云端与本地MacOS/Linux/Windows11多系统的部署适配,成功对接东方财富、同花顺等专业金融数据渠道。本文将完整还原个股分析模型的优化过程,详细拆解2026年OpenClaw多端部署流程、阿里云百炼Coding Plan API配置方法,并解答部署与模型搭建
1351 0
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 网络虚拟化
自动化天塌了?AI 替你画 Simulink!Agent——MCP 配置踩坑指南(附真实环境实测)
本文介绍在Windows下配置Simulink-MCP,使Cursor等AI Agent通过Model Context Protocol直接操作MATLAB/Simulink模型。支持加载、编辑、仿真等14个结构化工具,用自然语言即可生成/修改模型。需MATLAB R2024+、Python 3.10/3.11,并注意Engine与MCP版本兼容性。(239字)
|
4月前
|
自然语言处理 物联网 测试技术
大模型应用:中小显存适配方案:大模型微调底座选型指标与应用实现.52
本文聚焦8G显存中小算力场景,以中文电商文案生成为例,提出大模型微调底座选型体系:围绕任务适配性、算力匹配度、生态成熟度等六大核心指标,通过“需求分析—筛选排除—打分排序—验证落地”四步流程,结合量化加载、LoRA微调与实测对比(如ChatGLM-6B vs Qwen-7B),为开发者提供可复用、可落地的精准选型方案。
539 8
|
5月前
|
存储 缓存 安全
C语言深度解析:volatile 关键字——编译器优化的「禁区」
`volatile`是C语言中被严重低估却至关重要的关键字:它不改变存储位置,而是强制编译器禁用优化,确保每次访问都直读/写内存——用于硬件寄存器、中断变量、多线程共享数据等场景,是嵌入式与驱动开发正确性的基石。(239字)
|
5月前
|
存储 人工智能 安全
OpenClaw更新:9大新功能、50+Bug修复,附新版OpenClaw阿里云+本地部署及新功能实战攻略
2026年2月27日,OpenClaw迎来史诗级更新——v2026.2.26版本携近100项更新重磅发布,涵盖9大新功能、50+Bug修复,20+贡献者参与共建,40+PR合并,创下历史更新规模纪录。本次更新不仅实现安全性与架构能力的跨越式升级,更新增Android节点支持、外部密钥管理等核心功能,彻底重构Agent协作模式。本文将详解**2026年阿里云OpenClaw超简单部署流程**与**本地私有化部署方案**,深度拆解新版本5大重磅功能的实战用法,附带完整代码命令与避坑指南,帮助新老用户快速解锁AI协作新范式。
3145 2