引言 随着大模型推理服务成为主流，消息队列在 AI 场景下的精细化流量治理，正面临前所未有的挑战。 传统互联网应用的业务流程固定、请求耗时短，消息队列的限流机制已相对成熟。然而，在 AI 推理场景下，业务流程高度动态、单次任务可持续数分钟甚至更久。这让传统方法显得力不从心，并引发两大核心痛点： + 队列头部阻塞：单个用户的慢任务，会阻塞队列中其他用户的消息处理。 + 并发效率受损：简单粗暴的限流措...

引言 Agentic AI 时代已至，在智能客服、代码生成、流程自动化等场景中，多智能体（MultiAgent）协作正从构想走向落地。然而，当多个 Agent 需要像一个团队那样高效协作时，脆弱的通信机制可能因网络抖动或服务宕机，就让整个系统瞬间瘫痪，导致昂贵的计算任务失败、会话状态丢失。 如何为这些聪明的“数字员工”们构建一个真正可靠、高效的通信基座？ 本文将为您介绍 Apache Rocket...

前言 当企业想用大模型和内部非公开信息打造智能问答系统时，RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）已成为必备技术。然而，在实际落地中，构建 RAG 应用的数据准备过程繁琐复杂且充满挑战，让很多企业和开发者望而却步。本文将介绍构建 RAG 的最佳实践：通过阿里云事件总线 EventBridge 提供的多源 RAG 处理方案，基于事件驱动架构为企业 AI 应用...

前言 作为数据处理领域的经典模式，ETL（ExtractTransformLoad）通过提取、转换、加载三个步骤，高效地处理着各类结构化数据。然而，面对 AI 时代海量、异构、实时的“数据洪流”，传统 ETL 链路，尤其是其核心的转换（Transform）环节，正面临严峻挑战。本文将从一个初级开发者也能理解和上手的视角，探讨 AI 时代的数据处理新范式：如何利用基于 Transformer 架构的...

企业级 AI 应用开发面临新挑战 随着人工智能技术的飞速发展，模型迭代日新月异，企业正积极构建 AI 应用以提升用户体验和降低人力成本。然而，与传统微服务应用相比，企业在推进 AI 应用落地的过程中，普遍呈现出三个显著特征： + 任务处理耗时长：传统微服务应用通常能实现毫秒级响应，而 AI 应用的处理周期跨度极大——从几分钟到数小时不等。这种长耗时与不确定性，要求系统架构必须在任务调度、资源分配和...

前言 9 月 26 日，2025 云栖大会 AI 中间件：AI 时代的中间件技术演进与创新实践论坛上，阿里云智能集团资深技术专家林清山发表主题演讲《未来已来：下一代 AI 中间件重磅发布，解锁 AI 应用架构新范式》，重磅发布阿里云 AI 中间件，提供面向分布式多 Agent 架构的基座，包括：AgentScopeJava（兼容 Spring AI Alibaba 生态），AI MQ（基于Apac...

引言：AI 时代的数据处理变革 人工智能技术的发展经历了从感知智能到生成智能，再到智能体和具身智能的跨越式演进。这一过程不仅体现在算法模型的不断突破，更深刻地反映在对数据处理能力要求的根本性变化。根据麦肯锡的调研数据显示，2022 年，全球有 50% 的公司部署了 AI 技术，投资超过总预算的 4%。生成式 AI（GenAI）的崛起进一步推动了企业转型，其在流程优化、个性化服务等方面的应用已经超越...

沈林，Apache RocketMQ PMC 成员，阿里云 EventBridge 负责人，专注于 EDA 研究。本文整理自作者在 Community Over Code Asia 2025 会议发表的主题演讲《Apache RocketMQ EventBridge: Why Your GenAI Needs EDA？》。 EDA 的核心特点是：以事件为中心，实时响应变化。它不像传统“请求响应”模...

前言 随着 AIGC（生成式人工智能）浪潮席卷全球，大语言模型（LLM）正在深刻重塑千行百业、重构应用开发范式。这场由模型与算法驱动的技术革命，带来了前所未有的机遇，也为开发者构建 AI 应用带来了全新而严峻的工程挑战：如何保障长耗时对话的连续性？如何公平高效地调度有限的算力资源？如何避免多 AI Agent 或复杂工作流的级联阻塞问题？...... 这些挑战的核心诉求在于：我们需要一种可靠且高效...

本文将从技术角度了解 RocketMQ 的云原生架构，了解 RocketMQ 如何基于一套统一的架构支撑多元化的场景。 文章主要包含三部分内容。首先介绍 RocketMQ 5.0 的核心概念和架构概览；然后从集群角度出发，从宏观视角学习 RocketMQ 的管控链路、数据链路、客户端和服务端如何交互；最后介绍消息队列最重要的模块存储系统，了解 RocketMQ 如何实现数据的存储和数据的高可用，以...