定义 AI 时代消息引擎,ApacheRocketMQ 荣获 InfoQ“2025 AI 开源明星项目”

简介: Apache RocketMQ 凭借面向AI应用的事件驱动架构,荣获“2025中国技术力量榜单”AI开源明星项目。其创新推出LiteTopic模型,支持多智能体异步通信、智能任务调度与分布式会话管理,助力AI时代消息引擎演进,已在阿里云等大规模场景验证,并开源核心代码,共建A2A通信生态。

本文收录于 Apache RocketMQ 中文社区。全资讯即时掌握,AI 专家在线答疑,尽在中文社区:https://rocketmq-learning.com


12 月 19 日,由 InfoQ 极客传媒与模力工场联合发起的“2025 中国技术力量榜单”评选结果正式揭晓,Apache RocketMQ 凭借其在 AI 时代的创新性突破——面向 AI 应用的事件驱动架构解决方案,从众多参选项目中脱颖而出,成功斩获“AI 开源明星项目”权威奖项。该奖项标志着业界对 Apache RocketMQ 从传统消息中间件向 AI 时代消息引擎演进的技术领导力与行业影响力的高度认可。

随着 AI 技术重塑应用架构,传统的“服务连接”模式正向“智能协同”跃迁,对底层通信基础设施提出了前所未有的挑战。为精准应对这一范式转变,Apache RocketMQ 前瞻性地完成了战略升级,进化为专为 AI 时代打造的消息引擎。其以轻量级通信模型 LiteTopic 为核心的创新特性,为海量长时会话(Session)、多智能体(Multi-Agent)系统及大规模 AI 任务调度等场景提供了高效、可靠的事件驱动架构解决方案。

Apache RocketMQ for AI 核心价值解读:

  1. 多智能体异步通信,破解协同难题
    针对多智能体应用中普遍存在的长耗时调用阻塞和协作扩展性问题,RocketMQ 的 LiteTopic 模型以其百万级轻量资源创建、自动化生命周期管理、细粒度订阅管理及顺序性保障,为 Agent 之间提供了高效、有序的异步通信机制。




  2. 智能任务调度,最大化 AI 算力价值
    面对稀缺的 AI 算力,Apache RocketMQ 作为前端请求与后端算力服务之间的缓冲层,通过流量整形平滑请求洪峰,通过消息优先级将宝贵算力优先分配给高价值任务,并通过消费者限流保障核心服务的稳定性,实现算力价值最大化。




  3. 无状态、高可靠的分布式会话管理

Apache RocketMQ 动态为每个会话创建专属队列(LiteTopic),以连续消息流完整保存上下文,从而实现上层应用的“无状态化”,极大简化开发。通过顺序保障与排他消费机制,它能严格确保会话上下文的完整性与一致性,并以极低成本实现了生产级的会话续传与恢复,同时原生支持 AI 场景下的大规模数据负载传输。

目前,Apache RocketMQ for AI 的核心特性已在阿里云云消息队列 RocketMQ 版产品中发布,并在阿里巴巴集团内部,以及阿里云大模型服务平台百炼、通义灵码等产品中经过了大规模生产环境验证,展现出卓越的成熟度与可靠性。

值得一提的是,Apache RocketMQ 与本次同获“AI 开源明星项目”的阿里巴巴开源智能体开发框架 AgentScope 深度集成,联合打造企业级、高可靠的 A2A(Agent-to-Agent)智能体通信基座,为开发者构建复杂多智能体应用提供了开箱即用的解决方案。

我们相信,开放与协作是推动 AI 技术普惠的基石。Apache RocketMQ for AI 的部分核心代码已在社区开源,我们诚邀全球开发者体验、交流与共建。

展望未来,Apache RocketMQ 社区将持续深耕 AI 领域,与更多生态伙伴携手,共建智能时代的数字新基建,并将更多经过验证的优秀方案回馈给开源社区。



目录
相关文章
|
8天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
17天前
|
云安全 监控 安全
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:七十、小树成林,聚沙成塔:随机森林与大模型的协同进化
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高准确性和稳定性。其核心思想包括两个随机性:Bootstrap采样(每棵树使用不同的训练子集)和特征随机选择(每棵树分裂时只考虑部分特征)。这种方法能有效处理大规模高维数据,避免过拟合,并评估特征重要性。随机森林的超参数如树的数量、最大深度等可通过网格搜索优化。该算法兼具强大预测能力和工程化优势,是机器学习中的常用基础模型。
291 164
|
2天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 机器人
阿里云百炼大模型赋能|打造企业级电话智能体与智能呼叫中心完整方案
畅信达基于阿里云百炼大模型推出MVB2000V5智能呼叫中心方案,融合LLM与MRCP+WebSocket技术,实现语音识别率超95%、低延迟交互。通过电话智能体与座席助手协同,自动化处理80%咨询,降本增效显著,适配金融、电商、医疗等多行业场景。
298 155
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:六十九、Bootstrap采样在大模型评估中的应用:从置信区间到模型稳定性
Bootstrap采样是一种通过有放回重抽样来评估模型性能的统计方法。它通过从原始数据集中随机抽取样本形成多个Bootstrap数据集,计算统计量(如均值、标准差)的分布,适用于小样本和非参数场景。该方法能估计标准误、构建置信区间,并量化模型不确定性,但对计算资源要求较高。Bootstrap特别适合评估大模型的泛化能力和稳定性,在集成学习、假设检验等领域也有广泛应用。与传统方法相比,Bootstrap不依赖分布假设,在非正态数据中表现更稳健。
233 113
|
11天前
|
SQL 自然语言处理 调度
Agent Skills 的一次工程实践
**本文采用 Agent Skills 实现整体智能体**,开发框架采用 AgentScope,模型使用 **qwen3-max**。Agent Skills 是 Anthropic 新推出的一种有别于mcp server的一种开发方式,用于为 AI **引入可共享的专业技能**。经验封装到**可发现、可复用的能力单元**中,每个技能以文件夹形式存在,包含特定任务的指导性说明(SKILL.md 文件)、脚本代码和资源等 。大模型可以根据需要动态加载这些技能,从而扩展自身的功能。目前不少国内外的一些框架也开始支持此种的开发方式,详细介绍如下。
797 6