2.1 AI 场景下 Session 的四大核心要求
在 AI 应用场景下，业界对 Session 的特性提出了以下四项核心要求：
低延迟：面向实时交互场景，要求快速响应。
时序性：必须严格按对话时间顺序组织内容，确保上下文的连续性与逻辑一致性。
单会话隔离：保障不同用户/会话间的数据隔离，避免消息串话或状态混淆。
上下文压缩：支持通过截断或摘要控制上下文长度，避免超出模型窗口限制导致溢出。
2.2 RocketMQ LiteTopic 实现 Session 的四大优势
基于 RocketMQ LiteTopic 实现 Session 的核心价值，在于将“Session”从内存易失状态转化为可持久、可追溯、可恢复的事件流，为多智能体系统提供企业级会话韧性，彻底解决传统架构中会话状态丢失、无法恢复等痛点。
会话状态持久化 —— 进程重启不丢会话
消息天然持久化存储于 CommitLog，即使应用宕机或网络中断，也能通过消息重放完整重建会话上下文（如对话历史、任务状态、中间结果）。如下图，应用A将响应输出的 TaskEvent/TaskUpdateEvent 转换为 RocketMQ LiteTopic 中存储的消息（Message）。当应用 A 重启后，可从 CommitLog 中重放所有消息，完整恢复会话状态。消息回溯与重放 —— 断点精准恢复
支持按时间 / Offset 回溯消费，应用重启后可从断点精确恢复会话，实现无缝续聊与任务接力，避免重复推理带来的算力浪费。当应用宕机后重新启动，可以指定某个 Session（LiteTopic）中的具体位点开始继续消费，或从上次消费成功的位点开始消费。Session 隔离与路由 —— 多会话并行无干扰
通过轻量级 LiteTopic 实现会话级隔离（如 Session ID 作为 LiteTopic 的唯一标识），确保多用户/多会话并行运行时互不干扰。多用户多 Session 的消息存储于不同的 LiteTopic，在数据存储维度实现天然隔离，无需应用层手动过滤。流量削峰与缓冲 —— 保护下游应用稳定性
高并发会话请求被缓冲至 Broker，避免下游 Agent 瞬时过载崩溃，提升系统整体稳定性。下游应用根据自身处理能力按需消费消息，实现“削峰填谷”。如下图所示，应用 A 发出的任务请求可在 Broker 中持久化堆积，下游应用 B 根据自身消费能力按需拉取并处理，有效保障系统稳定性。
