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,构建多智能体系统,实现天气查询与行程规划协同。通过一键部署资源、创建Topic/Group,发布天气与行程助手Agent,用户可输入需求触发自动化任务执行,并通过消息轨迹追踪交互过程,快速体验多Agent协同应用场景。

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
|
13天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
8天前
|
编解码 人工智能 自然语言处理
⚽阿里云百炼通义万相 2.6 视频生成玩法手册
通义万相Wan 2.6是全球首个支持角色扮演的AI视频生成模型,可基于参考视频形象与音色生成多角色合拍、多镜头叙事的15秒长视频,实现声画同步、智能分镜,适用于影视创作、营销展示等场景。
644 4
|
8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。
348 164
|
7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。
359 155