导读

开源消息队列技术历经20余年发展，从单机架构到云原生分布式，始终扮演着分布式系统的"中枢神经"角色。当AI Agent成为下一代智能应用的核心范式，消息队列与AI技术的融合正开启新的篇章：

1. 历史与趋势：消息队列技术如何伴随硬件革命与场景变革不断演进，最终成为云原生时代的关键基础设施。
2. AI Agent的必然性：为什么多智能体协作系统(MAS)将成为AI落地的核心架构，以及这种架构与分布式系统的本质相似性。
3. 关键融合点：消息队列如何为AI Agent系统提供解耦协同、可靠通信、异步编排等核心能力，成为智能体生态的"生命线"。
4. Pulsar的赋能：Apache Pulsar作为新一代消息流平台，如何通过其独特架构满足AI Agent在复杂消息处理、数据隔离、弹性扩展等方面的特殊需求。
5. 双向进化：既探讨消息队列如何赋能AI系统("中间件for AI")，也展望AI技术如何反哺消息队列智能化("AI for中间件")。

消息队列的历史：硬件革命与场景变革的双重奏，驱动架构代际跃迁​

• 1980-2000 商业闭源时代

IBM MQ等闭源系统奠定企业级消息传输基石，以高可靠性护航金融、电信等核心业务，却受限于生态封闭与高成本。

• 2000-2007 开源破局：单机架构时代

Apache ActiveMQ、RabbitMQ掀起开源革命，轻量化、灵活协议（如AMQP）加速消息技术普惠，支撑早期电商与即时通讯崛起。

• 2010-2017 分布式架构黄金期

移动互联网浪潮引爆亿级终端实时交互需求，电子商务（秒杀交易）、社交平台、金融支付等场景井喷。Kafka凭借高吞吐、分布式日志架构重塑数据流水线，助力Netflix实现亿级设备实时推流。阿里基于RocketMQ护航双十一千亿交易洪峰。

• 2017-2023 云原生跃迁

Docker/Kubernetes生态成熟推动消息队列向 分层存储、计算分离架构升级。Apache Pulsar[1]凭借 多租户隔离、无状态Broker设计，成为云原生时代基础设施标杆，支撑百万级Topic秒级调度。

• 2023+ AI时代：智能系统的“神经突触”​​?

AI Agent：未来智能体的必然形态

AI Agent 并非简单的聊天机器人，它是拥有感知（Perception）、规划（Planning）、行动（Action）、学习和协同能力的智能实体。它能够主动理解目标、分解任务、调用工具（API）、与环境交互并持续优化。无论是作为个人助手、自动化流程执行者、复杂决策的参与者，还是构建一个充满自主智能体的复杂生态系统，AI Agent 都被广泛认为是 AI 发展的下一个重要形态和必然趋势[2]。

以制作宫保鸡丁这道菜为例，模拟实际饭店的分工，有专门买菜的、专门洗菜的、专门切菜的、专门炒菜的，每个工种都是对应领域的专家。多Agent系统如专业后厨：采购、洗切、烹炒专家Agent各司其职，通过MCP[3]协议调度外部资源，高效自主完成复杂烹饪任务。​​

从上述例子可见，多智能体协作系统（Multi-Agent System, MAS）因需实现任务拆分、并发处理、角色分工与协同推理等复杂能力，已成为构建实用AI Agent系统更贴近现实、更强大的架构范式。这本质上构建了一个分布式系统。​如同微服务架构演进中服务间直接调用的紧耦合通信方式（如HTTP API同步调用）最终被证明难以支撑大规模、高并发、弹性和可靠性的需求一样，MAS中多个Agent间简单粗暴的点对点通信（如直接RPC调用）也会迅速遇到通信阻塞、故障扩散、扩展受限等瓶颈。

​​ 因此，​引入消息队列（MQ）作为核心的异步通信基础设施成为工程实现的必然选择。它提供了高效、解耦、可靠、缓冲和可扩展的消息传递能力，正是解决分布式Agent间高效协作问题的关键所在。

1. 解耦与协同：Agent 生态的生命线
   • 复杂性倍增： AI Agent 世界是一个高度异构的环境。不同功能、不同架构、不同所有者的 Agent（工具 Agent、决策 Agent、执行 Agent、编排 Agent）需要高效协作。
   • MQ 的角色： 消息队列作为标准的“消息总线”，天然成为不同 Agent 之间、Agent 与后台服务/数据源之间、甚至是跨企业 Agent 间通信的通用协议。它彻底解耦 Agent 的交互逻辑，让每个 Agent 专注于自身核心能力。发布/订阅模式尤其适合感知 Agent 状态变化、任务完成通知或全局事件，驱动整个 Agent 生态的协同运作。
2. 可靠性与鲁棒性：确保 AI 行动的确定性和回溯
   • 行动不容丢失： Agent 的执行指令、任务结果、状态更新等信息至关重要。消息队列的持久化、确认机制、重试策略保证了消息即使在节点故障或网络波动时也能可靠传递，避免“幽灵行动”或状态不一致。
   • 可追溯性： 消息队列天然具有日志属性。利用好消息轨迹和消息内容，可以完整记录 Agent 交互的每一步，为调试、审计、解释 AI 决策逻辑提供关键依据。
3. 异步编排：Agent 工作流的交响乐章
   • 长流程编排： Agent 完成一个复杂任务（如预订旅行）可能涉及调用多个子服务、等待外部响应、进行多轮决策。
   • MQ 的角色： 消息队列是实现异步、松耦合工作流编排的理想载体。主 Agent 可以将任务分解为多个步骤，通过发布消息到不同队列来触发相应的服务或 Agent 执行，并等待异步完成通知。这使得系统不会被长时间阻塞，并能优雅处理延迟和故障。
4. 削峰填谷与弹性伸缩：应对 Agent 世界的“智能风暴”
   • 动态负载： AI Agent 的交互和触发可能是突发性的（如事件触发大量 Agent 启动）或周期性波动的。
   • MQ 的缓冲池： 消息队列作为缓冲层，能平滑上游产生的负载高峰，让后端的计算资源（运行 Agent 的服务器/容器）能够弹性伸缩，从容应对。当无数 Agent 同时被激活时，MQ 成为了保障系统稳定性的关键一环。
5. 事件驱动架构：Agent 的感知与行动中枢​
   • Agent 的双重事件角色： 作为消费者响应特定事件（如“任务规划”、“告警分析”），同时作为生产者发布新事件驱动工作流，形成协作链。
   • MQ 的连接器： 消息队列是现代事件驱动架构的核心组件。它可以将源头产生的事件（数据库变更日志、IoT 传感器数据、用户操作、其他 Agent 状态变更）高效、实时地分发给订阅了这些事件的 Agent。Agent 能够基于实时事件流，进行更及时、更相关的感知、决策和行动，使系统更具响应性。

赋能与拥抱：Pulsar x ​AI

Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。

还是以制作宫保鸡丁这道菜为例，AI Agent与Pulsar交互的简易流程如下：

🚀 赋能

1. 复杂消息格式支持：​
   • 结构化数据： AI Agent 交互的信息语义更丰富。除了传统的文本/JSON，需更好地支持 Schema 化数据（如 Protobuf, Avro）以适应复杂的 Agent 指令、状态、推理上下文等。
   • Pulsar赋能：Pulsar不仅支持常规消息格式（如Bytes、String），还通过原生Schema注册中心适配图中多Agent系统的复杂数据需求。同时也支持音频或视频等二进制多模态数据。
2. 内置强大的消息模式：
   • 富协议支持： 提供对复杂交互模式的原生支持，如延迟/定时消息（定时任务）、重试消息（任务自动重试）、顺序消息（严格按用户Prompt输入顺序（处理个人偏好memory更新）等。
   • Pulsar赋能：Pulsar通过支持多种消费模式实现技术赋能，既能覆盖消息和流处理两大场景，又提供统一API帮助业务实现快速开发。
3. 高一致、高可靠、高可用、高性能和低延迟：
   • 核心能力：在实时智能决策场景中，消息队列需要满足​高一致、高可靠、高可用、高性能和低延迟​ 的关键要求，以确保业务连续性和用户体验。
   • Pulsar赋能： Pulsar采用存算分离架构，通过数据分片和无状态Broker设计， 有效解决了分布式系统高并发、高可用、高性能和高扩展性（'四高'）的挑战，同时能提供稳定的端到端低延迟服务。
4. 数据隔离能力：
   • 数据隔离和隐私：数据隔离能力是AI Agent在商业化落地中的核心需求，既能保障安全合规，又能提升资源利用率，是多租户、高敏感场景的必备特性。
   • Pulsar赋能： Pulsar通过原生多租户架构和计算/存储资源物理隔离实现数据隔离，同时结合传输层加密（TLS）和消息内容加密（端到端），为数据安全提供多重保障。
5. 高扩展能力：
   • 未来发展： 虽然AI应用还在探索的初期，但高扩展能力使AI Agent能够灵活应对业务增长、流量波动和全球化部署需求，是构建生产级AI系统的核心能力。
   • Pulsar赋能： Pulsar通过秒级弹性扩缩容能力和原生跨地域数据同步机制，为即将爆发的AI业务场景提供关键基础设施支撑。

🤖 拥抱

由中国信通院发起的 ​​“中间件+AI”研讨会[5]​ 正持续推进，汇聚了各中间件厂商的专家。研讨会聚焦两大核心方向：

• 中间件for AI：用于AI系统中的中间件。例如消息中间件、缓存中间件等应用于AI系统中的数据收集与预处理、模型训练与推理等环节。
• AI for中间件：中间件新增AI属性。在中间件为AI系统提供软件基础设施支撑的同时，AI技术的发展也驱动中间件的智能化升级，让中间件发展出AI属性。

前面介绍的都从中间件for AI 的角度，阐述了Pulsar作为消息中间件怎样为AI 赋能力。下面 从AI for中间件的角度，简单谈谈Pulsar可以做哪些改变。

• 运营智能化

资源管理智能：以AI智能体（如宫保鸡丁配方协调Agent）的运行为例，传统模式需人工在Pulsar控制台预先创建Topic和分配资源。为彻底摆脱手动干预，Pulsar需具备场景感知能力：​基于流量预测自动创建Topic、动态调整分区数量、Topic智能路由等。技术方案上，可通过构建Pulsar MCP Server[6]（Management & Control Plane Server）实现核心能力闭环。

死信队列(DLQ)智能化： 不只是存储失败消息，可以结合 Agent 自动分析 DLQ 原因，尝试修复、通知、或触发特定处理 Agent。

智能动态负载均衡：传统负载均衡的痛点，依赖人工预置的复杂配置与静态调度策略，需处理大量边界条件（如网络拓扑感知、服务实例状态阈值），导致维护成本高且难以灵活响应业务波动。AI驱动的终极方案，通过强化学习（如DDPG算法[7]）动态生成适应性调度策略。

• 运维智能化
  • 观测智能：从“看见数据”升级为“理解系统状态”，关键运行指标的智能识别采集和聚合建模，将Broker/Bookie/ZK的指标与日志建立因果链；将指标(metrics)、日志(logs)、消息追踪(traces)多模态数据融合。
  • 诊断智能：从“报警风暴”升级为“精准手术刀式修复”，基于历史工单构建故障决策树（如“生产延迟大幅上涨”），生成可解释性诊断报告​。例如检测到Broker-10节点的内存耗尽（使用率99%），导致消息持久化延迟升高；推荐动作​，立即扩容节点内存，将Topic迁移至轻负载Broker。
  • 弹性智能：从“被动扩容”升级为“预测式自适应调优”，云原生架构已具备原生弹性伸缩能力，关键是通过当前系统运行的状态，智能判断触发对资源进行调整，实时计算成本/性能/合规的多目标平衡。

在AI for 中间件领域，行业仍处于探索阶段，本文仅列举了部分应用方向。随着AI技术的快速发展，我们需要持续关注最新进展并积极应用创新成果。

结语：数据流通之桥，通向智能未来​

当发展二十年的消息队列遇上冉冉升起的 AI Agent，这不是一场新老技术的对决，而是一次激动人心的融合进化与相互赋能。消息队列的核心优势——可靠、解耦、异步、缓冲——在 AI Agent 分布式、异构、高并发、长流程的生态中，价值不仅未被削弱，反而被显著放大，成为串联智能体的生命线。

未来的消息队列，不仅是数据的搬运工，更是AI Agent 世界的智能信息基础设施，是高效协同的基石，是可靠行动的保障，是事件感知的触角。积极拥抱 Agent 范式的需求，在协议支持、性能、可观测性、安全性和平台集成上不断创新，消息队列这条流淌了二十年的“信息运河”，将架起一座通向广阔智能未来的坚实桥梁。构建、部署、管理和优化 AI Agent 系统的开发者们，选择并善用先进的消息队列技术，将是迈向未来智能应用成功的关键一步。

参考文献​

[1] Apache Pulsar

[2] 2024年度AI十大趋势报告

[3] MCP

[4] AI Agent 的未来是事件驱动的

[5] 云枢融智，智链全域 | 中国信通院正式启动“中间件＋AI”体系研究工作！

[6] 使用 Spring AI 实现一个简单的 Pulsar MCP Server

[7] DDPG