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目录
一、详细设计
1. 多Agent交互协议设计
1.1 协议核心模块
| 模块 | 功能描述 | 技术实现 |
|---|---|---|
| 消息格式定义 | 统一Agent间通信的数据结构（同步/异步） | JSON序列化 + 自定义字段校验 |
| 通信模式适配 | 同步通信（RPC）与异步通信（Kafka）切换 | 动态代理 + 注解驱动（@Sync/@Async） |
| 消息可靠性保障 | 异步消息重试、幂等性处理 | Kafka事务消息 + 消息ID去重 |
| 序列化工具 | 高效数据序列化/反序列化（支持复杂对象） | Protostuff（二进制） + Jackson（JSON） |
1.2 消息格式规范
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同步通信消息（RPC）：轻量结构，侧重实时性
json{ "msgId": "sync_123456", // 消息ID（用于追踪） "sender": "intent_agent", // 发送方Agent名称 "receiver": "recall_agent", // 接收方Agent名称 "timestamp": 1718900000000, // 发送时间戳 "data": { // 业务数据（与Agent接口输入匹配） "intent": "购买水果", "entities": ["苹果", "香蕉"], "confidence": 0.92 }, "traceId": "trace_789" // 分布式追踪ID } -
异步通信消息（Kafka）：包含状态字段，支持重试
json{ "msgId": "async_789012", "sender": "rank_agent", "receiver": "reason_agent", "timestamp": 1718900001000, "data": { "sortedGoodsIds": ["g1001", "g1002"], "rankScores": [0.95, 0.88] }, "status": "PENDING", // 状态：PENDING/SUCCESS/FAILED "retryCount": 0, // 重试次数 "traceId": "trace_789" }
2. 多Agent协同机制设计
2.1 协同场景核心逻辑
- 意图-召回协同：意图Agent将实体信息结构化传递给召回Agent，确保召回商品与意图匹配（如"苹果"既可能是水果也可能是手机，需通过实体类型区分）。
- 动态负载均衡：当某类Agent（如排序Agent）压力过高时，自动将任务分流至备用实例（基于Dubbo负载均衡扩展）。
- 结果对齐机制：推荐理由生成Agent需关联排序Agent的评分结果，确保理由与商品优先级匹配（如"推荐理由1对应评分最高的商品"）。
二、具体实现
任务1：交互协议实现
实现步骤：
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消息格式与序列化工具开发
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定义消息基础类（支持同步/异步通用字段）：
java@Data public class AgentMessage<T> { private String msgId; private String sender; private String receiver; private long timestamp; private T data; private String traceId; // 异步消息特有字段（通过继承扩展） public static class Async<T> extends AgentMessage<T> { private String status; private int retryCount; } } -
开发序列化工具（支持JSON与二进制切换）：
java@Service public class MessageSerializer { // JSON序列化（用于调试和简单对象） private final ObjectMapper jsonMapper = new ObjectMapper(); // 二进制序列化（用于高性能场景） private final ProtostuffSerializer protoSerializer = new ProtostuffSerializer(); public byte[] serialize(Object data, boolean useBinary) { if (useBinary) { return protoSerializer.serialize(data); } else { return jsonMapper.writeValueAsBytes(data); } } public <T> T deserialize(byte[] bytes, Class<T> clazz, boolean useBinary) { if (useBinary) { return protoSerializer.deserialize(bytes, clazz); } else { return jsonMapper.readValue(bytes, clazz); } } }
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通信模式适配（同步/异步切换）
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基于注解驱动实现通信模式选择：
java// 同步通信注解（默认） @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Target(ElementType.METHOD) public @interface Sync { int timeout() default 300; // 超时时间（ms） } // 异步通信注解 @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Target(ElementType.METHOD) public @interface Async { String topic() default "agent-communication"; // Kafka主题 int maxRetry() default 3; // 最大重试次数 } // Agent服务接口示例（自动适配通信模式） public interface RecallAgent { @Sync(timeout = 500) // 同步调用 RecallResult recall(IntentData data); @Async(topic = "recall-async") // 异步调用 void asyncRecall(IntentData data, Callback callback); }
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消息可靠性保障
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异步消息重试与幂等处理：
java@Component public class KafkaMessageListener { @Autowired private AgentMessageHandler handler; @Autowired private RedisTemplate<String, String> redisTemplate; @KafkaListener(topics = "agent-communication") public void onMessage(ConsumerRecord<String, String> record, Acknowledgment ack) { String msgId = record.headers().lastHeader("msgId").value().toString(); // 1. 幂等性校验（防止重复消费） if (Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.hasKey("msg:processed:" + msgId))) { ack.acknowledge(); return; } // 2. 解析消息并处理 AgentMessage.Async<?> message = parseMessage(record.value()); try { handler.process(message); // 3. 标记为已处理 redisTemplate.opsForValue().set("msg:processed:" + msgId, "1", 24, TimeUnit.HOURS); ack.acknowledge(); } catch (Exception e) { // 4. 重试判断（未达最大重试次数则转发至重试队列） if (message.getRetryCount() < message.getMaxRetry()) { message.setRetryCount(message.getRetryCount() + 1); sendToRetryQueue(message); } ack.acknowledge(); // 避免重复拉取 } } }
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任务2：多Agent协同逻辑开发
实现步骤：
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意图-召回协同逻辑
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意图Agent输出结构化实体信息，召回Agent基于实体类型精准召回：
java// 意图Agent输出增强（包含实体类型） public class IntentData { private String intent; private List<Entity> entities; // 实体包含类型信息 @Data public static class Entity { private String name; // 如"苹果" private String type; // 如"fruit"或"electronic" private float score; // 实体置信度 } } // 召回Agent处理逻辑 @Service public class RecallAgentImpl implements RecallAgent { @Override public RecallResult recall(IntentData data) { // 根据实体类型过滤召回池（如type=fruit则从生鲜库召回） List<String> goodsIds = goodsRepository.recallByEntityTypes( data.getEntities().stream() .map(Entity::getType) .collect(Collectors.toList()) ); return new RecallResult(goodsIds); } }
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动态负载均衡扩展
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基于Dubbo自定义负载均衡策略（优先选择负载低的Agent实例）：
javapublic class AgentLoadBalance extends AbstractLoadBalance { @Override protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) { // 1. 获取各实例的当前负载（通过监控指标） List<Invoker<T>> availableInvokers = new ArrayList<>(); for (Invoker<T> invoker : invokers) { // 从监控中心获取该实例的CPU使用率 double cpuUsage = monitorService.getCpuUsage(invoker.getUrl().getHost()); if (cpuUsage < 70) { // CPU使用率<70%视为可用 availableInvokers.add(invoker); } } // 2. 从可用实例中随机选择（简单策略，可优化为加权） if (availableInvokers.isEmpty()) { return invokers.get(ThreadLocalRandom.current().nextInt(invokers.size())); } else { return availableInvokers.get(ThreadLocalRandom.current().nextInt(availableInvokers.size())); } } }
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验证结果
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交互协议功能验证
- 同步通信：意图Agent调用召回Agent，传递"购买水果（实体类型=fruit）"数据，召回Agent返回10个生鲜类商品ID，响应时间45ms（≤500ms超时阈值）。
- 异步通信：排序Agent发送商品排序结果至推荐理由生成Agent，Kafka消息延迟≤100ms，模拟消息丢失场景时，重试机制触发并成功重新投递。
- 幂等性验证：重复发送3条相同msgId的消息，仅首次被处理，后续均被过滤（Redis去重生效）。
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多Agent协同验证
- 意图-召回协同：当用户查询"苹果"且实体类型识别为"fruit"时，召回结果中90%为水果类商品（对比无类型区分时的60%，精准度提升30%）。
- 负载均衡：模拟排序Agent集群中1台实例CPU达80%，新请求自动分流至其他CPU<50%的实例，分流后各实例负载差≤15%。
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