AI Agent的实时感知与决策:流式处理与事件驱动架构
AI Agentçš„å®žæ—¶æ„ŸçŸ¥ä¸Žå†³ç­–ï¼šæµå¼å¤„ç†ä¸Žäº‹ä»¶é©±åŠ¨æž¶æž„åœ¨å¤§æ¨¡åž‹è½åœ°åº”ç”¨çš„è¿‡ç¨‹ä¸­ï¼Œä¸€ä¸ªæ ¸å¿ƒçŸ›ç›¾æ—¥ç›Šå‡¸æ˜¾ï¼šLLMæŽ¨ç†æ˜¯æ‰¹å¤„ç†å¼çš„ï¼Œè€ŒçœŸå®žä¸–ç•Œçš„ä¿¡æ¯æ˜¯æµå¼çš„â€”â€”è‚¡ä»·æ³¢åŠ¨ã€ä¼ æ„Ÿå™¨ä¸ŠæŠ¥ã€ç”¨æˆ·æ¶ˆæ¯æŽ¥è¿žæ¶Œå ¥ã€‚å¦‚ä½•è®©Agentåœ¨æµå¼çŽ¯å¢ƒä¸­ä¿æŒå®žæ—¶æ„ŸçŸ¥ä¸Žå¿«é€Ÿå†³ç­–ï¼Œæˆä¸ºå·¥ç¨‹æž¶æž„çš„å ³é”®å‘½é¢˜ã€‚æœ¬æ–‡å°†ä»Žæµå¼æ•°æ®å¤„ç†ã€äº‹ä»¶è®¢é˜ ã€çŠ¶æ€æœºé©±åŠ¨ã€ä½Žå»¶è¿Ÿå†³ç­–åˆ°èƒŒåŽ‹æŽ§åˆ¶ï¼Œæž„å»ºä¸€å¥—å“åº”å¼Agent系统。一、实时数据流:Agentçš„ç¥žç»ç³»ç»Ÿä¼ ç»ŸAI应用通常是请求-响应模式,但在物联网监控、金融交易、在线客服等场景中,数据持续产生,Agentå¿ é¡»å ·å¤‡ç¥žç»ç³»ç»Ÿèˆ¬çš„èƒ½åŠ›â€”â€”æŒç»­æ„ŸçŸ¥ã€å®žæ—¶å“åº”ã€‚æµå¼æ•°æ®ä¸Žæ‰¹å¤„ç†æœ‰æœ¬è´¨åŒºåˆ«ï¼šæ•°æ®æŒç»­åˆ°è¾¾ä¸”é¡ºåºä¸å¯é€†ï¼Œå¤„ç†å»¶è¿Ÿè¦æ±‚æ¯«ç§’çº§ï¼Œæ•°æ®é‡ç†è®ºä¸Šæ— é™ï¼Œå®¹é”™éœ€ä¾èµ–checkpoint增量恢复,状态管理更为复杂。1.2 Agent流式架构的分层设计一个完整的实时Agentæž¶æž„å¯åˆ†ä¸ºå››å±‚ï¼šæ•°æ®é‡‡é›†å±‚ã€äº‹ä»¶æ€»çº¿å±‚ã€çŠ¶æ€æœºä¸Žå†³ç­–å¼•æ“Žå±‚ã€åŠ¨ä½œæ‰§è¡Œå±‚ã€‚äºŒã€äº‹ä»¶è®¢é˜ ä¸Žæ¶ˆæ¯æ€»çº¿ï¼šè§£è€¦çš„æ ¸å¿ƒåŸºç¡€è®¾æ–½äº‹ä»¶é©±åŠ¨æž¶æž„ï¼ˆEDA)是实时Agentç³»ç»Ÿçš„çµé­‚ã€‚åœ¨æ™ºèƒ½å®¢æœåœºæ™¯ä¸­ï¼Œç”¨æˆ·æ¶ˆæ¯ã€æƒ ç»ªåˆ†æžã€çŸ¥è¯†åº“æ£€ç´¢ã€LLM生成可能并发交织,事件驱动让每个事件成为独立可处理实体,Agentå¯ä»¥æŒ‰ä¼˜å ˆçº§çµæ´»è°ƒåº¦ã€‚2.2 基于Redis Streams的事件总线实现import asyncio import json import redis.asyncio as redis from dataclasses import dataclass, asdict from typing import Callable, Dict, List from datetime import datetime dataclass class AgentEvent: event_id: str event_type: str # 事件类型:user_message, sensor_data, alert, etc. source: str # 事件来源 payload: Dict # å®žé™ æ•°æ® timestamp: float # 事件发生时间戳 priority: int 5 # ä¼˜å ˆçº§ 1-10ï¼Œè¶Šå°è¶Šä¼˜å ˆ context_id: str # å ³è”çš„ä¸Šä¸‹æ–‡/会话ID class EventBus: 基于Redis Streams的轻量级事件总线 def __init__(self, redis_url: str redis://localhost:6379): self.redis redis.from_url(redis_url, decode_responsesTrue) self.subscribers: Dict[str, List[Callable]] {} self.running False async def publish(self, event: AgentEvent, stream: str agent:events) - str: 发布事件到指定流 event_data asdict(event) event_id await self.redis.xadd( stream, {data: json.dumps(event_data)}, maxlen10000 # 保留最近10000æ¡ï¼Œé˜²æ­¢å† å­˜æ— é™å¢žé•¿ ) return event_id async def subscribe(self, stream: str, handler: Callable, group: str None): è®¢é˜ äº‹ä»¶æµï¼Œæ”¯æŒæ¶ˆè´¹è€ ç»„æ¨¡å¼å®žçŽ°è´Ÿè½½å‡è¡¡ if group: # åˆ›å»ºæ¶ˆè´¹è€ ç»„ï¼ˆå¹‚ç­‰æ“ä½œï¼‰ try: await self.redis.xgroup_create(stream, group, id0, mkstreamTrue) except redis.ResponseError: pass # 组已存在 # æ¶ˆè´¹è€ ç»„è¯»å–ï¼šæ”¯æŒå¤šå®žä¾‹è´Ÿè½½å‡è¡¡ while self.running: messages await self.redis.xreadgroup( group, consumer-1, {stream: }, count10, block1000 ) for stream_name, msgs in messages: for msg_id, fields in msgs: event json.loads(fields[data]) try: await handler(AgentEvent(**event)) await self.redis.xack(stream, group, msg_id) except Exception as e

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