美团搜索推荐统一Agent之交互协议与多Agent协同

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一、详细设计

1. 多Agent交互协议设计

1.1 协议核心模块

1.2 消息格式规范

• 同步通信消息（RPC）：轻量结构，侧重实时性

  {
    "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

  {
    "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：

1. 消息格式与序列化工具开发

   • 定义消息基础类（支持同步/异步通用字段）：

     @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）：

     @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);
             }
         }
     }
     

2. 通信模式适配（同步/异步切换）

   • 基于注解驱动实现通信模式选择：

     // 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);
     }
     

3. 消息可靠性保障

   • 异步消息重试与幂等处理：

     @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
             }
         }
     }
     

任务2：多Agent协同逻辑开发

实现步骤：

1. 意图-召回协同逻辑

   • 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：

     // 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);
         }
     }
     

2. 动态负载均衡扩展

   • 基于Dubbo自定义负载均衡策略（优先选择负载低的Agent实例）：

     public 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()));
             }
         }
     }
     

验证结果

1. 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）。

2. 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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