AI原生事件驱动Kafka架构
Architecture
事件驱动智能体AI架构,用Kafka/PubSub主题替换中央编排器:智能体订阅、响应并发布新事件。这使多智能体系统与经过验证的微服务编舞保持一致,适合实时、高吞吐量系统和"智能体网格"配置。
Architecture
使用Kafka风格事件代理的事件驱动智能体网格架构。多个智能体订阅主题(订单、警报、分析),独立处理事件,并将结果发布回总线。最适合实时事件处理和解耦服务架构。
Source { # Event Sources
n1: circle label="Start"
n2: rectangle label="User action event"
n3: rectangle label="System alert event"
n1.handle(right) -> n2.handle(left)
n2.handle(bottom) -> Broker.n4.handle(top) [label="Publish event"]
n3.handle(bottom) -> Broker.n4.handle(top) [label="Publish event"]
}
Broker { # Event Broker (Kafka / Pub-Sub)
n4: rectangle label="Event bus receives event"
n5: rectangle label="Route to subscribers"
n4.handle(right) -> n5.handle(left)
n5.handle(bottom) -> Orders.n6.handle(top) [label="topic: orders"]
n5.handle(bottom) -> Alerts.n8.handle(top) [label="topic: alerts"]
n5.handle(bottom) -> Analytics.n10.handle(top) [label="topic: analytics"]
}
Orders { # Order Processing Agent
n6: rectangle label="Parse order event"
n7: rectangle label="Execute fulfillment"
n6.handle(right) -> n7.handle(left)
n7.handle(bottom) -> Broker.n4.handle(top) [label="Publish: order.completed"]
}
Alerts { # Alert Triage Agent
n8: rectangle label="Classify severity"
n9: rectangle label="Route to on-call or auto-resolve"
n8.handle(right) -> n9.handle(left)
n9.handle(bottom) -> Broker.n4.handle(top) [label="Publish: alert.resolved"]
}
Analytics { # Analytics Agent
n10: rectangle label="Aggregate metrics"
n11: rectangle label="Update dashboard"
n12: circle label="Stored"
n10.handle(right) -> n11.handle(left)
n11.handle(right) -> n12.handle(left)
}
Architecture
事件驱动智能体AI架构,用Kafka/PubSub主题替换中央编排器:智能体订阅、响应并发布新事件。这使多智能体系统与经过验证的微服务编舞保持一致,适合实时、高吞吐量系统和"智能体网格"配置。
Architecture
每服务独立数据库架构图,每个微服务拥有其专用数据存储,通过 Kafka 进行事件驱动同步以实现跨服务数据一致性。该模板展示了微服务数据隔离的核心原则,展示 PostgreSQL 和 MongoDB 如何在多语言持久化策略中共存。对于在保持最终一致性的同时强制服务自治的架构师至关重要。
Architecture
事件驱动发布-订阅架构图,展示 Kafka 或 RabbitMQ 消息代理、事件序列化、主题分区、向多个消费者的扇出交付以及死信队列错误处理。该模板模拟了生产者和消费者通过消息代理完全解耦的基础异步消息传递模式。对于构建松耦合、可扩展的事件驱动系统的架构师至关重要。
Architecture
最简单的AI原生架构——单个智能体接收用户输入、推理、规划、决定工具调用、处理结果并生成响应。通过stdio或HTTP直接MCP连接。最适合MVP和低延迟场景。
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装配线架构,其中智能体按严格顺序排列。每个智能体转换或丰富前一个智能体的输出,然后传递下去。最适合具有明确顺序依赖的任务——文档处理、内容生产流水线、合规工作流。