作者 | 阿里云消息团队文婷、不铭、墨岭、稚柳前言随着 AIGC（生成式人工智能）浪潮席卷全球，大语言模型（LLM）正在深刻重塑千行百业、重构应用开发范式。这场由模型与算法驱动的技术革命，带来了前所未有的机遇，也为开发者构建 AI 应用带来了全新而严峻的工程挑战：如何保障长耗时对话的连续性？如何公平高效地调度有限的算力资源？如何避免多 AI Agent 或复杂工作流的级联阻塞问题？......这些

Data+AI 平台的一体化趋势，正在从“行业预判”走向“企业刚需”。

Apache RocketMQ 5.5.0 已正式发布。本次版本的重要特性之一，是社区提案 RIP-83 定义的全新消息模型 LiteTopic 进入开源版本。LiteTopic 面向 AI Agent、异步任务和海量轻量会话场景，支持百万级轻量会话通道共存，并在轻量通道管理、消费状态持久化和事件驱动分发等方面进行了针对性设计。此前，阿里云云消息队列 RocketMQ 版已围绕相关 AI 通信场景

乐言科技作为国内领先的AI企业，专注于为电商等行业提供智能客服等解决方案。随着业务规模扩大，其自建Kafka消息队列面临稳定性差、运维成本高等痛点。通过采用阿里云消息队列RocketMQ版Serverless系列，实现了业务解耦与弹性伸缩，整体成本降低37%，同时提升了系统稳定性和开发效率。结合云原生架构，乐言科技进一步优化了智能客服系统，为电商客户提供更高效的数智化转型服务。

作者 | 阿里云消息团队文婷、不铭、墨岭、稚柳前言随着 AIGC（生成式人工智能）浪潮席卷全球，大语言模型（LLM）正在深刻重塑千行百业、重构应用开发范式。这场由模型与算法驱动的技术革命，带来了前所未有的机遇，也为开发者构建 AI 应用带来了全新而严峻的工程挑战：如何保障长耗时对话的连续性？如何公平高效地调度有限的算力资源？如何避免多 AI Agent 或复杂工作流的级联阻塞问题？......这些

在 AI 时代，如何应对复杂多变的业务场景、满足更高的性能与体验要求，已成为 Apache RocketMQ 演进过程中的关键课题。

本文主要探讨在 AI 时代，EDA 的重要价值及它可以帮助我们解决的问题。

本文将从一个初级开发者也能理解和上手的视角，探讨 AI 时代的数据处理新范式：如何利用基于 Transformer 架构的大语言模型（LLM）重塑传统数据处理中的转换（Transform）环节，并结合事件驱动架构（Event-Driven Architecture, EDA），为 AI 数据处理链路“注入实时智能”。

本文将介绍构建 RAG 的最佳实践：通过阿里云事件总线 EventBridge 提供的多源 RAG 处理方案，基于事件驱动架构为企业 AI 应用打造高效、可靠、自动化的数据管道，轻松解决 RAG 数据处理难题。

Apache RocketMQ 5.5.0 已正式发布。本次版本的重要特性之一，是社区提案 RIP-83 定义的全新消息模型 LiteTopic 进入开源版本。LiteTopic 面向 AI Agent、异步任务和海量轻量会话场景，支持百万级轻量会话通道共存，并在轻量通道管理、消费状态持久化和事件驱动分发等方面进行了针对性设计。此前，阿里云云消息队列 RocketMQ 版已围绕相关 AI 通信场景