Multi-Agent 协同的核心：Agent 能力发现与任务闭环 作者 | 周礼 出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100） 本文整理自 阿里云智能集团高级技术专家周礼 在 2025 全球机器学习技术大会 上的精彩演讲 《Apache RocketMQ x AI：面向异步化 Agent 的事件驱动架构》，介绍了如何基于 Apache RocketMQ 新特性构建异步化 Multi-Agent 系统，深入探讨了 Agent 间的异步通信、上下文隔 离、状态恢复与任务编排机制，并通过实际案例展示如何利用 RocketMQ 实现 Multi-Agent 的任务 调度。 随着大模型能力提升与推理成本下降，MCP、A2A 等协作协议的成熟，AI 迈入了 Agentic AI 的时 代，AI 应用也从"被动响应"进入了"主动决策、自主执行"阶段。这一演进催生了 Multi-Agent 架 构：任务由多个专业化 Agent 协同完成，不再依赖单一模型或固定流程，开发者得以在模型自主性 与业务可控性之间实现平衡。 与传统应用的固定编排不同，Agentic AI 具备自主规划能力，可将目标拆解为动态步骤，但规划又 依 ...