AI驱动下，消息队列系统架构如何演进？

1. 消息队列系统架构在AI驱动下的演进趋势，包括存算分离、多协议支持、去元数据依赖、分层存储和适配不同存储引擎等方面的发展。 2. 介绍了近年涌现的新产品，如Redpanda、Apache IGGY、LinkIn：Northguard、AutoMQ、StreamNative、阿里云 ApsaraMQ、字节跳动 BMQ和WarpStream，以及它们的核心定位、技术特点和市场表现。 3. 新产品共性总结，包括语言选择、协议兼容、架构优化、存储适配和依赖简化等方面。 4. AI场景下消息队列技术演进思考，涉及训练数据管道、模型推理服务调度、边缘侧推理与云边协同以及模型反馈与优化等核心结合场景。 5. AI驱动下的消息队列系统架构演进的未来方向和发展趋势，以及在AI浪潮下的演进路径。 6. 消息队列新产品调研分析，介绍了Kafka、RocketMQ、RabbitMQ、Pulsar等主流产品的近期发展方向，主要集中在存算分离、多协议支持、去元数据依赖、分层存储和适配不同存储引擎等方面。 7. 介绍了8款近年涌现的新产品，通过分析它们的共性，预判领域发展趋势。 8. AI与消息队列的核心结合场景，包括训练数据管道、模型推理服务调度、边缘侧推理与云边协同以及模型反馈与优化等方面. 9. MCP 协议的融合应用，定义了 AI 模型与系统资源的标准化交互接口，可将自然语言转换为计算机指令，助力大语言模型调用工具 API。 10. 未来演进六大方向，包括高性能优化、统一底座与多协议支持、弹性架构升级、极简架构设计、插件化存储和AI 原生优化。