• 掌握 AI 异步通信需求与 RocketMQ 场景适配
• 理解 LiteTopic、优先级队列，支撑高并发 AI 会话
• 解决长连接恢复、MCP / A2A 与主流 Agent 框架集成
• 结合百炼、Qoder 案例，掌握 RocketMQ for AI 落地实践

在大模型和 AI Agent 快速演进的今天，企业级 AI 应用正面临前所未有的通信挑战：LLM 推理耗时长导致同步阻塞、GPU 资源稀缺需要精细化调度、多智能体协作缺乏可靠的异步通信基座、用户会话状态在网络波动时频繁丢失。

Apache RocketMQ 作为 AI-Native 异步通信引擎，推出了面向 AI 场景的全新消息模型——LiteTopic，支持百万级轻量主题的按需创建与自动过期；结合优先级队列实现智能资源调度；并通过 A2A 协议和 MCP 集成，为多智能体协作提供标准化的通信方案。

本课程从核心原理到实战落地，全面讲解 RocketMQ for AI 的技术体系，并结合百炼、Qoder 等企业级真实案例，帮助你掌握构建稳定、高效、可扩展的 AI 应用通信基础设施的核心能力。

• 模型平台 / 推理服务工程师：构建大模型服务平台，需解决百万级并发隔离与算力流量治理。
• AI 应用开发者：构建 Agent 或 AI 原生应用，需解决超时断连、多 Agent 协作、会话续传。
• AI 基础设施架构师：负责 AI 系统通信选型与架构设计，关注 A2A / MCP 协议集成与生态对接。
• 前置知识：熟悉消息队列基本概念，了解 AI Agent 基本概念。

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