今年各类 AI 新应用、新成果如同雨后春笋般涌现。在 AI 应用从单一模型驱动向 Agentic AI 和全互联生态发展的进程中，MCP（模型上下文协议）的出现，正悄然改变着 AI 世界的交互方式，MCP 就像为企业安装了一台高效的“信息高速公路”，让各个部门、系统和数据源之间实现了无缝对接。但是还远远不够，MCP 协议在连接 AI 应用与数据时，中间件充当着系统与数据之间的“翻译官”，确保信息的无缝连接和实时传输，数据传输的精准度，帮助企业在瞬息万变的市场环境中保持敏捷。

华为云 AI 中间件提升 MCP/AI Agent 与 LLM 间的实时传输、数据精准度

（一）智能数据路由，指挥数据洪流精准向前

AI 应用往往涉及多种类型的数据，如结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据等。这些数据来源广泛、格式多样，并且具有不同的优先级和处理要求，如同奔腾不息的河流，涌向各个方向。然而，面对多种类型的数据，传统的中间件数据路由方式就像一座老旧的桥梁，难以承载这股汹涌的洪流，无法满足 AI 场景下对数据精准、高效传输的需求。

例如：智能医疗影像分析系统，海量的医学影像数据需要快速传输到相应的 AI 模型进行诊断分析，不仅要确保关键数据的优先处理，还要及时为医生提供准确的诊断建议。此时，传统的中间件往往无法应对这样的高压复杂场景，因为这要求中间件具备智能数据路由能力，华为云中间件的分布式消息服务 DMS，能够根据数据的特征、优先级以及目标模型的需求，动态地规划数据传输路径，确保关键数据优先处理，数据高效流转、避免数据拥塞和延迟，从而提高整个 AI 应用的响应速度和处理效率。

（二）智能 Agent 编排，指挥多智能体协作共舞

在复杂的业务场景中，需要多个 AI Agent 协作来实现。A2A 协议作为多智能体协作的桥梁，确保各个 AI Agent 之间和谐共舞。 华为云分布式消息服务 DMS 和事件网格 EG 服务提供支持 A2A 协议的 AI Queue 能力，在此过程中起到了协调任务、传递数据的关键作用，用来提升可扩展性和可靠性，系统能够轻松地添加或删除 AI Agent，而不会对现有系统造成大的影响。即使某个 AI Agent 出现故障或异常，也不会影响整个系统的运行，其他 AI Agent 仍然可以继续处理任务。同时，AI Queue 的任务管理和监控功能可以及时发现和解决潜在问题，确保任务的可靠执行，减少系统故障和业务中断的风险。

例如：在研发领域，需要多个 AI Agent 协作完成复杂的任务。需求分析 AI Agent 负责从各种数据库和文献中收集类型需求场景，存储到 AI Queue 中；架构师 AI Agent 从 AI Queue 中获取业务场景并进行技术方案分析，给出元数据、架构选型、设计模式文档；代码 AI Agent 根据架构文档生成框架代码和 API 接口，以及测试用例代码。整个过程如同流水线一样高效，AI Agent 们并行作业，任何 AI Agent 环节的变动都不会导致其他环节的阻塞、不会影响整体的进度。

（三）智能推理加速，点燃实时交互的“加速引擎”

AI 模型的推理过程通常计算密集且耗时较长，尤其是在处理大规模数据和复杂模型时。为了提高 AI 应用的实时性和用户体验，华为云中间件的分布式缓存服务 DCS 在智能推理加速方面也进行了技术创新。

例如：在电商推荐系统中，实时商品推荐是提升用户购买体验的关键环节。AI 推荐模型在处理海量用户请求时，需要对用户的实时行为、历史偏好进行复杂的计算和推理。然而传统方案反复计算历史搜索的 Key/Value 矩阵，导致显存占用激增并拖慢了响应速度。为解决这一问题，华为云分布式缓存服务 DCS 通过内存加速能力，优化推理任务的调度和执行，采用向量缓存和向量搜索等技术，将频繁使用的推理结果进行缓存，避免重复计算从而提升推理效率。具体来说，系统通过 KV Cache 卸载，将用户历史搜索的数据进行分层存储：高频访问的当前会话数据保留在 GPU 显存，低频历史数据卸载至缓存中间件中。当用户新增搜索条件时，AI 模型仅需计算新增 Token 的 KV 值，并通过异步预取机制从 Cache 快速加载历史上下文，避免重复计算。

此外，中间件还可以对向量数据进行压缩优化，在不显著降低模型精度的前提下，减少 GPU 计算资源的占用，降低推理成本，加快推理速度，快速响应用户的请求，实现实时交互，为用户提供更流畅、更便捷的服务体验。

华为云中间件技术升级换代：拥抱 AI 时代的创新变革

华为云中间件作为连接 AI 应用与智能体、大模型的关键桥梁，也在经历一场深刻的变革，以适应 AI 时代的独特需求。

（一）生成式推理与中间件的融合创新

模型推理是 AI 的核心技术之一，中间件作为关键桥梁，与 AI 技术深度融合，通过提供统一的数据接口和模型管理功能，不仅实现了数据的高效传输和模型的快速部署，更显著降低了 AI 应用的开发与运维复杂度，使 AI 开发者能够将更多精力专注于模型调优和 AI Agent 编排等关键任务。

同时，华为云中间件与 AI 技术的融合进一步提升了其智能化水平。借助神经网络的自动特征提取和模式识别能力，中间件能够优化自身机制。例如，通过构建智能流量预测模型，可预测业务流量的变化趋势，提前调整资源分配策略，实现更加精准的智能数据路由和资源调度。这种深度学习、推理预测与中间件的融合创新，将推动中间件技术向更加智能化、自动化方向发展，更好地适应 AI 时代的复杂业务需求。

（二）边缘计算与中间件的协同演进

随着物联网（IoT）的蓬勃发展，越来越多的智能设备部署在网络边缘，产生了海量的实时数据。边缘计算应运而生，它将计算能力从云端推向网络边缘，靠近数据源和用户，从而减少数据传输延迟，提高应用的实时性和响应速度。在 AI 时代，边缘计算与中间件的协同演进成为必然趋势。

华为云中间件在边缘计算环境中实现轻量化、高效化的部署，适应边缘设备有限的计算资源和存储能力。同时，它要具备边缘与云端的协同工作机制，能够将边缘设备收集的数据进行初步处理和筛选，将关键数据传输到云端进行深度分析和模型训练，再将训练好的模型和决策结果下发到边缘设备，实现边缘 AI 应用的智能闭环。通过边缘计算与中间件的协同演进，可以充分发挥边缘计算和云计算的优势，构建一个分布式、智能化的计算架构，为 AI 应用在物联网场景下的广泛应用提供强有力的技术支撑。

（三）安全与隐私保护的强化升级

AI 应用在处理大量数据时，尤其是涉及用户隐私和商业机密等敏感信息，安全与隐私保护已成为不容忽视的关键问题。作为数据传输和处理的核心环节，中间件必须在安全与隐私保护方面进行全面强化。

华为云中间件采用先进的加密技术，对数据在传输和存储过程中的完整性、机密性进行保护。同时，建立严格的身份认证和访问控制机制，确保只有授权用户和应用能够访问和操作数据。此外，中间件还可以与隐私保护技术（如差分隐私、同态加密等）相结合，在不影响数据可用性的前提下，最大限度地保护用户隐私。通过这些安全与隐私保护措施的强化升级，中间件能够为 AI 应用营造一个安全可靠的运行环境，增强用户对 AI 技术的信任和接受度。

华为云中间件与 MCP 结合实践场景演示

在当下主流的 Data Processing Platform Kafka 和 RocketMQ 的传统运维中，我们经常频繁操作控制台的各种页面查询和操作数据，流程繁琐，效率低下。有了 AI 技术加持，我们使用 LLM 结合 MCP 来实现高效的中间件运维。通过这种方式，可以用自然语言轻松完成各种操作，提高运维效率。

运用 LLM 与 MCP 这对 “黄金组合”，实现以自然语言形式轻松查询 RocketMQ 集群的运行状态、Topic 的详细信息以及消息具体内容等信息。理论上，凡是我们系统内部所涵盖的信息，皆可通过一次简洁流畅的自然语言交互精准查询获取，不仅如此，还可基于查询结果连续追问，沿着信息的脉络挖掘出问题的根本原因。如此一来，开发团队无需反复切换访问众多页面，省去了繁琐地编辑命令行、填写参数、执行操作，真正实现了便捷、高效的信息查询体验，极大地提升了工作效率。

场景一：查询实例详情

场景二：查询 Topic 信息

场景三：查询消息内容

中间件在 AI 时代的显著商业价值

从分布式中间件到云原生中间件，中间件技术在解决算力和可靠性问题方面取得了显著成就，为 AI 时代的到来奠定了坚实基础。而 AI 时代的到来，为其赋予了“智能化”的新使命。

（一）助力企业数字化转型与智能化升级

企业数字化转型的窗口期迎来新的机遇，AI 技术的应用是关键驱动力之一。中间件作为企业 IT 架构的核心组成部分，通过在智能数据路由、智能 Agent 编排、智能 Agent 调度、智能推理加速等方面的技术升级，能够帮助企业更好地整合和利用数据资源，提高业务流程的自动化和智能化水平，从而实现数字化转型与智能化升级的目标。

（二）推动 AI 产业生态的繁荣发展

中间件技术的不断创新和发展为 AI 产业生态的繁荣提供了有力支持。作为连接 AI 应用、大模型、GPU 资源等关键纽带，在推动 AI 产业生态不断完善和壮大的过程中发挥越来越重要的作用。这不仅为 AI 产业的发展赢得了更广阔的市场空间，也为中间件的发展创造了更多的商业机会。

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