美团搜索推荐统一Agent之需求分析与架构设计

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一、需求分析

1. 业务目标

构建搜推场景下的统一Agent业务架构，支持多智能体协同完成搜索推荐任务，通过整合大模型、RAG、自主规划等AI技术，提升搜推场景的交互效率、推荐精准度及系统扩展性，满足高并发、大规模数据处理需求。

2. 核心功能需求

（1）多智能体（Multi-Agent）系统设计

• 支持多角色智能体注册与管理（如用户意图理解Agent、商品推荐Agent、内容过滤Agent等）。
• 实现智能体间的协同决策（如用户查询→意图解析→资源调用→结果整合的全流程分工）。
• 支持动态智能体扩展（新增业务场景时可快速接入新智能体，无需修改底层架构）。

（2）Workflow引擎开发

• 提供可视化流程配置能力，支持用户自定义搜推任务流程（如“意图识别→商品召回→排序优化→风险过滤”）。
• 支持流程节点的条件分支（如根据用户画像切换推荐策略）、循环重试（如检索失败时自动切换数据源）。
• 记录流程执行日志，支持问题追溯与流程优化。

（3）多智能体交互协议

• 定义标准化通信格式（包含消息类型、意图标识、数据结构等），确保跨Agent协同的一致性。
• 支持实时通信（同步决策）与异步通信（任务异步调度），适配不同业务响应需求。
• 实现智能体间的意图对齐机制（如推荐Agent需理解用户意图Agent的解析结果，避免偏差）。

（4）系统性能与稳定性

• 支持每秒10万+请求的高并发处理（搜推核心场景峰值需求）。
• 实现毫秒级响应延迟（用户搜索推荐场景平均响应时间≤200ms）。
• 具备容错机制（如单个Agent故障时自动降级或切换备用节点）。

（5）AI技术整合

• 集成大模型推理能力（如通过Function Call调用搜推工具，生成个性化推荐理由）。
• 支持检索增强生成（RAG），关联美团商品库、用户行为库等私有数据，提升推荐相关性。
• 融入自主规划与深度反思能力（如推荐结果不佳时自动调整召回策略）。

3. 非功能需求

类别	具体要求
可扩展性	支持100+智能体同时在线，新增Agent时配置即可生效
可靠性	系统可用性≥99.99%，核心节点故障自动切换
安全性	智能体通信加密，敏感数据（如用户信息）脱敏处理
可监控性	支持智能体性能、流程执行状态、错误率实时监控
兼容性	兼容现有搜推系统（如美团搜索API、推荐引擎）

二、架构设计

1. 整体架构图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        客户端层（搜推场景）                        │
│ （美团APP搜索框、商品推荐页、个性化首页等）                        │
└───────────────────────────┬─────────────────────────────────────┘│
┌───────────────────────────▼─────────────────────────────────────┐
│                        接入层（API Gateway）                      │
│ （请求路由、负载均衡、鉴权、限流）                                │
└───────────────────────────┬─────────────────────────────────────┘│
┌───────────────────────────▼─────────────────────────────────────┐
│                        核心服务层                                │
├───────────────┬────────────────┬───────────────┬────────────────┤
│  Agent管理平台  │  Workflow引擎   │  交互协议服务  │  AI能力集成层   │
│ （注册/配置/监控）│（流程编排/执行）│（通信/协同）  │（大模型/RAG等） │
└───────────────┴────────────────┴───────────────┴────────────────┘│
┌───────────────────────────▼─────────────────────────────────────┐
│                        数据层                                    │
├───────────────┬────────────────┬───────────────┬────────────────┤
│  Agent元数据库  │  流程日志库     │  搜推知识库    │  大模型缓存库   │
│ （MySQL）      │ （Elasticsearch）│（向量数据库）  │ （Redis）       │
└───────────────┴────────────────┴───────────────┴────────────────┘│
┌───────────────────────────▼─────────────────────────────────────┐
│                        基础设施层                                │
│ （K8s容器化部署、Kafka消息队列、RPC框架、监控告警系统）           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

2. 核心模块设计

（1）Agent管理平台

• 功能：负责智能体的注册、配置、生命周期管理及监控。
• 核心组件：
  • 注册中心：存储Agent元数据（名称、功能、接口地址、依赖关系）。
  • 配置中心：支持动态调整Agent参数（如资源配额、重试次数）。
  • 监控面板：展示Agent的调用量、成功率、响应时间等指标。

（2）Workflow引擎

• 功能：定义并执行搜推任务流程，支持可视化配置。
• 核心组件：
  • 流程解析器：解析用户配置的流程模板（JSON/XML格式）。
  • 节点调度器：按流程顺序调用各Agent，处理分支/循环逻辑。
  • 日志记录器：存储流程执行细节（节点耗时、输入输出）。

（3）交互协议服务

• 功能：标准化智能体间通信格式，保障协同效率。
• 协议格式示例：

  {"messageId": "msg_123","sender": "intent_agent",  // 发送方Agent"receiver": "recommend_agent",  // 接收方Agent"type": "INTENT_RESULT",  // 消息类型"data": {"userId": "u_456","intent": "购买生鲜水果","confidence": 0.92},"timestamp": 1690000000000
  }
  

（4）AI能力集成层

• 功能：整合大模型、RAG等技术，为Agent提供AI能力支持。
• 核心组件：
  • 大模型调用器：封装LangChain接口，支持Function Call调用搜推工具。
  • RAG服务：连接商品知识库（向量数据库），生成带上下文的推荐结果。
  • 反思模块：分析推荐效果，自动优化流程（如点击率低时调整召回策略）。

三、开发计划（12周）

第1-2周：需求细化与技术选型

任务1：细化Agent角色与交互场景

• 输出《搜推场景Agent角色清单》（如意图识别、商品召回、排序、过滤等）。
• 明确各Agent的输入输出格式（例：意图Agent输入“用户查询文本”，输出“意图标签+置信度”）。

任务2：技术栈确认

• 后端框架：Spring Cloud（微服务）、Spring Boot（单个服务）。
• 中间件：Kafka（Agent间异步通信）、Redis（缓存）、MySQL（元数据）、Milvus（向量数据库，RAG用）。
• Agent工具：LangGraph（多智能体协作）、LangChain（大模型调用）。

验证结果

• 输出《Agent角色与交互规范文档》《技术栈选型报告》。

第3-4周：核心框架开发（Agent管理平台）

任务1：Agent注册中心开发

• 实现Agent注册接口（POST /agent/register），存储元数据至MySQL。
• 开发Agent查询接口（GET /agent/list?type=recommend），支持按类型筛选。

任务2：配置中心与监控面板

• 集成Nacos配置中心，支持动态修改Agent参数（如“maxRetry=3”）。
• 开发监控页面，展示Agent调用量、成功率（基于Prometheus+Grafana）。

验证结果

• 成功注册3个测试Agent（意图Agent、推荐Agent、过滤Agent）。
• 监控面板可实时显示Agent调用数据，修改Nacos配置后10秒内生效。

第5-6周：Workflow引擎开发

任务1：流程模板定义与解析

• 设计流程模板格式（支持节点、分支、依赖关系）：

  {"flowId": "search_flow","nodes": [{"id": "n1", "agent": "intent_agent", "next": "n2"},{"id": "n2", "agent": "recall_agent", "next": "n3"},{"id": "n3", "agent": "rank_agent"}]
  }
  

• 开发流程解析器，将模板转换为可执行的节点链。

任务2：节点调度器开发

• 实现按流程顺序调用Agent的逻辑，支持同步/异步执行。
• 处理分支逻辑（如“若意图置信度<0.6，则调用人工审核Agent”）。

验证结果

• 配置“搜索→意图识别→召回→排序”流程，执行后返回正确的节点调用顺序日志。
• 分支逻辑生效：当意图置信度=0.5时，自动触发人工审核Agent。

第7-8周：交互协议与多Agent协同

任务1：交互协议实现

• 开发协议封装工具类，统一消息格式（如上文JSON示例）。
• 实现同步通信（RPC）与异步通信（Kafka）两种模式。

任务2：多Agent协同测试

• 模拟场景：用户查询“苹果”→意图Agent识别“购买水果”→推荐Agent返回苹果商品列表。
• 验证Agent间消息传递的准确性（意图数据无丢失）。

验证结果

• 同步通信响应时间≤50ms，异步通信消息延迟≤100ms。
• 多Agent协同完成“查询→推荐”流程，结果符合预期。

第9-10周：AI能力集成（大模型+RAG）

任务1：大模型调用模块

• 集成LangChain，实现Function Call调用搜推工具（如“调用商品库API获取价格”）。
• 开发推荐理由生成功能（大模型基于商品信息生成“这款苹果今日降价20%”）。

任务2：RAG服务开发

• 将美团商品库数据（名称、描述、价格）转换为向量，存储至Milvus。
• 实现“用户查询→向量检索→大模型生成回答”的RAG流程（如查询“甜的苹果”，返回含糖量高的商品）。

验证结果

• 大模型成功调用商品库API，生成准确的推荐理由。
• RAG检索结果与用户查询的相关性≥85%（人工抽样验证）。

第11-12周：性能优化与系统集成

任务1：高并发优化

• 实现接口限流（基于Sentinel），支持每秒10万+请求。
• 优化Redis缓存策略（热点商品推荐结果缓存10分钟）。

任务2：与现有搜推系统集成

• 开发适配层，对接美团现有搜索API、推荐引擎。
• 进行全链路测试（从APP请求到返回推荐结果的端到端验证）。

验证结果

• 压测显示系统支持15万QPS，响应时间≤150ms，无超时。
• 与现有系统集成后，推荐点击率提升8%（对比线上数据）。

四、问题反馈与迭代

若开发过程中遇到以下问题，将及时咨询确认：

1. Agent角色划分是否需调整（如是否新增“用户画像Agent”）？
2. 大模型调用的成本控制要求（如单次调用耗时上限）？
3. 与现有系统集成的具体接口规范（如推荐引擎的输入格式）？

请确认上述需求分析、架构设计及开发计划是否合理，收到反馈后将启动第一阶段开发。

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