消息推送系统

在现代软件架构中，统一消息系统和人工智能体（AI Agent）的结合成为提升系统智能化的重要手段。统一消息系统能够将不同来源的消息集中处理，为人工智能体提供一致的数据输入。

以Python为例，我们可以使用RabbitMQ作为消息队列，实现消息的发布与订阅。以下是一个简单的示例代码：

    import pika

    def publish_message():
        connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
        channel = connection.channel()
        channel.queue_declare(queue='ai_input')
        channel.basic_publish(exchange='',
                              routing_key='ai_input',
                              body='用户查询：今天天气如何？')
        print(" [x] Sent '用户查询：今天天气如何？'")
        connection.close()

    def consume_message():
        connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
        channel = connection.channel()
        channel.queue_declare(queue='ai_input')

        def callback(ch, method, properties, body):
            print(f" [x] Received {body.decode()}")

        channel.basic_consume(queue='ai_input',
                              on_message_callback=callback,
                              auto_ack=True)

        print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
        channel.start_consuming()
    

上述代码实现了消息的发布与消费，人工智能体可以基于接收到的消息进行语义分析，并返回相应的结果。例如，结合自然语言处理技术，AI体可以识别用户的意图并调用外部API获取天气信息。

统一消息系统的引入不仅提升了系统的可扩展性，还为人工智能体提供了稳定的数据流。未来，随着边缘计算和实时数据处理的发展，这种集成方式将在更多场景中得到应用。