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通过 RabbitMQ 实现多智能体按主题通信、提问与协同应答。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"agent-mesh-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请基于 agent-mesh-mcp 设计一个多智能体问答流程：让研究助手把“检索最新向量数据库方案”的问题发送到 research.topic，由资料代理回答，再将结果回传给主代理。请给出消息主题设计、代理职责和示例消息格式。
一份多智能体通信方案，包含主题路由、消息结构、代理分工与回传流程。
请说明如何用 agent-mesh-mcp 将代码审查问题发送到 code.review 主题、将部署检查问题发送到 ops.check 主题，并让不同代理分别消费和回复。请输出推荐的主题命名规范与错误重试策略。
一套按主题分发与回复任务的配置建议，含命名规范、消费逻辑与重试机制。
请为 agent-mesh-mcp 设计一个代理协作协议，支持提问、应答、超时、失败通知和关联 ID 跟踪。请给出字段定义，以及主代理如何汇总多个子代理的回答。
一份可落地的协作协议草案，包含消息字段、状态流转与汇总策略。
通过 MCP 实现智能体注册、发现与任务委派，构建多智能体协作流程。
通过 Redis 流为多个智能体提供消息转发、收发与连通性检测能力
帮助用户通过管理接口统一管理 RabbitMQ 消息代理、认证与变更操作。
通过自然语言管理 RabbitMQ 集群、队列、交换机、用户与消息运维操作。
让多个 AI 编码代理实时通信、共享状态并协同完成开发任务。
帮助 AI 代理以确定性编排循环完成任务拆解、子代理执行与结果复核。