在做多 Agent 系统时最让人头疼的不是单个 Agent 的智能程度而是它们之间怎么说话、怎么找到彼此、怎么把一条消息可靠地送到对端。hermes peer 就是冲着这个问题去的——它是一套面向 Agent 间点对点通信的轻量级协议与工具集核心目标只有一个让不同进程、不同机器、甚至不同语言写的 Agent像几个同事在会议室里聊天一样把消息点对点地传到该去的地方。这篇文章我会从协议设计思路讲起再用一个全栈协作案例带你把整个流程跑通。适合已经在搭多 Agent 系统的开发者也适合刚入门 Agent 开发、想了解通信层应该怎么设计的朋友。读完你至少能搞清楚三件事hermes peer 的消息格式为什么这么设计、握手和重连机制解决了什么问题、以及怎么用它把几个干不同活的 Agent 串成一个能跑通的整体。1. hermes peer 整体设计思路为什么选择点对点而非中心化1.1 中心化消息队列的痛点很多人搭建多 Agent 系统时第一反应是上一个消息队列比如 Redis Stream、RabbitMQ 或者 Kafka让所有 Agent 都往队列里写消息、从队列里读消息。这种中心化架构在 Agent 数量少、拓扑固定的场景下完全够用但一旦 Agent 的数量变多、任务动态变化问题就来了。首先是单点压力。所有消息都过 BrokerBroker 的吞吐就成了整个系统的天花板。其次是拓扑僵化每加一个 Agent 都要改 Broker 的路由配置作为 Agent 的设计者我们想要的是即插即用的感觉而不是每加一个新角色就去改配置中心。还有一个很隐蔽的问题中心化架构里消息经过的跳数多链路长了延迟损耗和故障排查的难度都成倍增长。hermes peer 的思路很简单——把通信能力直接内嵌到每个 Agent 里。两个 Agent 之间要说话就建立一个点对点的通道消息不经过任何中转。这样做的好处非常直观延迟低、拓扑灵活、没有单点瓶颈。当然它也带来新的问题比如 Agent 之间怎么发现彼此、网络环境复杂时怎么穿透、建立连接后的可靠性和安全性怎么保证这些都是我在实际项目中逐个踩坑踩出来的后面会详细说。1.2 hermes peer 的技术定位它不是一个重框架在选型的时候我对比过几类方案。一类是像 gRPC 这种成熟的 RPC 框架它确实能解决点对点调用的问题但它太“重”了。gRPC 强依赖 Protobuf 定义接口服务治理、负载均衡这些能力对 Agent 之间这种轻量协作来说属于过度设计。另一类是像 Netty 这种网络库灵活度极高但什么都要自己写从消息编解码到连接管理工作量太大了。hermes peer 的定位刚好卡在中间它给出一套足够精简的通信原语——连接、发送、广播、订阅配上默认的序列化方案和重连逻辑让你不用从零写网络层。或者这么说它有点像一个“带协议约定的 RPC 一套内置的消息路由”但把心智负担控制在很低的水平。我这边用下来从接进第一个 Agent 到三个 Agent 协作跑通大概花了一个下午这个上手成本在同类工具里算是很友好的。1.3 一张图看懂 hermes peer 的通信模型我用一句话概括 hermes peer 的通信模型每个 Agent 既是服务端又是客户端既监听别人的连接请求也主动连接别人。两个 Agent 建立连接后它们之间维持一个全双工通道。这个通道上有三种消息类型请求-响应Request-Response、单向通知Fire-and-Forget和流式数据Streaming。这三种类型基本覆盖了 Agent 协作里绝大多数场景。比如 Agent A 向 Agent B 要一份数据用 Request-ResponseAgent A 通知 Agent B“我这边状态更新了”用 Fire-and-ForgetAgent A 持续向 Agent B 推送传感器数据用 Streaming。这里有一个设计上的关键点hermes peer 不区分客户端和服务端角色连接是对等的。这意味着不存在“谁挂了谁就找不到谁”的问题任何一方都可以主动发起连接。在 Agent 协作场景里这非常实用因为不同的 Agent 可能运行在不同的网络位置没有天然的“主从”关系。2. 协议设计核心细节消息格式、握手流程与可靠性保障2.1 消息帧结构弄清每一字节的用途hermes peer 的线上消息帧设计得相当紧凑。每一个帧由三部分组成固定长度的头部、可选的元数据区、以及业务负载。头部包含四个字段协议版本号、消息类型、消息 ID 和负载长度。你可以把协议版本号想象成普通话的“口音标准”不同大版本之间如果口音不通直接拒绝通信避免解析错乱。消息类型占一个字节目前定义了 8 种握手请求、握手响应、心跳、请求、响应、通知、流开始、流数据。元数据区是一个使用 Varint 编码的 KV 映射用来携带链路追踪 ID、超时时间这类不常变的信息。业务负载就是真正的消息体默认采用 JSON 序列化也可以插拔换成 Protobuf 或 MessagePack。消息 ID 这个字段很多人容易忽略但它是整个可靠通信的基石。每条请求消息都有一个全局唯一的 ID响应的消息头里会带上请求的 ID这样发送方才能把响应和请求对上。如果用的是异步编程模型这个 ID 就是回调函数的分拣标签。我在早期的实现里因为没有消息 ID只能靠“按顺序匹配”来对应请求和响应一旦出现并发请求就全乱了。后来加了 UUID 消息 ID问题迎刃而解。2.2 握手流程从 Hello 到 Ready 的四步两个 Agent 建立连接后并不是立刻就能收发业务消息得先过一次握手流程。hermes peer 的握手流程参考了 TLS 的思路但简化了很多一共四步。第一步连接发起方发送 HandshakeRequest 帧里面携带自己的 Agent ID、Agent Name、协议版本号和一组支持的认证方式。第二步接收方收到后检查版本号是否兼容、认证方式是否匹配然后回复 HandshakeResponse如果愿意建立通信就在响应里放一个随机生成的 nonce 字符串。第三步发起方拿到 nonce 后用自己的私钥对它签名如果配置了证书认证或者直接返回一段预共享密钥的哈希值把签名结果放进 HandshakeVerify 帧发回去。第四步接收方验证签名或哈希确认无误后返回最终就绪信号双方把连接状态置为 Ready。为什么要有这一步而不是直接开始通信因为 Agent 之间经常要交换敏感数据如果连接层不认证任何人都能连上来套走消息。我在内网环境里跑过一个测试不启用认证时一个伪装的 Agent 可以在 3 秒内混入系统任意读取其他 Agent 的心跳包。启用握手认证后这类伪造连接基本被杜绝了。注意握手超时时间建议设置得短一些我一般配置 5 秒。因为 Agent 之间通常是内网互连5 秒足够完成四次握手。如果设置太长一旦某个 Agent 变成半开连接状态业务请求会在握手阶段堆积拖垮整个 Agent 的消息循环。2.3 心跳与重连让链路活得更久网络环境并不总是可靠的。某个 Agent 可能只是网络闪断了几秒钟TCP 连接就已经断掉了。hermes peer 在这块采用了标准的心跳保活机制双方每 15 秒发送一个 Ping 帧对端必须在 5 秒内回复 Pong否则判定对端不可达。我一开始觉得 15 秒的间隔会不会太频繁后来在生产环境里遇到过一次事故某个 Agent 因为 GC 停顿了 40 秒导致所有对端都判定它“死亡”链路被暴力断开。重启后我学乖了把心跳间隔改成了 30 秒并且引入了“连续错过 3 次心跳才判定死亡”的规则相当于给链路加了 90 秒的容错窗口。实际效果好了很多GC 停顿不再引发大规模断连。重连逻辑也值得一提。hermes peer 内置了指数退避的重连策略初始重试间隔 1 秒每次翻倍最大 60 秒。重连过程中之前注册的事件订阅和挂起的请求队列都会被保留一旦链路恢复所有未完成的消息会自动重发。这个设计让我省了很多事因为业务层完全不需要关心连接是否中断只要在发消息时拿到一个 Future 就可以。2.4 消息可靠性与乱序处理Agent 之间发送消息通常要求“不丢不重”。hermes peer 采用类似 TCP 的滑动窗口机制来保证有序性和可靠性发送方为每条消息维护一个 seq number接收方收到后回复 ack。如果发送方在超时时间内没收到 ack会重发该消息。但这里有个业务层面的陷阱如果使用默认的“至少一次”投递语义接收方可能因为重发而收到重复消息。因此 hermes peer 在接收端做了一个去重表记录最近 5000 条消息的 seq number发现重复就直接丢弃。业务侧再配合消息 ID 做幂等处理基本就能保证“恰好一次”的语义了。这个去重表让我躲过一个大坑。之前在做订单状态同步的时候两个 Agent 之间因为网络抖动导致同一条状态更新消息被重发了三次接收方如果不做幂等订单状态就会被错误地覆盖成旧值。加了 seq 去重后这类问题从根上解决了。3. 实操过程两个 Agent 从零开始打通一条点对点通道3.1 环境准备与依赖安装我用 Python 3.10 作为演示环境。hermes peer 的 Python 实现安装非常简单直接用 pip 拉取即可。其他语言版本我试过 Go 和 TypeScript 的API 设计基本对齐通用模型创建节点、注册消息处理器、发起连接、发送消息。跨语言通信是天然支持的因为协议规范统一跟语言没关系。安装完依赖后第一步是初始化一个 hermes peer 节点。每个 Agent 在启动时都会创建一个节点实例这个实例负责监听入站连接、发起出站连接、以及路由消息。节点初始化时需要指定两个东西监听端口以及 Agent ID。Agent ID 是整个系统里的唯一标识其他 Agent 通过它来寻址。pip install hermes-peer一个典型的最小节点初始化代码看起来是这样的from hermes_peer import PeerNode, Message node PeerNode( agent_idagent-demo-a, listen_host0.0.0.0, listen_port9001 ) node.on_request(echo) async def handle_echo(payload: dict) - dict: return {echo: payload[text]} node.start()这段代码先创建了一个节点注册了一个名为 echo 的请求处理器然后启动节点。它做的事情是监听 9001 端口等待别的 Agent 来连。3.2 配置文件里的几个关键参数hermes peer 的配置项不多但有几个参数直接决定系统能不能稳定运行。我把它们整理成一张表参数默认值作用与建议listen_host0.0.0.0监听地址内网环境保持默认即可listen_port随机端口指定固定端口方便对端提前配置heartbeat_interval30 秒心跳间隔GC 停顿多的环境调大到 45 秒max_reconnect_backoff60 秒最大重连间隔别调太小否则容易重连风暴message_timeout30 秒请求的超时时间超过这个时间触发超时回调ack_retry_times3 次消息重发次数0 表示不重发配置这些参数时有一条原则宁可保守一点也不要激进。超时时间设太短会导致正常的慢请求被判失败设太长又会让失败请求长期占用资源。我的经验是把 message_timeout 设成业务接口 P99 延迟的 3 到 5 倍比如业务接口平均响应 2 秒、偶尔 5 秒那超时设 15 秒就比较合理。3.3 打通第一条通道Agent A 与 Agent B 握手两个 Agent 都启动后就可以建立连接了。Agent A 主动连接 Agent B代码非常简单node_a.connect( peer_agent_idagent-demo-b, host127.0.0.1, port9002 )connect 方法会触发刚才讲的四步握手流程。连接成功后Agent A 就可以向 Agent B 发送请求了。这里要注意connect 是非阻塞的你发出连接请求后如果立即发送业务消息消息可能会进入等待队列等连接建好之后自动发出。这个设计很棒因为业务代码不用关心时序问题。如果要验证连接是否建立可以调用 check_ready 方法它返回两个布尔值连接状态和握手状态。我在调试时习惯把这两个值打到控制台一眼就能看出卡在哪一步了。第一次跑通的时候我在 Agent B 那边打印了一条接收日志看到请求顺利到达、响应顺利返回那一刻确实挺有成就感的。整个过程从零到一不到五分钟——这正是一个好的通信层该有的体验。3.4 广播与订阅一对多通信的便捷姿势点对点通信解决了一对一的问题但 Agent 协作里经常需要一对多通知。hermes peer 提供了广播broadcast和订阅subscribe两种原语。广播就是把消息发给当前节点的所有活跃连接订阅则更像一个轻量级的消息总线订阅者向发布者注册某个主题发布者向该主题发布消息所有订阅者都会收到。与中心化消息队列不同hermes peer 的订阅关系是分发式维护的发布者直接遍历自己的订阅者列表逐个推送不走中间节点。好处是少了一跳延迟坏处是如果某个订阅者处理太慢会拖慢发布者的发送速度。我的做法是对于耗时长的处理逻辑订阅者接收到消息后先丢进自己的异步队列由工作线程慢慢消化不要直接阻塞回调。4. 全栈协作案例三个 Agent 合作完成一次数据查询任务4.1 案例背景三个分工明确的 Agent理论讲完总得落到实战上。这个案例是这样设计的三个 Agent 分别负责不同的职责它们通过 hermes peer 互相通信协作完成“查询用户订单状态”这个完整任务。第一个是 API Agent它负责暴露 HTTP 接口给前端调用收到请求后把参数整理成标准化的消息第二个是业务 Agent它负责处理核心业务逻辑比如解析订单号、校验权限、整合上下游数据第三个是数据 Agent它负责操作数据库执行实际的查询语句返回结果。这三个 Agent 分布在两台机器上API Agent 和业务 Agent 跑在同一台机器数据 Agent 跑在另一台机器。这有点接近真实部署数据层往往独立部署不能和业务层混在一起。整个协作流程通过 hermes peer 的 Request-Response 模式串联起来链路很短每跳都是一次点对点直连。4.2 消息流转链路与处理逻辑我把处理流程拆成五步每步都非常清晰。第一步前端调用 API Agent 的/order/status接口传入订单号。API Agent 将 HTTP 请求转换成一条语义明确的消息发给业务 Agent。消息体长这样{ type: QUERY_ORDER_STATUS, orderId: ORD-20240601-001, traceId: a8f3c9e2-1b7d-4e6a-9c3f-2b5d8e7a1c04 }traceId 这里很有讲究。我最初没有 traceId 的时候一个请求走到第二个 Agent 就丢了追踪线索日志根本串不起来。后来每跳消息都带上同一个 traceId配合日志框架的 MDC 机制可以很直观地看到一个请求在三个 Agent 间的完整路径。第二步业务 Agent 收到消息后先做一些前置校验比如订单号格式是否正确、当前用户是否有权限查看这个订单然后向数据 Agent 发起一次数据库查询请求。第三步数据 Agent 收到查询请求后执行 SQL把查到的原始结果返回给业务 Agent。为了提高效率数据 Agent 这里做了一个小优化对于近期被频繁查询的订单结果直接放在本地缓存里命中缓存就免去一次数据库访问。第四步业务 Agent 拿到原始数据后进行业务加工。比如把订单状态码从数字枚举翻译成人话、把时间戳格式化成用户友好的字符串再把加工后的结果返回给 API Agent。第五步API Agent 收到最终结果封装成 HTTP JSON 响应返回给前端。4.3 消息处理器的编排每个 Agent 只需关心自己的事这个案例里三个 Agent 的代码都不复杂因为 hermes peer 已经把通信的锅都背了。每个 Agent 只需要注册自己的消息处理器然后等待消息到来。API Agent 的处理器只管一件事把 HTTP 参数映射成消息负载然后调用业务 Agent。业务 Agent 的处理器只管一件事依赖自己的业务逻辑决定下一步调用谁。数据 Agent 的处理器只管一件事执行数据库查询并返回结果。这种“各司其职”的编排方式让每个 Agent 的代码都保持在一个非常内聚的状态。你不需要在一个 Agent 里同时处理 HTTP、业务逻辑和数据库访问这对代码的维护性和可测试性都是巨大的提升。我可以在不碰业务 Agent 的情况下单独把数据 Agent 换成另一个数据库实现而不会影响其他部分。4.4 成功验证与性能表现我把三个 Agent 跑起来后用压测工具模拟了 500 个并发请求。结果很直观在未启用数据缓存时P95 延迟是 120 毫秒启用缓存后P95 降到 40 毫秒。这个性能对大多数业务场景都够用了。对比一下同样架构跑在 Kafka 上的数据因为消息要经过 Broker 路由再被消费端拉取P95 延迟大概是 300 毫秒左右。hermes peer 的优势主要体现在延迟上毕竟跳数少一跳。再看可靠性。我在测试过程中手动 kill 掉数据 Agent 的进程等 5 秒再重启业务 Agent 里的重连机制自动恢复了链路期间发送的查询请求没有丢失都等数据 Agent 恢复后完成了处理。业务层只需要捕获一次超时异常然后做一次重试就拿到了正确结果。5. 常见问题与排查技巧实录5.1 连接失败先看握手再抓包遇到的第一个高频问题是两个 Agent 连不上。排查的时候不要一上来就抓包先检查三件套Agent ID 是否冲突、端口是否被占用、版本号是否兼容。Agent ID 冲突导致的问题很隐蔽因为会出现“明明连接成功但消息却发给了另一个同名 Agent”的情况。如果这三件事都没问题再开 tcpdump 抓包看握手流程卡在哪个阶段。我看过几次包最常见的情况是对端发来了 HandshakeResponse但发起方卡在等待 HandshakeVerify 的状态原因是对端的认证配置和我这边不匹配两边握手协议没有对齐。这时只要统一认证方式即可。5.2 消息超时重试策略要设计好消息超时是另一个高频问题。hermes peer 默认的超时重传是 3 次间隔 1 秒、2 秒、4 秒逐次递增。这个策略对幂等接口很友好但对非幂等接口就要小心了。举个例子如果业务 Agent 向数据 Agent 发送一条“创建订单”的消息第一次执行成功了但响应在回传时丢了发送方超时重试结果接收方又执行了一遍“创建订单”产生了两条重复订单。解决方案有两种一是把这类写操作设计成天然幂等的比如在消息里带一个全局唯一的业务幂等键数据库层面做唯一约束二是在业务 Agent 内部维护一个已处理消息的去重表收到重复消息直接返回上次的结果。两个方案我都用过推荐业务量小的场景先加去重表简单高效。5.3 网络分区与脑裂Agent 状态维护技巧在多机部署时网络分区偶有发生。一台交换机故障可能导致两边的 Agent 互相不可达。此时业务 Agent 会发现数据 Agent 失联但并不会自动切换数据源。这是一个值得注意的点hermes peer 只负责通信不负责分布式共识。我的做法是在业务 Agent 里维护一个健康状态表定期检查数据 Agent 的连通性如果连续 3 次检查失败就标记为“不可用”不再继续发请求直接返回错误给上游。等数据 Agent 恢复后健康状态表会重新标记为“可用”自动恢复流量。这种做法在绝大多数业务场景下已经足够不需要动用 Raft 那套机制。6. 实操心得与后续扩展6.1 选型时的几个教训用 hermes peer 的过程中我踩过几次坑也想明白了几件事。第一个教训是不要过度设计。早期我想着 Agent 数以后会很多即使现在只有三个也强行上了一套服务注册与发现机制。结果就是调试复杂度直线上升每个 Agent 启动后还要去注册中心报到网络一出问题先排查注册中心。后来简化成“配置文件写死对端地址 失败重试”反而稳定得多。第二个教训是认证一定要开启。内网环境省事不配认证刚开始觉得没问题但中外来进程一旦混入能直接读到所有 Agent 之间的消息流。后来我把证书认证作为强制项虽然配置成本高了一点但安全感完全不同。第三个教训是日志要结构化。hermes peer 本身会打日志但都是单机的视角。真正定位跨 Agent 问题靠的是业务日志里带的 traceId。我把每个消息处理的开始、结束、异常都打点输出到统一日志中心这样可以按 traceId 聚合出一个请求在三个 Agent 间的完整生命周期定位问题效率提升了不止一个量级。6.2 后续可以怎么扩展这套基础通信能力跑通之后可扩展的方向还是挺多的。比如可以给 hermes peer 加一层消息加密对接 KMS 做密钥管理满足更严格的安全要求。又比如可以做一个简单的 Dashboard可视化展示每个 Agent 的连接状态、消息吞吐量、延迟分布对运维排障很有帮助。还有一个我觉得特别值得做的方向在 hermes peer 之上加一层 Agent 发现服务。当 Agent 数量超过 20 个以后靠配置文件维护对端地址会变得很头疼这时候引入一个轻量级协调者来动态注册和发现 Agent是水到渠成的事。hermes peer 提供了事件回调机制Agent 节点上线和下线都能触发通知基于这套回调机制做一个动态服务发现其实很简单。如果往更远想还可以基于 hermes peer 做一套无中心的 Agent 编排引擎。每个 Agent 通过消息来协商任务的分工而不是依赖一个中央调度器。这可以说是 Agent 系统“去中心化”的一个重要方向。我现在正在自己的项目里尝试用这种方式组织一个自动运维 Agent 集群后续如果有成果了再单独写一篇分享。最后再分享一个小技巧如果你在多 Agent 系统里经常遇到“消息能通但不知道为什么业务结果不对”强烈建议先在每个 Agent 的入口和出口分别打印日志确认消息进出的内容完全一致。很多时候问题的根源不在通信层而在 Agent 自己的处理逻辑。把通信层和其他逻辑清晰地切分开会让整个系统的可观测性好非常多。