ظهور Apache Flink Agents: نقطه عطفی در پردازش جریان و هوش مصنوعی لحظه‌ای
در دنیای پردازش جریان سازمانی، دو فرمانروا داریم: Apache Spark و Apache Flink. اما فلینک به دلیل امکان پردازش تک رویداد به صورت مقیاس‌پذیر، در محیط‌هایی که به ازای هر رخداد نیاز به پردازش جداگانه است، تبدیل به de-facto standard شده است.
✨ چند روز پیش خبر جذابی منتشر شد: معرفی Flink Agents، زیرپروژه‌ای جدید که با حمایت شرکت #Confluent عرضه شده و یک گام بزرگ در ترکیب پردازش جریان با پیشرفت‌های هوش مصنوعی به حساب می‌آید.
https://flink.apache.org/2025/10/15/apache-flink-agents-0.1.0-release-announcement
💡 چرا این خبر مهم است؟
سیستم‌های هوشمند فعلی اغلب منتظر دستور کاربر هستند، اما در صنایع فروشگاه‌های آنلاین، مالی، IoT و لجستیک، تصمیمات حیاتی باید همین لحظه و بر اساس رویدادهای زنده گرفته شوند:
⚡️ شکست تراکنش
⚡️اختلال در سنسورها
⚡️فعالیت لحظه‌ای کاربر
عامل‌های هوشمند Flink این امکان را می‌دهد که عامل‌ها همیشه فعال، واکنش‌گرا و مقیاس‌پذیر باشند و مانند میکروسرویس‌های رویدادمحور عمل کنند.
نحوه کار Flink Agents
🔰هر عامل به عنوان میکروسرویس رویدادمحور روی جریان‌های داده Flink اجرا می‌شود.
🔰دو منبع داده DataStream و Table APIs به عنوان ورودی و خروجی عامل‌ها عمل می‌کنند، بنابراین عامل‌ها مستقیماً با داده‌های ساختاریافته و هوش مصنوعی تعامل دارند.
🔰حافظه عامل‌ها در Flink state مدیریت می‌شود و قابلیت replay و آزمایش مجدد فراهم می‌شود.
🔰تعامل با LLMها، vector DBها و ابزارهای MCP برای تصمیم‌گیری و پردازش پیچیده امکان‌پذیر است.
🔰قابلیت مشاهده و لاگ رویدادها به شما اجازه می‌دهد رفتار عامل‌ها را ردیابی، تحلیل و ارکستره کنید.
قابلیت‌های کلیدی
✅ مقیاس بزرگ و تاخیر میلی‌ثانیه‌ای – پردازش جریان‌های حجیم در زمان واقعی
✅ تضمین صحت عملیات و اثرات جانبی - Exactly-Once Action Consistency
✅ یکپارچگی داده و AI – ترکیب پردازش داده و هوش مصنوعی بدون کد glue
✅ چندزبان – پشتیبانی Python و Java
✅ همیشه فعال و خودمختار – بدون انتظار برای درخواست کاربر
✨ جمع‌بندی
با Flink Agents، می‌توان عامل‌های هوشمند همیشه فعال و واکنش‌گرا را مستقیماً در جریان‌های داده‌ای پیاده‌سازی کرد. این پروژه می‌تواند نقطه عطفی در پردازش لحظه‌ای و تصمیم‌گیری خودکار در مقیاس بزرگ باشد.
پ.ن: عکس از مقاله زیر برداشته شده است :
https://www.kai-waehner.de/blog/2025/08/18/the-future-of-data-streaming-with-apache-flink-for-agentic-ai/
انواع دوره‌های تخصصی در حوزه مهندسی داده : https://t.iss.one/sepahram_school
در دنیای پردازش جریان سازمانی، دو فرمانروا داریم: Apache Spark و Apache Flink. اما فلینک به دلیل امکان پردازش تک رویداد به صورت مقیاس‌پذیر، در محیط‌هایی که به ازای هر رخداد نیاز به پردازش جداگانه است، تبدیل به de-facto standard شده است.
✨ چند روز پیش خبر جذابی منتشر شد: معرفی Flink Agents، زیرپروژه‌ای جدید که با حمایت شرکت #Confluent عرضه شده و یک گام بزرگ در ترکیب پردازش جریان با پیشرفت‌های هوش مصنوعی به حساب می‌آید.
https://flink.apache.org/2025/10/15/apache-flink-agents-0.1.0-release-announcement
🎯 عامل‌های هوشمند فلینک امکان ساخت عامل‌های هوشمند مبتنی بر رویداد را مستقیماً روی runtime جریان Flink فراهم می‌کند. این پروژه ترکیبی است از قدرت Flink در پردازش جریان با مقیاس بزرگ، تاخیر میلی‌ثانیه‌ای، تحمل خطا و مدیریت state با قابلیت‌های عامل‌های هوشمند مانند LLMها، ابزارها، حافظه و ارکستراسیون پویا.
💡 چرا این خبر مهم است؟
سیستم‌های هوشمند فعلی اغلب منتظر دستور کاربر هستند، اما در صنایع فروشگاه‌های آنلاین، مالی، IoT و لجستیک، تصمیمات حیاتی باید همین لحظه و بر اساس رویدادهای زنده گرفته شوند:
⚡️ شکست تراکنش
⚡️اختلال در سنسورها
⚡️فعالیت لحظه‌ای کاربر
عامل‌های هوشمند Flink این امکان را می‌دهد که عامل‌ها همیشه فعال، واکنش‌گرا و مقیاس‌پذیر باشند و مانند میکروسرویس‌های رویدادمحور عمل کنند.
نحوه کار Flink Agents
🔰هر عامل به عنوان میکروسرویس رویدادمحور روی جریان‌های داده Flink اجرا می‌شود.
🔰دو منبع داده DataStream و Table APIs به عنوان ورودی و خروجی عامل‌ها عمل می‌کنند، بنابراین عامل‌ها مستقیماً با داده‌های ساختاریافته و هوش مصنوعی تعامل دارند.
🔰حافظه عامل‌ها در Flink state مدیریت می‌شود و قابلیت replay و آزمایش مجدد فراهم می‌شود.
🔰تعامل با LLMها، vector DBها و ابزارهای MCP برای تصمیم‌گیری و پردازش پیچیده امکان‌پذیر است.
🔰قابلیت مشاهده و لاگ رویدادها به شما اجازه می‌دهد رفتار عامل‌ها را ردیابی، تحلیل و ارکستره کنید.
قابلیت‌های کلیدی
✅ مقیاس بزرگ و تاخیر میلی‌ثانیه‌ای – پردازش جریان‌های حجیم در زمان واقعی
✅ تضمین صحت عملیات و اثرات جانبی - Exactly-Once Action Consistency
✅ یکپارچگی داده و AI – ترکیب پردازش داده و هوش مصنوعی بدون کد glue
✅ چندزبان – پشتیبانی Python و Java
✅ همیشه فعال و خودمختار – بدون انتظار برای درخواست کاربر
✨ جمع‌بندی
با Flink Agents، می‌توان عامل‌های هوشمند همیشه فعال و واکنش‌گرا را مستقیماً در جریان‌های داده‌ای پیاده‌سازی کرد. این پروژه می‌تواند نقطه عطفی در پردازش لحظه‌ای و تصمیم‌گیری خودکار در مقیاس بزرگ باشد.
پ.ن: عکس از مقاله زیر برداشته شده است :
https://www.kai-waehner.de/blog/2025/08/18/the-future-of-data-streaming-with-apache-flink-for-agentic-ai/
انواع دوره‌های تخصصی در حوزه مهندسی داده : https://t.iss.one/sepahram_school
👍2