超越 MQTT。EMQX 正在开创 AI 与物联网的统一神经系统，赋能从自动驾驶、智能制造到机器人的广泛场景。
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本文将探讨如何将 Microduck 和 Device Agent 集成，通过 Device Agent 中集成的 LLM，ASR 和 TTS 等 AI 服务，进一步为其提供面向用户的智能交互与自动化能力。
Microduck 是一台面向 Physical AI、强化学习和机器人开发的小型双足机器人，它可以通过强化学习策略行走、转向并完成多种动作，实现一些非常有趣的功能。本系列文章将介绍如何利用 Device Agent 来扩展 Microduck，通过 MQTT 为其接入云端运行的 LLM，Web 或者手机端应用等，实现更加复杂、有趣的边云协作场景。
了解 A2A over MQTT 如何解决跨运行时 AI Agent 协同难题，实现 Agent 自动发现、任务通信、状态流转、负载均衡与企业级智能体互操作。
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MQTT for AI 代表专为智能物联网应用设计的下一代 MQTT 协议增强。它包括四大关键创新：用于移动场景中可靠连接的 MQTT over QUIC、用于 AI 代理通信的 MCP over MQTT、用于实时工业自动化的 MQTT/RT，以及用于持久数据存储和重放的 MQTT Streams。这些增强功能使 EMQX 能够作为智能物联网的统一神经系统，连接从自动驾驶汽车到工厂机器人的一切，并具备边缘 AI 能力。
MCP over MQTT 使用 MQTT 作为模型上下文协议（MCP）的传输层，使 MCP 更适合物联网、边缘计算以及 MQTT 已成为消息传递骨干的云边协同部署场景。它增加了内置的服务注册和发现功能（客户端可以通过代理发现可用的 MCP 服务器），并通过添加更多服务器实例来支持可扩展部署。它并非旨在取代现有的 MCP 传输方式（stdio / HTTP SSE），而是为远程 MCP 服务器和边缘 AI 代理场景提供替代方案。
旨在实现大规模扩展与高效能。MQTT Streams/Queues 在消息服务器内部引入了原生持久化存储、数据留存、消息回放/基于位点的消费以及缓冲语义。这些功能对于构建数据管道、离线处理以及应对"边到云"的数据背压场景至关重要。此外，"批量发布"功能允许将多条逻辑消息打包进单个 MQTT 5.0 PUBLISH 报文中，从而降低头部和主题的传输开销，显著提升吞吐量。而"订阅过滤器"则在订阅阶段增加了第二层过滤机制，确保订阅者仅接收其实际需要的消息子集，从而节省网络带宽并减轻下游系统的处理负载。