基于多智能体的短视频内容推荐系统：从架构设计到工程实践

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在短视频场景下，传统推荐系统面临三个主要瓶颈：

冷启动延迟 ：新用户或新内容缺乏足够的历史交互数据，导致推荐效果差。通常需要数小时甚至数天才能积累足够特征。
兴趣漂移捕捉慢 ：用户兴趣会随时间快速变化（比如从美食切换到旅行），传统批处理模式难以及时响应。
长尾内容覆盖不足 ：热门内容占据大部分曝光，大量优质长尾内容无法触达目标用户。

传统单体推荐模型将所有功能耦合在一起，而多智能体系统通过分工协作解决上述问题：

graph TD
    A[用户请求] --> B(兴趣探测智能体)
    B --> C{兴趣明确?}
    C -->| 是 | D[内容理解智能体]
    C -->| 否 | E[探索策略智能体]
    D --> F[策略调优智能体]
    E --> F
    F --> G[推荐结果]

兴趣探测智能体 ：实时分析用户行为序列，使用 LSTM 捕捉短期兴趣
内容理解智能体 ：通过多模态嵌入（视频 + 文本）构建内容画像
策略调优智能体 ：协调各智能体输出，应用联邦特征工程进行最终排序

# 定义 proto 文件：agent_comm.proto
syntax = "proto3";
service Recommender {rpc Predict (UserRequest) returns (RecommendResponse);
}

# 服务端实现
class RecommenderServicer:
    def Predict(self, request, context):
        try:
            user_embedding = get_embedding(request.user_id)
            return RecommendResponse(items=search_faiss(user_embedding))
        except Exception as e:
            context.set_code(grpc.StatusCode.INTERNAL)
            context.set_details(str(e))

# 客户端连接池
class AgentClient:
    def __init__(self, target):
        self._channel = grpc.aio.insecure_channel(
            target,
            options=[('grpc.enable_retries', 1),
                    ('grpc.keepalive_timeout_ms', 5000)])
        self._stub = RecommenderStub(self._channel)

    async def predict(self, request: UserRequest) -> RecommendResponse:
        try:
            return await self._stub.Predict(request, timeout=0.3)
        except grpc.RpcError as e:
            logging.warning(f"RPC failed: {e.code()}")
            raise

import faiss
import numpy as np

# 使用 SIMD 加速的索引构建
def build_index(embeddings: np.ndarray):
    dim = embeddings.shape[1]
    index = faiss.IndexIVFPQ(faiss.IndexFlatIP(dim),  # 内积相似度
        dim, 
        nlist=100,  # 聚类中心数
        M=8,       # 子量化器数量
        nbits_per_idx=8,
        faiss.METRIC_INNER_PRODUCT
    )
    # 启用 AVX2 指令集
    faiss.ParameterSpace().set_index_parameter(index, "nprobe", 8)
    index.train(embeddings)
    index.add(embeddings)
    return index