Обмен сообщениями: RabbitMQ + WebSocket

Реалтайм-часть системы (диалог с AI-агентом) работает не по модели «запрос-ответ», а через три транспорта в одном сервисе ai-agent-service: HTTP (история/состояние), WebSocket (Socket.IO, клиентский канал) и RabbitMQ (обмен с внешним AI-агентом Walrider).

Полные детали — ai-agent-service и walrider. Здесь — операционная топология.

Топология

flowchart LR
    Client[Клиент<br/>Socket.IO]
    subgraph AI[ai-agent-service]
        GW[WS Gateway<br/>ns /agent-chat]
        SVC[AgentChat Service]
        PROD[Rabbit producer]
        CONS[Rabbit consumer]
    end
    subgraph MQ[RabbitMQ]
        RX[[requestExchange]]
        RQ[(requestQueue<br/>TTL 600с, DLX ai.dlx)]
        SX[[responsesExchange]]
        SQ[(responsesQueue)]
    end
    WAL[Внешний AI-агент<br/>Walrider]
    RD[(Redis<br/>ws:project:id)]
    PG[(PostgreSQL<br/>WalriderThread/Message/State)]

    Client -- sendMessage --> GW --> SVC
    SVC --> PROD --> RX --> RQ --> WAL
    WAL --> SX --> SQ --> CONS --> SVC
    SVC -- message --> GW -- message --> Client
    SVC <--> RD
    SVC <--> PG

Очереди RabbitMQ

Обмен → Очередь	Продюсер	Консьюмер	Особенности
requestExchange → requestQueue	ai-agent-service	внешний Walrider	TTL 600с, dead-letter exchange ai.dlx
responsesExchange → responsesQueue	внешний Walrider	ai-agent-service	routing key пустой ''

Контракты сообщений (rabbit-messages.interface.ts):

• Запрос: RabbitRequestMessage { messageId, threadId, content }
• Ответ: RabbitResponseMessage { messageId, threadId, response, phase, isComplete, plan }

Подключение к RabbitMQ — вручную через amqplib (util rabbit-client), конфиг — configs/shared/rabbit (переменные RABBITMQ_HOST/PORT/USERNAME/PASSWORD, RABBITMQ_REQUEST_*, RABBITMQ_RESPONSES_*, RABBITMQ_PREFETCH).

WebSocket API (Socket.IO)

• Namespace: /agent-chat
• Комнаты: project:{projectId} (один тред = один проект)
• Авторизация: JWT + projectId в query handshake

Событие	Направление	Payload
connection / disconnect	—	жизненный цикл сокета
sendMessage	client → server	{ content }
messageSent	server → client	{ messageId } (ack)
message	server → client	{ messageId, response, phase, isComplete, plan }

Активный сокет проекта хранится в Redis по ключу ws:project:{projectId} — чтобы доставить асинхронный ответ из очереди нужному соединению.

Как это связано с другими сервисами

• project-api при создании проекта заводит WalriderThread (1:1 с проектом) в той же транзакции — это «регистрация» диалога.
• ai-agent-service — весь рантайм: продюсер запросов, консьюмер ответов, WS-шлюз и REST-эндпоинты истории/состояния.
• Внешний Walrider — консьюмер запросов и продюсер ответов; собственно «мозг» AI.

Оба сервиса (project-api и ai-agent-service) держат свою копию WalriderThreadRepository поверх общей Prisma-схемы. Подробнее о сущностях thread/message/state и поле plan — walrider.

Эксплуатационные заметки

• Для ai-agent-service обязателен доступ к RabbitMQ и Redis (кроме PostgreSQL). Без Redis не доставляются асинхронные ответы в сокет.
• requestQueue c TTL 600с + DLX ai.dlx: «зависшие» запросы уходят в dead-letter — стоит мониторить ai.dlx.