https://dzone.com/articles/apache-flink-1 大多数与 Apache Flink 合作的团队都在思考流处理：过滤事件、聚合值、丰富记录、连接流。这涵盖了绝大多数实时数据问题。然而，有一类特定问题，流处理对其处理效果不佳：跨时间检测有意义的事件序列。是否在这一时间窗口内，按此顺序发生了这一特定事件链？复杂事件处理（CEP）正是为此设计的工具，其工作原理与流处理有根本性差异。CEP 是 Apache Flink 的内置能力，以开源形式提供，可部署至旧有专有平台无法企及的规模。然而，它仍被低估且被误解。本文是一份实用指南，介绍 CEP 是什么、何时使用它、Flink 如何实现它，以及它在现代数据架构中的定位，包括在代理式 AI（agentic AI）中的应用，相关内容将在配套文章中深入探讨。