在Kafka Streams中，可以使用groupBy()和aggregate()函数按照多个字段进行聚合。以下是一个示例代码，演示如何按两个字段进行聚合：

首先，我们需要定义一个数据类来表示输入和输出的数据记录：

public class Record {
    private String field1;
    private String field2;
    private int count;

    // getters and setters

    public Record(String field1, String field2, int count) {
        this.field1 = field1;
        this.field2 = field2;
        this.count = count;
    }
}

然后，我们可以使用Kafka Streams来实现按两个字段进行聚合的逻辑：

Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "aggregation-example");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");

Serde stringSerde = Serdes.String();
Serde recordSerde = new JsonSerde<>(Record.class);

StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();

KStream input = builder.stream("input-topic", Consumed.with(stringSerde, recordSerde));

KGroupedStream groupedStream = input.groupBy((key, record) -> record.getField1() + "-" + record.getField2());

KTable aggregatedTable = groupedStream.aggregate(
    () -> new Record("", "", 0),
    (key, record, aggregate) -> {
        aggregate.setField1(record.getField1());
        aggregate.setField2(record.getField2());
        aggregate.setCount(aggregate.getCount() + record.getCount());
        return aggregate;
    },
    Materialized.with(stringSerde, recordSerde)
);

aggregatedTable.toStream().to("output-topic", Produced.with(stringSerde, recordSerde));

KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
streams.start();

在这个示例中，我们首先创建一个StreamsBuilder对象，并定义了输入流input。然后，我们使用groupBy()函数将输入流按照field1和field2进行分组，生成一个KGroupedStream对象。

接下来，我们使用aggregate()函数对分组后的流进行聚合。在aggregate()函数中，我们指定初始聚合值为一个空的Record对象，并定义了一个聚合逻辑，将每个输入记录的count字段累加到聚合结果中。

最后，我们将聚合后的结果流写入到输出主题output-topic中。

请注意，上述代码中使用了JsonSerde作为序列化器和反序列化器，以便在流中处理JSON格式的记录。你可以根据你的实际需求选择适合的序列化器和反序列化器。

这是一个简单的按两个字段进行Kafka Stream聚合的示例代码。你可以根据你的实际场景和需求进行适当的修改。