Panduan Utama untuk Perutean Agen AI (2025)

Pernahkah Anda mengirim pesan ke sebuah perusahaan dan merasa seperti dioper-oper tanpa henti, menunggu orang yang "tepat" untuk merespons? Membuat frustasi, bukan?

Sekarang, bayangkan jika setiap kueri langsung ditangani oleh agen AI yang dibuat khusus untuk tugas tersebut-memberikan apa yang Anda butuhkan tanpa bolak-balik.

Meskipun skenario pertama terasa sangat familiar, skenario kedua bukanlah mimpi fiksi ilmiah-ini adalah kekuatan dari perutean agen AI. Mari kita uraikan dan lihat mengapa ini merupakan pengubah permainan dibandingkan sistem berbasis pengklasifikasi maksud yang lama.

Membangun Agen AI

Membangun agen otonom khusus

Mulai sekarang

Tidak diperlukan kartu kredit

What is AI Agent Routing?

Secara sederhana, perutean agen AI adalah proses mengarahkan kueri pengguna ke agen AI yang relevan dan paling tepat berdasarkan sifat kueri dalam lingkungan multi-agen.

Prosesnya mirip dengan resepsionis yang secara efisien mengarahkan panggilan ke departemen yang tepat-memastikan pertanyaan ditangani dengan cepat dan akurat. Pendekatan ini memaksimalkan efisiensi, meningkatkan kepuasan pengguna, dan memastikan alur kerja yang lancar.

Perutean agen AI modern bergantung pada model bahasa besar yang canggih (LLMs) untuk menganalisis dan merutekan kueri secara dinamis berdasarkan konteks, sehingga tidak perlu lagi menggunakan maksud yang telah ditentukan atau data pelatihan yang ekstensif, serta dapat mencapai fungsionalitas tanpa jepretan dengan mudah.

Pengklasifikasi Maksud Lama vs Perutean AI

Pengklasifikasi maksud tradisional adalah dasar dari sistem AI percakapan awal. Tugas utama mereka adalah menentukan "apa" di balik pesan pengguna, mengkategorikan maksud ke dalam kelompok-kelompok seperti "status pesanan" atau "pengaturan ulang kata sandi."

Sebagai contoh, jika pengguna mengatakan, "Tolong bantu saya mengatur ulang kata sandi saya," sistem akan mengklasifikasikan maksud tersebut sebagai "pengaturan ulang kata sandi." Proses ini, yang dikenal sebagai identifikasi maksud, bekerja dengan baik untuk kategori yang sudah ditentukan sebelumnya.

Namun demikian, sistem ini memiliki keterbatasan yang signifikan:

Mereka sangat bergantung pada kategori yang sudah ditentukan sebelumnya, sehingga tidak fleksibel terhadap kueri yang baru atau berbeda.
Mereka berjuang dengan percakapan yang kompleks dan multi-turn di mana maksud pengguna berevolusi dari waktu ke waktu.
Mereka tidak memiliki kemampuan untuk menggabungkan konteks dari sumber pengetahuan eksternal.

Sebaliknya, perutean AI yang didukung oleh LLM mengambil pendekatan holistik. Alih-alih memetakan kueri secara kaku ke kategori yang telah ditentukan sebelumnya, LLMs menganalisis seluruh konteks input pengguna. Hal ini memungkinkan mereka untuk mengidentifikasi nuansa halus, menangani frasa yang ambigu, dan beradaptasi dengan kueri yang diparafrasekan.

Cara Kerja Perutean Agen AI

Proses di balik perutean Agen AI dapat dibagi menjadi beberapa langkah utama:

Infografik untuk menunjukkan alur kerja perutean agen AI

1. Contextual Analysis

Permintaan seperti "Saya butuh bantuan untuk mengatur ulang kata sandi saya" dianalisis untuk mengetahui maksud, nada, dan konteksnya. Sistem mengidentifikasi tujuan (pengaturan ulang kata sandi) meskipun diucapkan dengan kalimat yang berbeda, seperti "Bagaimana cara mengubah kata sandi saya?"

2. Agent Matching

Sistem akan mencocokkan pertanyaan dengan agen yang paling relevan. Untuk "atur ulang kata sandi saya," sistem memilih Agen Kata Sandi, bukan agen dukungan umum.

3. Query Routing

Permintaan dialihkan ke agen yang dipilih, untuk memastikan respons yang akurat. Misalnya, Agen Kata Sandi menyediakan petunjuk langkah demi langkah atau tautan pengaturan ulang langsung.

4. Learning and Adaptation

Seiring berjalannya waktu, LLMs belajar dari interaksi. Jika muncul pertanyaan seperti "Saya juga lupa email saya", sistem akan beradaptasi melalui Retrieval-Augmented Generation (RAG) atau metode ketergantungan data dinamis yang serupa untuk menangani kasus serupa dengan lebih baik di masa mendatang.

Hasilnya? Resolusi yang lebih cepat, pelanggan yang lebih bahagia, dan lebih sedikit sakit kepala.

Tantangan dalam Menerapkan Perutean Agen

Ketika sistem otomatis memutuskan alat dan sumber daya mana yang akan digunakan secara dinamis, menyerahkan setiap keputusan kepada agen dapat terasa menakutkan. Berikut ini adalah hal-hal yang perlu dipertimbangkan ketika menerapkan perutean AI dalam sistem multi-agen.

Tantangan	Deskripsi	Solusi
Ketergantungan Kompleks	Ketergantungan antara agen AI dapat menyebabkan penundaan atau loop yang berlebihan.	Menerapkan protokol komunikasi yang jelas untuk merampingkan alur kerja.
Transparansi dalam Operasi	Kurangnya visibilitas ke dalam perutean dan penggunaan sumber daya membuat debugging dan pemantauan menjadi sulit.	Menerapkan kerangka kerja pencatatan untuk menangkap alur percakapan dan keputusan alokasi sumber daya.
Serangan Musuh	Injeksi yang cepat dan manipulasi lainnya dapat menyebabkan hasil yang berbahaya atau salah.	Validasi input secara ketat, gunakan pelatihan lawan, dan pantau anomali dalam perilaku perutean.
Performa Waktu Nyata	Menangani keputusan kompleks dalam jumlah besar secara real-time secara teknis memang menantang.	Optimalkan algoritme untuk latensi rendah dan gunakan komputasi tepi untuk pemrosesan kueri yang lebih cepat.
Manajemen Biaya	Aktivasi dinamis dari model AI yang membutuhkan banyak sumber daya dapat menyebabkan biaya yang membengkak.	Memperkenalkan strategi perutean yang sadar biaya dan mencadangkan alat berbiaya tinggi untuk kueri dengan prioritas tinggi.

Dengan mengatasinya dengan strategi yang bijaksana-seperti memanfaatkan protokol komunikasi, menerapkan kerangka kerja pencatatan yang kuat, dan mengoptimalkan kinerja waktu nyata-Anda bisa menerapkan sistem multi-agen yang beroperasi sendiri.

Menerapkan Agen AI?

Baca Cetak Biru kami untuk Implementasi Agen AI

Baca Sekarang

Akses selalu gratis

Cara Menerapkan Perutean Agen AI

Perutean agen AI yang efektif dimulai dengan sistem multi-agen yang terstruktur dengan baik. Tetapkan peran dan tingkat akses yang jelas untuk setiap agen untuk memastikan fokus, mengurangi konteks yang berlebihan, dan mencegah halusinasi. Pengaturan ini mengoptimalkan penggunaan token, memungkinkan setiap agen untuk bekerja secara efisien dan tetap koheren.

Perutean Agen AI dalam Layanan Pelanggan

Agen yang berhadapan dengan pengguna bertindak sebagai pengatur, menggunakan serangkaian instruksi yang tepat untuk mengarahkan kueri ke agen khusus yang sesuai. Hal ini memastikan tugas ditangani secara akurat, memanfaatkan kekuatan masing-masing agen sekaligus meminimalkan beban komputasi.

Misalnya, dalam sistem e-commerce:

Pertanyaan keuangan → AI Akuntansi.
Pertanyaan gaya → Agen rekomendasi.
Keluhan → Perwakilan manusia.

Berikut adalah contoh instruksi yang ditetapkan untuk memandu agen perutean Anda:

Mengklasifikasikan Pertanyaan:
Kueri Keuangan: Kata kunci seperti pembayaran, pengembalian dana, penagihan → Teruskan ke AI Akuntansi.
Kueri Gaya: Sebutan rekomendasi, desain, saran gaya → Teruskan ke AI Rekomendasi.
Keluhan: Sentimen negatif atau ketidakpuasan → Teruskan ke Perwakilan Manusia.
Pertanyaan Umum: Topik yang tidak diklasifikasikan → Tanggapi atau teruskan ke Agen AI Default.

Pertahankan Konteks:
Perbarui jenis kueri jika pengguna berganti topik dan bagikan konteks sebelumnya dengan agen berikutnya untuk kesinambungan.

Petunjuk Kembali:
Jika tidak ada agen yang cocok, ajukan pertanyaan klarifikasi atau naikkan pertanyaan yang belum terselesaikan ke perwakilan manusia.

Contoh Skenario:
"Saya butuh bantuan untuk pengembalian dana saya." → AI Akuntansi
"Apa yang sedang tren di jaket musim dingin?" → AI Rekomendasi
"Ini adalah pengalaman terburuk yang pernah saya alami!" → Perwakilan Manusia

Pastikan tanggapan yang ringkas dan beri tahu pengguna bahwa pertanyaan mereka sedang ditangani.

Menggunakan Transisi AI untuk Perutean AI

Alat-alat seperti Transisi AIdapat meningkatkan perutean AI dengan mengelompokkan input pengguna secara efisien ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya. Transisi ini membantu menilai maksud pengguna tanpa memerlukan data pelatihan yang ekstensif, sehingga perutean menjadi lebih cepat dan akurat.

Dengan mengintegrasikan Transisi AI, Anda dapat merampingkan perutean, memastikan ketepatan, dan menangani input pengguna yang beragam secara efektif.

Mengelola Akses dan Alur Kerja Agen AI dengan Mudah

LLMDi dunia di mana pelanggan mengharapkan interaksi yang instan dan dipersonalisasi, perutean agen yang didukung oleh AI bukan hanya sebuah keuntungan, tetapi juga sebuah keharusan. Dengan mengganti pengklasifikasi maksud yang kaku dengan sistem yang dinamis dan sadar konteks, bisnis dapat memberikan pengalaman yang lebih cerdas, lebih cepat, dan lebih menarik.

Dengan Botpress, Anda dapat mengambil kendali penuh atas izin, perilaku, dan nada setiap agen menggunakan Autonomous Node yang ada di dalamnya, sehingga memastikan keselarasan yang mulus dengan merek dan tujuan operasional Anda.

Mulai dari pembuatan hingga penerapan, Botpress melengkapi Anda dengan semua yang Anda butuhkan untuk membangun dan mengoptimalkan sistem multi-agen. Mulailah hari ini dengan platform gratis kami.