Pernahkah anda menghantar mesej kepada sebuah syarikat dan berasa seperti anda diedarkan tanpa henti, menunggu orang yang "betul" membalas? Mengecewakan, bukan?
Sekarang, bayangkan jika setiap pertanyaan dikendalikan serta-merta oleh ejen AI yang dibina khusus untuk tugas itu—menyampaikan perkara yang anda perlukan tanpa perlu berulang-alik.
Itulah kuasa penghalaan ejen AI. Apabila anda membina ejen AI untuk aliran kerja tertentu—sokongan, penjadualan, onboarding dan banyak lagi—anda mencipta sistem di mana setiap perbualan dikendalikan serta-merta oleh ejen pakar yang betul. Tiada tekaan yang sepadan dengan niat. Hanya ketepatan.
Walaupun senario pertama terasa terlalu biasa, yang kedua bukanlah impian sci-fi—ia adalah kuasa penghalaan ejen AI. Mari kita pecahkan dan lihat sebab ia merupakan pengubah permainan berbanding sistem berasaskan pengelas niat lama .
Apakah Penghalaan Agen AI?
Secara ringkasnya, penghalaan ejen AI ialah proses mengarahkan pertanyaan pengguna kepada ejen AI yang berkaitan dan paling sesuai berdasarkan sifat pertanyaan dalam persekitaran berbilang ejen .
Proses ini serupa dengan penyambut tetamu yang mengarahkan panggilan ke jabatan yang betul dengan cekap—memastikan pertanyaan dikendalikan dengan segera dan tepat. Pendekatan ini memaksimumkan kecekapan, meningkatkan kepuasan pengguna dan memastikan aliran kerja yang lancar.
Penghalaan ejen AI moden bergantung pada model bahasa besar lanjutan ( LLMs ) untuk menganalisis dan menghalakan pertanyaan secara dinamik berdasarkan konteks, menghapuskan keperluan untuk niat yang dipratentukan atau data latihan yang meluas dan mencapai fungsi sifar pukulan dengan mudah.
Pengelas Niat Lama lwn Penghalaan AI
Pengelas niat tradisional adalah asas sistem AI perbualan awal. Tugas utama mereka adalah untuk menentukan "apa" di sebalik mesej pengguna, mengkategorikan niat ke dalam baldi seperti "status pesanan" atau "tetapan semula kata laluan."
Sebagai contoh, jika pengguna berkata, "Tolong bantu saya menetapkan semula kata laluan saya", sistem akan mengklasifikasikan niat sebagai "tetapan semula kata laluan." Proses ini, yang dikenali sebagai pengenalpastian niat, berfungsi dengan baik untuk kategori yang dipratentukan.
Walau bagaimanapun, sistem ini mempunyai had yang ketara:
- Mereka sangat bergantung pada kategori yang telah ditetapkan, menjadikannya tidak fleksibel kepada pertanyaan baharu atau bernuansa.
- Mereka bergelut dengan perbualan yang rumit dan berbilang pusingan di mana niat pengguna berkembang dari semasa ke semasa.
- Mereka tidak mempunyai keupayaan untuk menggabungkan konteks daripada sumber pengetahuan luaran.
Sebaliknya, LLM -penghalaan AI berkuasa mengambil pendekatan holistik. Daripada memetakan pertanyaan secara tegar kepada kategori yang dipratentukan, LLMs menganalisis keseluruhan konteks input pengguna. Ini membolehkan mereka mengenal pasti nuansa halus, mengendalikan frasa yang tidak jelas dan menyesuaikan diri dengan pertanyaan yang diparafrasa.
Cara Penghalaan Ejen AI Berfungsi
Proses di sebalik penghalaan Ejen AI boleh dipecahkan kepada beberapa langkah utama:
.webp)
1. Analisis Kontekstual
Pertanyaan seperti "Saya memerlukan bantuan menetapkan semula kata laluan saya" dianalisis untuk niat , nada dan konteks . Sistem mengenal pasti matlamat (tetapan semula kata laluan) walaupun frasa yang berbeza, seperti "Bagaimanakah cara menukar kata laluan saya?"
2. Padanan Agen
Sistem memadankan pertanyaan kepada ejen yang paling berkaitan. Untuk "set semula kata laluan saya," ia memilih Ejen Kata Laluan dan bukannya ejen sokongan umum.
3. Penghalaan Pertanyaan
Pertanyaan dihalakan kepada ejen yang dipilih, memastikan respons yang tepat. Sebagai contoh, Ejen Kata Laluan menyediakan arahan langkah demi langkah atau pautan tetapan semula terus.
4. Pembelajaran dan Penyesuaian
Lama kelamaan, LLMs belajar daripada interaksi. Jika pertanyaan seperti "Saya terlupa e-mel saya juga" muncul, sistem menyesuaikan diri melalui Retrieval-Augmented Generation (RAG) atau kaedah bergantung kepada data dinamik yang serupa untuk mengendalikan kes yang serupa dengan lebih baik pada masa hadapan.
Hasilnya? Penyelesaian yang lebih pantas, pelanggan yang lebih gembira dan kurang sakit kepala.
Cabaran dalam Melaksanakan Penghalaan Agen
Apabila sistem automatik memutuskan alat dan sumber yang hendak digunakan secara dinamik, menyerahkan setiap keputusan kepada ejen boleh berasa menakutkan. Inilah perkara yang perlu dipertimbangkan apabila melaksanakan penghalaan AI dalam sistem berbilang ejen.
Dengan menanganinya dengan strategi yang bernas—seperti memanfaatkan protokol komunikasi, melaksanakan rangka kerja pengelogan yang mantap dan mengoptimumkan prestasi masa nyata—anda boleh melaksanakan sistem berbilang ejen kendalian sendiri.
Cara Melaksanakan Penghalaan Agen AI
Penghalaan ejen AI yang berkesan bermula dengan sistem berbilang ejen yang tersusun dengan baik. Berikan peranan dan tahap akses yang jelas kepada setiap ejen untuk memastikan tumpuan, mengurangkan beban konteks dan mencegah halusinasi. Persediaan ini mengoptimumkan penggunaan token, membolehkan setiap ejen berfungsi dengan cekap dan kekal koheren.
.webp)
Ejen yang berhadapan dengan pengguna bertindak sebagai orkestra, menggunakan set arahan yang tepat untuk mengarahkan pertanyaan kepada ejen khusus yang sesuai. Ini memastikan tugas dikendalikan dengan tepat, memanfaatkan kekuatan setiap ejen sambil meminimumkan beban pengiraan.
Sebagai contoh, dalam sistem e-dagang:
- Pertanyaan kewangan → AI Perakaunan.
- Soalan gaya → Ejen cadangan.
- Aduan → Wakil manusia.
Berikut ialah set arahan contoh untuk membimbing ejen penghalaan anda:
Klasifikasikan Pertanyaan: Pertanyaan Kewangan: Kata kunci seperti pembayaran, bayaran balik, pengebilan → Majukan ke AI Perakaunan. Pertanyaan Gaya: Sebutkan cadangan, reka bentuk, nasihat gaya → Majukan kepada Pengesyoran AI. Aduan: Sentimen negatif atau rasa tidak puas hati → Timbulkan kepada Wakil Manusia. Pertanyaan Umum: Topik tidak dikelaskan → Balas atau kirim semula kepada Ejen AI Lalai. Kekalkan Konteks: Kemas kini jenis pertanyaan jika pengguna menukar topik dan berkongsi konteks sebelumnya dengan ejen seterusnya untuk kesinambungan. Arahan Fallback: Jika tiada ejen yang sesuai, tanya soalan penjelasan atau tingkatkan pertanyaan yang tidak dapat diselesaikan kepada wakil manusia. Contoh Senario: "Saya memerlukan bantuan dengan bayaran balik saya." → Perakaunan AI "Apakah yang menjadi trend dalam jaket musim sejuk?" → Syor AI "Ini adalah pengalaman terburuk yang pernah ada!" → Wakil Manusia Pastikan respons ringkas dan maklumkan kepada pengguna pertanyaan mereka sedang dikendalikan.Menggunakan Peralihan AI untuk Penghalaan AI
Alat seperti AI Transitions , boleh meningkatkan penghalaan AI dengan cekap mengkategorikan input pengguna ke dalam kategori yang telah ditetapkan. Peralihan ini membantu menilai niat pengguna tanpa memerlukan data latihan yang luas, menjadikan penghalaan lebih pantas dan lebih tepat.
Dengan menyepadukan Peralihan AI, anda boleh menyelaraskan penghalaan, memastikan ketepatan dan mengendalikan pelbagai input pengguna dengan berkesan.
Mengurus Akses dan Aliran Kerja Ejen AI dengan Mudah
Dalam dunia yang pelanggan mengharapkan interaksi segera yang diperibadikan, LLM penghalaan ejen AI berkuasa bukan sekadar kelebihan—ia adalah satu keperluan. Dengan menggantikan pengelas niat tegar dengan sistem dinamik dan peka konteks, perniagaan boleh menyampaikan pengalaman yang lebih bijak, lebih pantas dan lebih menarik.
Dengan Botpress , anda boleh mengawal sepenuhnya keizinan, tingkah laku dan nada setiap ejen menggunakan Nod Autonomi terbina dalam, memastikan penjajaran lancar dengan jenama dan matlamat operasi anda.
Dari penciptaan hingga penggunaan, Botpress melengkapkan anda dengan semua yang anda perlukan untuk membina dan mengoptimumkan sistem berbilang ejen. Mulakan hari ini dengan platform percuma kami.
.svg)
