Kompletny przewodnik po routingu agentów AI (2025)

Czy kiedykolwiek wysłałeś wiadomość do firmy i czułeś się, jakbyś był przekazywany w nieskończoność, czekając na odpowiedź "właściwej" osoby? Frustrujące, prawda?

Now, imagine if every query was instantly handled by an AI agent built specifically for that task—delivering exactly what you need without the back-and-forth.

That’s the power of AI agent routing. When you build AI agents for specific workflows—support, scheduling, onboarding, and more—you create a system where every conversation is instantly handled by the right expert agent. No intent matching guesswork. Just precision.

Podczas gdy pierwszy scenariusz wydaje się aż nazbyt znajomy, drugi nie jest snem science-fiction - to moc routingu agentów AI. Przeanalizujmy to i zobaczmy, dlaczego jest to przełom w stosunku do starszych systemów opartych na klasyfikatorach intencji.

Tworzenie agentów AI

Tworzenie niestandardowych autonomicznych agentów

Zacznij teraz

Karta kredytowa nie jest wymagana

What is AI Agent Routing?

Mówiąc prościej, routing agentów AI to proces kierowania zapytań użytkowników do odpowiedniego i najbardziej odpowiedniego agenta AI w oparciu o charakter zapytania w środowisku wieloagentowym.

Proces ten przypomina pracę recepcjonisty, który sprawnie kieruje połączenia do odpowiednich działów, zapewniając szybką i dokładną obsługę zapytań. Takie podejście maksymalizuje wydajność, zwiększa zadowolenie użytkowników i zapewnia płynny przepływ pracy.

Nowoczesny routing agentów AI opiera się na zaawansowanych dużych modelach językowych (LLMs) do dynamicznej analizy i kierowania zapytań w oparciu o kontekst, eliminując potrzebę predefiniowanych intencji lub obszernych danych szkoleniowych i bez wysiłku osiągając funkcjonalność zero-shot.

Starsze klasyfikatory intencji vs AI Routing

Tradycyjne klasyfikatory intencji były podstawą wczesnych systemów konwersacyjnej sztucznej inteligencji. Ich głównym zadaniem było wskazanie "co" kryje się za wiadomością użytkownika, kategoryzując intencje w kategorie takie jak "status zamówienia" lub "reset hasła".

Na przykład, jeśli użytkownik powie: "Proszę, pomóż mi zresetować moje hasło", system sklasyfikuje intencję jako "reset hasła". Proces ten, znany jako identyfikacja intencji, działał dobrze w przypadku predefiniowanych kategorii.

Systemy te miały jednak znaczące ograniczenia:

Zależały one w dużej mierze od wstępnie zdefiniowanych kategorii, co czyniło je nieelastycznymi dla nowych lub zniuansowanych zapytań.
Zmagali się ze złożonymi, wieloobrotowymi konwersacjami, w których intencje użytkownika ewoluowały w czasie.
Brakowało im możliwości włączenia kontekstu z zewnętrznych źródeł wiedzy.

W przeciwieństwie do tego, routing AI oparty na LLM przyjmuje podejście holistyczne. Zamiast sztywno mapować zapytania do predefiniowanych kategorii, LLMs analizuje cały kontekst danych wejściowych użytkownika. Pozwala im to identyfikować subtelne niuanse, radzić sobie z niejednoznacznymi sformułowaniami i dostosowywać się do parafrazowanych zapytań.

Jak działa trasowanie agentów AI

Proces routingu agentów AI można podzielić na kilka kluczowych kroków:

Infografika przedstawiająca przepływ pracy routingu agentów AI

1. Contextual Analysis

Zapytanie takie jak "Potrzebuję pomocy w zresetowaniu hasła" jest analizowane pod kątem intencji, tonu i kontekstu. System identyfikuje cel (reset hasła), nawet jeśli jest sformułowany inaczej, na przykład "Jak zmienić hasło?".

2. Agent Matching

System dopasowuje zapytanie do najbardziej odpowiedniego agenta. W przypadku zapytania "zresetuj moje hasło" wybiera agenta ds. haseł zamiast ogólnego agenta pomocy technicznej.

3. Query Routing

Zapytanie jest kierowane do wybranego agenta, zapewniając dokładną odpowiedź. Na przykład agent haseł zapewnia instrukcje krok po kroku lub bezpośredni link do resetowania.

4. Learning and Adaptation

Z czasem LLMs uczy się na podstawie interakcji. Jeśli pojawi się zapytanie typu "Zapomniałem też mojego e-maila", system dostosowuje się za pomocą Retrieval-Augmented Generation (RAG) lub podobnych dynamicznych metod zależnych od danych, aby lepiej radzić sobie z podobnymi przypadkami w przyszłości.

Rezultat? Szybsze rozwiązania, zadowoleni klienci i mniej bólu głowy.

Wyzwania związane z wdrażaniem routingu agentów

Gdy zautomatyzowany system dynamicznie decyduje, których narzędzi i zasobów użyć, pozostawienie każdej decyzji agentowi może wydawać się zniechęcające. Oto, co należy wziąć pod uwagę podczas wdrażania routingu AI w systemach wieloagentowych.

Wyzwanie	Opis	Rozwiązania
Złożone zależności	Zależności między agentami AI mogą powodować opóźnienia lub nadmiarowe pętle.	Egzekwowanie jasnych protokołów komunikacji w celu usprawnienia przepływu pracy.
Przejrzystość operacji	Brak wglądu w routing i wykorzystanie zasobów utrudnia debugowanie i monitorowanie.	Wdrożenie ram rejestrowania w celu przechwytywania przepływów konwersacji i decyzji dotyczących alokacji zasobów.
Ataki adwersarzy	Szybkie wstrzykiwanie i inne manipulacje mogą prowadzić do złośliwych lub nieprawidłowych wyników.	Rygorystycznie weryfikuj dane wejściowe, korzystaj z treningu kontradyktoryjnego i monitoruj anomalie w zachowaniu routingu.
Wydajność w czasie rzeczywistym	Obsługa dużej liczby złożonych decyzji w czasie rzeczywistym jest technicznym wyzwaniem.	Zoptymalizuj algorytmy pod kątem niskich opóźnień i wykorzystaj przetwarzanie brzegowe do szybszego przetwarzania zapytań.
Zarządzanie kosztami	Dynamiczna aktywacja modeli AI wymagających dużych zasobów może prowadzić do gwałtownego wzrostu wydatków.	Wprowadzenie strategii routingu uwzględniających koszty i zarezerwowanie narzędzi o wysokich kosztach dla zapytań o wysokim priorytecie.

Zajmując się nimi za pomocą przemyślanych strategii - takich jak wykorzystywanie protokołów komunikacyjnych, wdrażanie solidnych ram rejestrowania i optymalizacja wydajności w czasie rzeczywistym - można wdrożyć samodzielnie działający system wieloagentowy.

Wdrażanie agentów AI?

Przeczytaj nasz plan wdrożenia agenta AI

Czytaj teraz

Dostęp jest zawsze bezpłatny

Jak wdrożyć funkcję routingu agentów AI

Skuteczne trasowanie agentów AI zaczyna się od dobrze zorganizowanego systemu wieloagentowego. Przypisanie jasnych ról i poziomów dostępu do każdego agenta zapewnia skupienie, zmniejsza przeciążenie kontekstu i zapobiega halucynacjom. Taka konfiguracja optymalizuje wykorzystanie tokenów, umożliwiając każdemu agentowi wydajną pracę i zachowanie spójności.

Agent skierowany do użytkownika działa jako orkiestrator, wykorzystując precyzyjny zestaw instrukcji do kierowania zapytań do odpowiedniego wyspecjalizowanego agenta. Zapewnia to dokładną obsługę zadań, wykorzystując mocne strony każdego agenta przy jednoczesnej minimalizacji obciążenia obliczeniowego.

Na przykład w systemie handlu elektronicznego:

Zapytania finansowe → Księgowość AI.
Pytania dotyczące stylu → Agent rekomendacji.
Reklamacje → Przedstawiciel ludzki.

Oto przykładowy zestaw instrukcji dla agenta routingu:

Klasyfikacja zapytań:
Zapytania finansowe: Słowa kluczowe, takie jak płatności, zwroty, rozliczenia → Przekaż do Accounting AI.
Zapytania dotyczące stylu: Wzmianki o rekomendacjach, projektach, poradach dotyczących stylu → Przekazane do AI rekomendacji.
Skargi: Negatywne odczucia lub niezadowolenie → Eskalacja do przedstawiciela ludzkiego.
Zapytania ogólne: Niesklasyfikowane tematy → Odpowiedz lub przekaż do domyślnego agenta AI.

Zachowaj kontekst:
Zaktualizuj typ zapytania, jeśli użytkownik zmieni temat i udostępnij wcześniejszy kontekst następnemu agentowi w celu zachowania ciągłości.

Instrukcje awaryjne:
Jeśli żaden agent nie pasuje, zadaj pytania wyjaśniające lub eskaluj nierozwiązane zapytania do przedstawiciela ludzkiego.

Przykładowe scenariusze:
"Potrzebuję pomocy ze zwrotem pieniędzy". → Księgowość AI
"Co jest modne w kurtkach zimowych?" → Rekomendacje AI
"To najgorsze doświadczenie w historii!" → Przedstawiciel ludzki

Zapewnij zwięzłe odpowiedzi i poinformuj użytkowników, że ich zapytanie jest obsługiwane.

Korzystanie z przejść AI dla routingu AI

Narzędzia takie jak Przejścia AImogą usprawnić routing AI poprzez efektywne kategoryzowanie danych wejściowych użytkownika na predefiniowane kategorie. Przejścia te pomagają ocenić intencje użytkownika bez konieczności posiadania obszernych danych szkoleniowych, dzięki czemu routing jest szybszy i dokładniejszy.

Dzięki integracji AI Transitions można usprawnić routing, zapewnić precyzję i skutecznie obsługiwać różne dane wejściowe użytkowników.

Łatwe zarządzanie dostępem i przepływami pracy agentów AI

W świecie, w którym klienci oczekują natychmiastowych, spersonalizowanych interakcji, LLM- routing agentów AI to nie tylko zaleta - to konieczność. Zastępując sztywne klasyfikatory intencji dynamicznymi i świadomymi kontekstu systemami, firmy mogą dostarczać inteligentniejsze, szybsze i bardziej angażujące doświadczenia.

Dzięki Botpress można przejąć pełną kontrolę nad uprawnieniami, zachowaniem i tonem każdego agenta za pomocą wbudowanego węzła autonomicznego, zapewniając płynne dostosowanie do marki i celów operacyjnych.

Od tworzenia po wdrażanie, Botpress zapewnia wszystko, czego potrzebujesz do tworzenia i optymalizacji systemów wieloagentowych. Zacznij już dziś z naszą darmową platformą.