Guia definitivo para o encaminhamento de agentes de IA (2025)

Já alguma vez enviou uma mensagem a uma empresa e sentiu que estava a ser passado de mão em mão sem parar, à espera que a pessoa "certa" respondesse? É frustrante, não é?

Agora, imagine se todas as consultas fossem tratadas instantaneamente por um agente de IA criado especificamente para essa tarefa - fornecendo exatamente o que precisa, sem andar para trás e para a frente.

Esse é o poder do encaminhamento de agentes de IA. Quando você cria agentes de IA para fluxos de trabalho específicos - suporte, agendamento, integração e muito mais - você cria um sistema em que cada conversa é tratada instantaneamente pelo agente especialista certo. Sem adivinhações de correspondência de intenção. Apenas precisão.

Embora o primeiro cenário pareça demasiado familiar, o segundo não é um sonho de ficção científica - é o poder do encaminhamento de agentes de IA. Vamos analisá-lo e ver porque é que é um fator de mudança em relação aos sistemas antigos baseados em classificadores de intenções.

O que é o encaminhamento de agentes de IA?

Em termos simples, o encaminhamento de agentes de IA é o processo de encaminhar as consultas dos utilizadores para o agente de IA relevante e mais adequado com base na natureza da consulta num ambiente multiagente.

O processo é semelhante ao de uma rececionista que encaminha eficazmente as chamadas para os departamentos certos, assegurando que as questões são tratadas prontamente e com precisão. Esta abordagem maximiza a eficiência, melhora a satisfação dos utilizadores e assegura fluxos de trabalho fluidos.

O moderno encaminhamento de agentes de IA assenta em modelos avançados de linguagem de grande dimensão (LLMs) para analisar e encaminhar dinamicamente as consultas com base no contexto, eliminando a necessidade de intenções predefinidas ou de dados de formação extensivos e alcançando sem esforço a funcionalidade de zero-shot.

Classificadores de intenções antigos vs. encaminhamento de IA

Os classificadores de intenções tradicionais foram a base dos primeiros sistemas de IA de conversação. A sua principal função era identificar o "quê" por detrás da mensagem de um utilizador, categorizando as intenções em grupos como "estado da encomenda" ou "reposição da palavra-passe".

Por exemplo, se um utilizador disser "Por favor, ajude-me a redefinir a minha palavra-passe", o sistema classificaria a intenção como "redefinição de palavra-passe". Este processo, conhecido como identificação da intenção, funcionou bem para categorias predefinidas.

No entanto, estes sistemas tinham limitações significativas:

• Dependiam fortemente de categorias pré-definidas, o que os tornava inflexíveis a consultas novas ou matizadas.
• Tiveram dificuldade em lidar com conversas complexas, com várias voltas, em que a intenção do utilizador evoluía ao longo do tempo.
• Faltava-lhes a capacidade de incorporar o contexto de fontes de conhecimento externas.

Em contrapartida, o encaminhamento de IA com base em LLM adopta uma abordagem holística. Em vez de mapear rigidamente as consultas para categorias predefinidas, o LLMs analisa todo o contexto das entradas do utilizador. Isto permite-lhes identificar nuances subtis, lidar com frases ambíguas e adaptar-se a consultas parafraseadas.

Como funciona o encaminhamento de agentes de IA

O processo subjacente ao encaminhamento de agentes de IA pode ser dividido em alguns passos fundamentais:

1. Análise contextual

Uma consulta como "Preciso de ajuda para redefinir a minha palavra-passe" é analisada quanto à intenção, tom e contexto. O sistema identifica o objetivo (redefinição da palavra-passe), mesmo que seja formulado de forma diferente, como "Como posso alterar a minha palavra-passe?".

2. Correspondência de agentes

O sistema faz corresponder a consulta ao agente mais relevante. Para "redefinir a minha palavra-passe", seleciona o Agente de Palavra-passe em vez de um agente de apoio geral.

3. Encaminhamento de consultas

A consulta é encaminhada para o agente escolhido, garantindo uma resposta exacta. Por exemplo, o Agente de palavra-passe fornece instruções passo a passo ou uma ligação direta para a reposição.

4. Aprendizagem e adaptação

Com o tempo, o LLMs aprende com as interações. Se aparecer uma consulta como "Também me esqueci do meu e-mail", o sistema adapta-se através da Geração Aumentada de Recuperação (RAG) ou de métodos dinâmicos semelhantes dependentes dos dados para tratar melhor casos semelhantes no futuro.

O resultado? Resoluções mais rápidas, clientes mais satisfeitos e menos dores de cabeça.

Desafios na implementação do encaminhamento de agentes

Quando um sistema automatizado decide quais as ferramentas e recursos a utilizar dinamicamente, deixar todas as decisões para o agente pode parecer assustador. Eis o que deve ser considerado ao implementar o encaminhamento de IA em sistemas multiagentes.

Ao abordá-los com estratégias bem pensadas - como aproveitar os protocolos de comunicação, implementar estruturas de registo robustas e otimizar o desempenho em tempo real - pode implementar um sistema multi-agente auto-operacional.

Como implementar o encaminhamento de agentes de IA

O encaminhamento eficaz de agentes de IA começa com um sistema multiagente bem estruturado. Atribua funções e níveis de acesso claros a cada agente para garantir a concentração, reduzir a sobrecarga de contexto e evitar alucinações. Esta configuração optimiza a utilização de tokens, permitindo que cada agente trabalhe de forma eficiente e se mantenha coerente.

O agente virado para o utilizador actua como orquestrador, utilizando um conjunto de instruções precisas para encaminhar as consultas para o agente especializado adequado. Isso garante que as tarefas sejam tratadas com precisão, aproveitando os pontos fortes de cada agente e minimizando a carga computacional.

Por exemplo, num sistema de comércio eletrónico:

• Consultas financeiras → IA contabilística.
• Questões de estilo → Agente de recomendação.
• Queixas → Representante humano.

Eis um exemplo de conjunto de instruções para orientar o seu agente de encaminhamento:

Classificar consultas:
Consultas financeiras: Palavras-chave como pagamentos, reembolsos, faturação → Enviar para a IA da Contabilidade.
Consultas de estilo: Menções de recomendações, design, conselhos de estilo → Encaminhar para a IA de Recomendações.
Reclamações: Sentimento negativo ou insatisfação → Encaminhar para um representante humano.
Consultas gerais: Tópicos não classificados → Responder ou reencaminhar para o Default AI Agent.

Manter o contexto:
Atualizar o tipo de consulta se o utilizador mudar de tópico e partilhar o contexto anterior com o agente seguinte para continuidade.

Instruções de recurso:
Se nenhum agente se adequar, faça perguntas de esclarecimento ou encaminhe as consultas não resolvidas para um representante humano.

Exemplos de cenários:
"Preciso de ajuda com o meu reembolso". → IA de contabilidade
"Qual é a tendência em casacos de inverno?" → IA de recomendação
"Esta é a pior experiência de sempre!" → Representante humano

Garantir respostas concisas e informar os utilizadores de que a sua questão está a ser tratada.

Utilizar transições de IA para encaminhamento de IA

Ferramentas como Transições de IApodem melhorar o encaminhamento de IA, categorizando eficazmente a entrada do utilizador em categorias predefinidas. Estas transições ajudam a avaliar a intenção do utilizador sem necessitar de dados de formação extensivos, tornando o encaminhamento mais rápido e mais preciso.

‍

Ao integrar as transições de IA, pode simplificar o encaminhamento, garantir a precisão e lidar eficazmente com diversas entradas do utilizador.

Gerir sem esforço o acesso e os fluxos de trabalho do AI Agent

Num mundo em que os clientes esperam interações instantâneas e personalizadas, o encaminhamento de agentes de IA com base em LLM não é apenas uma vantagem - é uma necessidade. Ao substituir os classificadores de intenção rígidos por sistemas dinâmicos e sensíveis ao contexto, as empresas podem oferecer experiências mais inteligentes, rápidas e envolventes.

Com Botpress, pode assumir o controlo total das permissões, do comportamento e do tom de cada agente utilizando o Nó Autónomo incorporado , assegurando um alinhamento perfeito com a sua marca e objectivos operacionais.

Desde a criação até à implementação, o Botpress fornece-lhe tudo o que precisa para criar e otimizar sistemas multiagentes. Comece hoje mesmo com a nossa plataforma gratuita.

FAQs

1. Como é que determino quais os fluxos de trabalho que necessitam do seu próprio agente de IA?

Analise as questões mais comuns ou de maior impacto para os clientes. Se algo surgir com frequência ou exigir um conhecimento único, provavelmente valerá a pena criar um agente dedicado para o efeito.

2. Quais são as vantagens e desvantagens de ter mais agentes especializados ou menos agentes generalizados?

Os agentes especializados são muito focados e precisos, mas gerir demasiados pode tornar-se complicado. Menos agentes generalizados são mais fáceis de gerir, mas podem não ser tão perspicazes em tópicos complexos ou de nicho.

3. Existe um número ótimo de agentes para uma determinada dimensão de empresa ou sector?

Não existe um número mágico, mas como regra geral: comece com um número reduzido e adicione agentes à medida que os seus fluxos de trabalho crescem ou se tornam mais complexos. É tudo uma questão de equilíbrio entre precisão e capacidade de gestão.

4. Que indicadores-chave de desempenho (KPIs) devem ser monitorizados para medir a eficácia do encaminhamento?

Analise aspectos como o tempo de resposta, a taxa de resolução, a frequência de transferência do agente e a satisfação do cliente para ver se o seu encaminhamento está realmente a atingir o objetivo.

5. Um encaminhamento mais granular conduz sempre a um melhor ROI?

Nem sempre. Embora a precisão possa aumentar a qualidade, demasiada granularidade pode aumentar os custos e a complexidade. É tudo uma questão de encontrar o ponto ideal onde o encaminhamento inteligente encontra a eficiência.