Ultimate Guide sa AI Agent Routing (2025)

Naranasan mo na bang magmessage sa isang kumpanya at naramdaman mo na ikaw ay walang katapusan na pinapasa, naghihintay para sa "tamang" tao na tumugon? Nakakadismaya, di ba?

Ngayon, isipin kung ang bawat query ay agad na pinangangasiwaan ng isang ahente ng AI na partikular na binuo para sa gawaing iyon—naghahatid ng eksaktong kailangan mo nang walang pabalik-balik.

Iyan ang kapangyarihan ng pagruruta ng ahente ng AI. Kapag bumuo ka ng mga ahente ng AI para sa mga partikular na daloy ng trabaho—suporta, pag-iskedyul, onboarding, at higit pa—gumawa ka ng system kung saan ang bawat pag-uusap ay agad na hinahawakan ng tamang ekspertong ahente. Walang layunin na tumutugma sa hula. Precision lang.

Bagama't parang pamilyar sa lahat ang unang senaryo, ang pangalawa ay hindi pangarap ng sci-fi—ito ang kapangyarihan ng pagruruta ng ahente ng AI. Hatiin natin ito at tingnan kung bakit ito ay isang game-changer sa mga legacy intent classifier -based system.

Bumuo ng mga Ahente ng AI

Bumuo ng mga custom na autonomous na ahente

Magsimula ngayon

Walang kinakailangang credit card

Ano ang AI Agent Routing?

Sa madaling salita, ang pagruruta ng ahente ng AI ay ang proseso ng pagdidirekta sa mga query ng user sa may-katuturan at pinaka-angkop na ahente ng AI batay sa likas na katangian ng query sa isang kapaligiran na may maraming ahente .

Ang proseso ay katulad ng isang receptionist na mahusay na nagdidirekta ng mga tawag sa mga tamang departamento—pagtitiyak na ang mga query ay hinahawakan kaagad at tumpak. Pinapalaki ng diskarteng ito ang kahusayan, pinapabuti ang kasiyahan ng user, at tinitiyak ang maayos na daloy ng trabaho.

Ang modernong pagruruta ng ahente ng AI ay umaasa sa mga advanced na modelo ng malalaking wika ( LLMs ) upang dynamic na suriin at iruta ang mga query batay sa konteksto, inaalis ang pangangailangan para sa mga paunang natukoy na layunin o malawak na data ng pagsasanay at pagkamit ng zero-shot functionality nang walang kahirap-hirap.

Legacy Intent Classifiers vs AI Routing

Ang mga tradisyunal na intent classifier ay ang pundasyon ng maagang pakikipag-usap na AI system. Ang kanilang pangunahing trabaho ay upang matukoy ang "ano" sa likod ng mensahe ng isang user, na nakategorya ng mga layunin sa mga bucket tulad ng "status ng order" o "pag-reset ng password."

Halimbawa, kung sasabihin ng isang user, "Pakiusap, tulungan akong i-reset ang aking password," uuriin ng system ang layunin bilang "pag-reset ng password." Ang prosesong ito, na kilala bilang intent identification, ay gumana nang maayos para sa mga paunang natukoy na kategorya.

Gayunpaman, ang mga sistemang ito ay may malaking limitasyon:

Lubhang umaasa sila sa mga paunang natukoy na kategorya, na ginagawa itong hindi nababaluktot sa mga bago o nuanced na mga query.
Nakipaglaban sila sa masalimuot at maraming pag-uusap kung saan nagbago ang layunin ng user sa paglipas ng panahon.
Wala silang kakayahang isama ang konteksto mula sa mga panlabas na mapagkukunan ng kaalaman.

Sa kaibahan, LLM -Ang pinapagana ng AI routing ay tumatagal ng isang holistic na diskarte. Sa halip na mahigpit na pagmamapa ng mga query sa mga paunang natukoy na kategorya, LLMs pag-aralan ang buong konteksto ng mga input ng user. Nagbibigay-daan ito sa kanila na matukoy ang mga banayad na nuances, pangasiwaan ang hindi maliwanag na mga parirala, at umangkop sa mga paraphrase na query.

Paano Gumagana ang Pagruruta ng AI Agent

Ang proseso sa likod ng pagruruta ng AI Agent ay maaaring hatiin sa ilang mahahalagang hakbang:

Infographic upang ipakita ang daloy ng trabaho sa pagruruta ng ahente ng AI

1. Pagsusuri sa Konteksto

Ang isang query tulad ng "Kailangan ko ng tulong sa pag-reset ng aking password" ay sinusuri para sa layunin , tono , at konteksto . Tinutukoy ng system ang layunin (pag-reset ng password) kahit na magkaiba ang pagkaka-phrase, tulad ng "Paano ko babaguhin ang aking password?"

2. Pagtutugma ng Ahente

Tinutugma ng system ang query sa pinakanauugnay na ahente. Para sa "i-reset ang aking password," pinipili nito ang Ahente ng Password sa halip na isang pangkalahatang ahente ng suporta.

3. Pagruruta ng Query

Ang query ay dadalhin sa napiling ahente, na tinitiyak ang isang tumpak na tugon. Halimbawa, ang Ahente ng Password ay nagbibigay ng sunud-sunod na mga tagubilin o isang direktang link sa pag-reset.

4. Pag-aaral at Pag-aangkop

Sa paglipas ng panahon, LLMs matuto mula sa mga pakikipag-ugnayan. Kung lalabas ang isang query tulad ng "Nakalimutan ko rin ang aking email," ang system ay umaangkop sa pamamagitan ng Retrieval-Augmented Generation (RAG) o mga katulad na paraan ng dynamic na data dependent upang mas mahusay na mahawakan ang mga katulad na kaso sa hinaharap.

Ang resulta? Mas mabilis na mga resolution, mas masayang customer, at mas kaunting sakit ng ulo.

Mga Hamon sa Pagpapatupad ng Agent Routing

Kapag nagpasya ang isang automated system kung aling mga tool at mapagkukunan ang dynamic na gagamitin, ang pag-iwan sa bawat desisyon sa ahente ay maaaring maging nakakatakot. Narito ang dapat isaalang-alang kapag nagpapatupad ng AI routing sa mga multi-agent system.

Hamon	Paglalarawan	Mga solusyon
Mga kumplikadong Dependencies	Ang mga dependency sa pagitan ng mga ahente ng AI ay maaaring magdulot ng mga pagkaantala o paulit-ulit na mga loop.	Ipatupad ang malinaw na mga protocol ng komunikasyon upang i-streamline ang mga daloy ng trabaho.
Transparency sa Operations	Ang kakulangan ng visibility sa pagruruta at paggamit ng mapagkukunan ay nagpapahirap sa pag-debug at pagsubaybay.	Magpatupad ng mga balangkas ng pag-log upang makuha ang mga daloy ng pag-uusap at mga desisyon sa paglalaan ng mapagkukunan.
Mga Pag-atake ng Kalaban	Ang agarang pag-iniksyon at iba pang mga manipulasyon ay maaaring humantong sa mga nakakahamak o hindi tamang resulta.	Mahigpit na i-validate ang mga input, gumamit ng adversarial na pagsasanay, at subaybayan ang mga anomalya sa gawi sa pagruruta.
Real-time na Pagganap	Ang paghawak ng mataas na dami ng kumplikadong desisyon sa real-time ay teknikal na hamon.	I-optimize ang mga algorithm para sa mababang latency at gumamit ng edge computing para sa mas mabilis na pagproseso ng query.
Pamamahala ng Gastos	Ang dynamic na pag-activate ng mga modelo ng AI na mabibigat sa mapagkukunan ay maaaring humantong sa pagtaas ng mga gastos.	Ipakilala ang mga diskarte sa pagruruta sa gastos at magreserba ng mga tool na may mataas na halaga para sa mga query na may mataas na priyoridad.

Sa pamamagitan ng pagtugon sa mga ito ng maalalahanin na mga diskarte—tulad ng paggamit ng mga protocol ng komunikasyon, pagpapatupad ng matatag na balangkas ng pag-log, at pag-optimize ng real-time na pagganap—maaari kang magpatupad ng self-operating multi-agent system.

Naglalagay ng mga Ahente ng AI?

Basahin ang aming Blueprint para sa AI Agent Implementation

Basahin Ngayon

Ang pag-access ay palaging libre

Paano Ipatupad ang Pagruruta ng Ahente ng AI

Ang epektibong pagruruta ng ahente ng AI ay nagsisimula sa isang mahusay na istrukturang multi-agent system. Magtalaga ng mga malinaw na tungkulin at antas ng pag-access sa bawat ahente upang matiyak ang pagtuon, bawasan ang labis na karga sa konteksto, at maiwasan ang mga guni-guni. Ino-optimize ng setup na ito ang paggamit ng token, na nagbibigay-daan sa bawat ahente na gumana nang mahusay at manatiling magkakaugnay.

Pagruruta ng Ahente ng AI sa Serbisyo sa Customer

Ang ahente na nakaharap sa gumagamit ay gumaganap bilang orkestra, gamit ang isang tumpak na set ng pagtuturo upang iruta ang mga query sa naaangkop na espesyal na ahente. Tinitiyak nito na ang mga gawain ay tumpak na pinangangasiwaan, na ginagamit ang mga lakas ng bawat ahente habang pinapaliit ang pag-load ng computational.

Halimbawa, sa isang e-commerce system:

Mga tanong sa pananalapi → Accounting AI.
Mga tanong sa istilo → Ahente ng rekomendasyon.
Mga Reklamo → Kinatawan ng tao.

Narito ang isang halimbawang set ng tagubilin upang gabayan ang iyong ahente sa pagruruta:

Pag-uri-uriin ang Mga Query: Mga Tanong sa Pananalapi: Mga Keyword tulad ng mga pagbabayad, refund, pagsingil → Ipasa sa Accounting AI. Mga Tanong sa Estilo: Pagbanggit ng mga rekomendasyon, disenyo, payo sa istilo → Ipasa sa Rekomendasyon AI. Mga Reklamo: Negatibong damdamin o kawalang-kasiyahan → Idulog sa isang Kinatawan ng Tao. Mga Pangkalahatang Tanong: Mga hindi natukoy na paksa → Tumugon o ipasa sa Default na Ahente ng AI. Panatilihin ang Konteksto: I-update ang uri ng query kung lumipat ang user ng mga paksa at magbahagi ng naunang konteksto sa susunod na ahente para sa pagpapatuloy. Mga Tagubilin sa Fallback: Kung walang ahenteng akma, magtanong ng mga paglilinaw na tanong o idulog ang mga hindi nalutas na tanong sa isang kinatawan ng tao. Mga Halimbawang Sitwasyon: "Kailangan ko ng tulong sa aking refund." → Accounting AI "Ano ang trending sa mga winter jackets?" → Rekomendasyon AI "Ito ang pinakamasamang karanasan!" → Kinatawan ng Tao Tiyaking maigsi ang mga tugon at ipaalam sa mga user na pinangangasiwaan ang kanilang query.

Paggamit ng AI Transitions para sa AI Routing

Ang mga tool tulad ng AI Transitions , ay maaaring mapahusay ang AI routing sa pamamagitan ng mahusay na pagkakategorya ng input ng user sa mga paunang natukoy na kategorya. Nakakatulong ang mga transition na ito sa pagtatasa ng layunin ng user nang hindi nangangailangan ng malawak na data ng pagsasanay, na ginagawang mas mabilis at mas tumpak ang pagruruta.

AI Transition

‍

Sa pamamagitan ng pagsasama ng AI Transitions, maaari mong i-streamline ang pagruruta, tiyakin ang katumpakan, at epektibong pangasiwaan ang magkakaibang input ng user.

Walang Kahirapang Pamahalaan ang AI Agent Access at Workflows

Sa isang mundo kung saan inaasahan ng mga customer ang instant at personalized na pakikipag-ugnayan, LLM -Ang pagruruta ng ahente ng AI na pinapagana ay hindi lamang isang kalamangan—ito ay isang pangangailangan. Sa pamamagitan ng pagpapalit ng mga mahigpit na intent classifier ng mga dynamic at context-aware na system, makakapaghatid ang mga negosyo ng mas matalino, mas mabilis, at mas nakakaengganyong mga karanasan.

Sa Botpress , maaari mong ganap na kontrolin ang mga pahintulot, gawi, at tono ng bawat ahente gamit ang built-in na Autonomous Node, na tinitiyak ang tuluy-tuloy na pagkakahanay sa iyong brand at mga layunin sa pagpapatakbo.

Mula sa paglikha hanggang sa pag-deploy, Botpress binibigyan ka ng lahat ng kailangan mo para bumuo at mag-optimize ng mga multi-agent system. Magsimula ngayon gamit ang aming libreng platform.