AI代理路由終極指南（2025）

你是否曾經聯絡過某家公司，結果被不斷轉接，等著“對的人”回覆？是不是很令人沮喪？

現在，想像每個查詢都能立即由專為該任務打造的AI代理處理——不再來回折騰，直接給你所需答案。

這就是 AI 智能代理路由的威力。當你為特定工作流程（如客服、排程、員工入職等）建立 AI 智能代理時，每一次對話都能即時由最合適的專家代理處理。不再需要意圖比對的猜測，只有精準對應。

雖然第一種情境讓人感到再熟悉不過，第二種卻不是科幻夢想——這正是 AI 智能代理路由的實力。讓我們來解析一下，看看它為什麼能徹底改變傳統舊式意圖分類器系統的遊戲規則。

什麼是AI代理路由？

簡單來說，AI 智能代理路由就是在多代理環境中，根據用戶問題的性質，將其導向最相關、最合適的 AI 智能代理處理的過程。

中將使用者查詢導向最相關、最合適的AI代理。這就像接待員有效率地將來電分派到正確部門一樣——確保查詢能即時且正確地處理。這種方式能提升效率、改善用戶滿意度，並確保流程順暢。

現代AI代理路由仰賴先進的大型語言模型（LLM），能根據上下文動態分析並分派查詢，無需預先定義意圖或大量訓練資料，輕鬆實現零樣本處理。

傳統意圖分類器 vs AI路由

傳統意圖分類器是早期對話式 AI系統的基礎。它們的主要任務是找出用戶訊息背後的「目的」，並將意圖歸類到像「訂單狀態」或「重設密碼」這類的分類中。

例如，當使用者說：「請幫我重設密碼」，系統會將意圖歸類為「重設密碼」。這種意圖識別流程對於預設分類來說運作良好。

然而，這些系統有明顯的限制：

• 它們高度依賴預先定義的分類，對新型或細微查詢缺乏彈性。
• 在複雜、多輪對話中，使用者意圖隨時間變化時，這些系統難以應對。
• 無法整合外部知識來源的上下文。

相較之下，基於LLM的AI路由採用整體分析方式。LLM不再僵硬地將查詢對應到預設分類，而是分析使用者輸入的完整上下文，能識別細微差異、處理模糊語句，並適應不同表達方式的查詢。

AI代理路由如何運作

AI代理路由的流程可分為幾個主要步驟：

1. 上下文分析

像「我需要幫忙重設密碼」這樣的查詢，會被分析其意圖、語氣與上下文。即使換句話說，如「我要怎麼更改密碼？」，系統也能辨識出目標（重設密碼）。

2. 代理匹配

系統會將查詢分派給最相關的代理。例如「重設我的密碼」，會選擇密碼代理，而不是一般客服代理。

3. 查詢路由

查詢會被導向選定的代理，確保回應正確。例如，密碼代理會提供分步指引或直接的重設連結。

4. 學習與調整

隨著時間推移，大型語言模型會從互動中學習。如果出現像「我也忘記了我的電子郵件」這樣的問題，系統會透過檢索增強生成（RAG）或其他依賴動態資料的方法來調整，未來能更好地處理類似情境。

結果是？解決更快、客戶更滿意、問題更少。

實作代理路由的挑戰

當自動化系統動態決定要使用哪些工具和資源時，將所有決策交給代理可能會讓人感到壓力。以下是在多代理系統中實作AI路由時應注意的事項。

透過周全策略應對這些挑戰——如運用通訊協議、導入健全日誌框架、優化即時效能——你就能打造自動運作的多代理系統。

如何實作AI代理路由

有效的AI代理路由始於結構良好的多代理系統。為每個代理分配明確角色與存取層級，以確保專注、減少上下文負擔並避免產生幻覺。這樣的設計能最佳化token使用，讓每個代理都能高效且一致地運作。

面向使用者的代理扮演協調者角色，透過精確的指令集將查詢分派給適當的專業代理。這確保任務能正確處理，發揮每個代理的優勢，同時減輕運算負擔。

例如，在電子商務系統中：

• 財務查詢 → 會計AI。
• 穿搭問題 → 推薦代理。
• 客訴 → 人工客服。

以下是一組可協助路由代理的指令範例：

Classify Queries:
Financial Queries: Keywords like payments, refunds, billing → Forward to Accounting AI.
Style Queries: Mentions of recommendations, design, style advice → Forward to Recommendation AI.
Complaints: Negative sentiment or dissatisfaction → Escalate to a Human Representative.
General Queries: Unclassified topics → Respond or forward to the Default AI Agent.

Maintain Context:
Update query type if the user switches topics and share prior context with the next agent for continuity.

Fallback Instructions:
If no agent fits, ask clarifying questions or escalate unresolved queries to a human representative.

Example Scenarios:
“I need help with my refund.” → Accounting AI
“What’s trending in winter jackets?” → Recommendation AI
“This is the worst experience ever!” → Human Representative

Ensure concise responses and inform users their query is being handled.

運用AI轉換進行AI路由

像AI Transitions這類工具，能有效將用戶輸入歸類到預設類別，提升 AI 路由效率。這些轉換有助於判斷用戶意圖，無需大量訓練資料，讓路由更快速、更精確。

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整合AI轉換後，你能簡化路由流程、確保精準，並有效處理多元使用者輸入。

輕鬆管理AI代理存取權與工作流程

在顧客期待即時、個人化互動的時代，基於LLM的AI代理路由不只是優勢——而是必需品。以動態、具上下文感知的系統取代僵化的意圖分類器，企業就能帶來更聰明、更快速、更有吸引力的體驗。

透過 Botpress，你可以完全掌控每個代理的權限、行為與語氣，利用內建的自主節點，確保與你的品牌形象及營運目標無縫一致。

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常見問題

1. 我該如何判斷哪些工作流程需要專屬的 AI 代理？

要判斷哪些工作流程需要專屬的 AI 智能代理，請先分析高流量或高價值的使用者意圖。如果某項任務涉及敏感資料或特定領域語言（例如帳單、用戶註冊或技術支援），通常建議為其設置專屬代理，以提升效能與控管。

2. 擁有更多專業化代理人與較少通用型代理人之間有什麼取捨？

專業代理與通用代理的權衡在於準確性與維護性的取捨：專業代理能針對特定任務提供更相關且具情境感知的回應，但管理多個代理會增加營運負擔；通用代理較易管理，但可能導致回應模糊或不夠精確。

3. 針對不同企業規模或產業，有沒有最佳的代理數量？

沒有固定的最佳代理數量——這取決於企業的複雜度與客戶互動類型。大多數公司會先針對核心工作流程設置一到兩個代理，並根據自動化目標逐步擴增。

4. 應該追蹤哪些關鍵績效指標（KPI）來衡量路由成效？

為衡量路由成效，請追蹤如意圖辨識準確率、路由延遲、任務完成率、回退或升級頻率，以及客戶滿意度（CSAT）等關鍵指標。這些數據有助於判斷使用者是否能快速找到合適的代理並解決問題。

5. 更細緻的路由是否一定能帶來更高的投資報酬率？

更細緻的路由能提升任務準確度，但不一定能帶來更高的投資報酬率。如果管理或整合更多代理的成本超過了解決速度或客戶滿意度的提升，複雜度反而會降低效率。