AI 代理路由終極指南 (2025)

您是否曾經給某家公司發過訊息，卻感覺自己被無休止地傳來傳去，等待「合適」的人回覆？令人沮喪，不是嗎？

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.

雖然第一種情況似曾相識，但第二種情況並非科幻夢境，而是 AI 代理路由的威力。讓我們來分析一下，為什麼它比傳統的意向分類器系統更能改變遊戲規則。

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What is AI Agent Routing?

簡單來說，AI 代理路由就是在多代理環境中，根據查詢的性質，將使用者的查詢導向相關且最適當的 AI 代理。

此流程類似於接待員有效率地將來電引向正確的部門，以確保能迅速且準確地處理查詢。此方法可最大化效率、提高使用者滿意度，並確保順暢的工作流程。

現代 AI 代理路由依賴先進的大型語言模型 (LLMs) 來根據上下文動態分析和路由查詢，不需要預先定義的意圖或大量的訓練資料，毫不費力地實現零射擊功能。

傳統意向分類器 vs AI 路由

傳統的意向分類器是早期會話式人工智能系統的基礎。它們的主要工作是找出使用者訊息背後的 「內容」，將意圖歸類為「訂單狀態」或「密碼重設」等類別。

例如，如果使用者說「請幫我重設密碼」，系統會將該意圖分類為「重設密碼」。這個過程稱為意向識別，對於預先定義的類別效果很好。

然而，這些系統有很大的限制：

它們嚴重依賴預先定義的類別，因此對於新的或細微的查詢不夠靈活。
他們在複雜的多輪對話中掙扎，而使用者的意圖會隨著時間演變。
他們缺乏從外部知識來源整合上下文的能力。

相較之下，LLM-powered AI routing 則採用整體性的方法。LLMs 會分析使用者輸入的整個上下文，而非僵硬地將查詢對應到預先定義的類別。這可讓他們識別細微的差異、處理含糊不清的措辭，並適應轉述的查詢。

AI 代理路由如何運作

AI Agent 路由背後的流程可以分成幾個關鍵步驟：

1. Contextual Analysis

類似「我需要幫忙重設密碼」的詢問會被分析為意圖、語氣和上下文。即使措辭不同，如 「我要如何更改我的密碼？」，系統也能識別目標（密碼重設）。

2. Agent Matching

系統會將查詢匹配給最相關的代理。對於 「重設我的密碼」，它會選擇密碼代理，而不是一般支援代理。

3. Query Routing

查詢會被路由到所選擇的代理，確保準確回復。例如，密碼代理提供逐步指示或直接重設連結。

4. Learning and Adaptation

隨著時間的推移，LLMs ，從互動中學習。如果出現「我也忘記我的電子郵件了」這樣的查詢，系統就會透過檢索-增強世代 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 或類似的動態資料依賴方法進行調整，以便在未來更好地處理類似的情況。

結果如何？更快的解決方案、更快樂的客戶、更少的麻煩。

實施代理路由的挑戰

當自動化系統決定動態使用哪些工具和資源時，將每個決定權都交給代理可能會讓人感到畏懼。以下是在多代理系統中實作 AI 路由時需要考慮的事項。

挑戰	說明	解決方案
複雜的相依性	AI 代理之間的依賴關係可能會造成延遲或冗餘循環。	強制執行明確的溝通協定，以簡化工作流程。
營運透明度	由於缺乏路由和資源使用的可見性，使得除錯和監控變得困難。	實施記錄架構以捕捉對話流程和資源分配決策。
逆向攻擊	迅速注入和其他操作可能會導致惡意或不正確的結果。	嚴格驗證輸入，使用敵對訓練，並監控路由行為的異常。
即時效能	即時處理大量複雜的決策在技術上具有挑戰性。	優化演算法以達到低延遲，並使用邊緣運算來加快查詢處理。
成本管理	動態啟動資源繁重的 AI 模型可能會導致支出激增。	引入成本感知路由策略，並為高優先級查詢預留高成本工具。

透過深思熟慮的策略來解決這些問題，例如利用通訊協定、執行穩健的日誌架構，以及最佳化即時效能，您就可以實作一個可自行運作的多重代理系統。

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如何實施 AI 代理路由

有效的 AI 代理路由從結構良好的多代理系統開始。為每個代理程式指派明確的角色與存取等級，以確保專注、減少情境過載，並防止幻覺。此設定可最佳化代幣的使用，讓每個代理能有效率地工作並保持連貫性。

面向使用者的代理程式扮演統籌者的角色，使用精確的指令集將查詢路由到適當的專門代理程式。這可確保任務得到精確處理，發揮每個代理的優勢，同時將計算負載降至最低。

例如，在電子商務系統中：

財務查詢 → 會計 AI。
風格問題 → 推薦代理。
投訴 → 人員代表。

以下是一個範例指令集，用來引導您的路由代理：

分類查詢：
財務查詢：付款、退款、帳單等關鍵字 → 轉送至會計 AI。
風格查詢：提及推薦、設計、風格建議 → 轉至推薦 AI。
投訴：負面情緒或不滿 → 轉交人工客服代表處理。
一般查詢：未分類的主題 → 回覆或轉寄給預設 AI 代理。

保持上下文：
如果使用者切換主題，則更新查詢類型，並將先前的情境分享給下一個代理，以保持連續性。

備用指示：
如果沒有適合的客服人員，可詢問解釋問題或將未解決的查詢升級至人工客服代表。

範例情境：
「我需要退款方面的幫助」。→ 會計 AI
「冬季外套流行什麼款式？」→ 推薦 AI
「這是最糟糕的體驗！」→ 人員代表

確保簡潔的回應，並告知使用者他們的疑問正在處理中。