- AI 代理路由將每個使用者的查詢直接傳送至最有能力處理的專業 AI 代理。
- LLM路由比傳統的意圖分類器更能了解上下文和措辭的變化。
- 最佳做法包括定義明確的代理角色、使用協調器、保留上下文以及設定後備規則。
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？
現在試想一下，如果每項查詢都是由專門為此任務打造的 AI 代理立即處理，不需您來回奔波，就能準確提供您所需的資訊。
這就是 AI 代理路由的威力。當您為特定工作流程 (支援、排程、入職等) 建立AI 代理時，您可以建立一個系統，讓每個對話都能立即由適當的專家代理處理。沒有意向匹配的猜測。只有精準。
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。
什麼是 AI 代理路由？
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：
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1.背景分析
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.代理匹配
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.查詢路由
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.學習與適應
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。
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。
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。
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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。使用 AI 轉換進行 AI 路由
工具如 AI 轉換等工具可將使用者輸入有效地歸類為預先定義的類別，從而強化 AI 路由。這些轉換有助於評估使用者的意圖，而不需要大量的訓練資料，讓路由變得更快、更準確。
透過整合 AI Transitions，您可以簡化路由、確保精確性，並有效處理不同的使用者輸入。
輕鬆管理 AI 代理存取和工作流程
在客戶期望即時、個人化互動的世界裡，LLM 賦能的 AI 代理路由不僅是一項優勢，更是一項必要條件。以動態和情境感知系統取代僵化的意圖分類器，企業可以提供更聰明、更快速、更吸引人的體驗。
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常見問題
1.如何判斷哪些工作流程需要自己的 AI 代理？
To determine which workflows need their own AI agent, start by analyzing high-volume or high-value user intents. If a task involves sensitive data or domain-specific language (e.g., billing, onboarding, or tech support), it likely warrants a dedicated agent for better performance and control.
2.擁有更多的專門代理與更少的一般化代理之間的取捨是什麼？
The trade-off between specialized and generalized agents lies in accuracy versus maintainability: specialized agents can deliver more relevant and context-aware responses for specific tasks, but managing many agents increases operational overhead; generalized agents are easier to manage but risk delivering vague or less precise answers.
3.對於特定的企業規模或產業，是否有最佳的代理商數目？
There’s no fixed number of optimal agents – it depends on your business complexity and customer interaction types. Most companies start with one or two agents for core workflows and expand incrementally based on automation goals.
4.應該追蹤哪些關鍵績效指標 (KPI) 來衡量路由的有效性？
To measure routing effectiveness, track KPIs like intent recognition accuracy, routing latency, task completion rate, fallback or escalation frequency, and customer satisfaction (CSAT). These metrics help determine if users are reaching the right agent quickly and getting their issues resolved.
5.更細緻的路由是否總能帶來更好的 ROI？
More granular routing improves task accuracy, but it doesn’t always lead to better ROI. If the cost of managing or integrating more agents outweighs the gains in resolution speed or customer satisfaction, the complexity reduces efficiency.
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