- 人工智能代理路由将每个用户的查询直接发送给最适合处理该查询的专业人工智能代理。
- 与传统的意图分类器相比，LLM路由能更好地理解上下文和措辞的变化。
- 最佳实践包括定义明确的代理角色、使用协调器、保留上下文和设置回退规则。
您是否曾经给一家公司发过信息，却感觉自己被无休止地传递，等待 "合适 "的人回复？令人沮丧，不是吗？
现在，试想一下，如果每个查询都能立即由专门为该任务打造的人工智能代理来处理--无需来回奔波就能准确提供您所需的信息。
这就是人工智能代理路由的威力。当您为特定的工作流程（支持、调度、入职等）建立人工智能代理时，您就创建了一个系统，在这个系统中，每次对话都会立即由合适的专家代理处理。没有意图匹配猜测。只有精确。
虽然第一种情况似曾相识，但第二种情况并非科幻梦想--这就是人工智能代理路由的威力。让我们来分析一下，为什么它能改变基于意图分类器的传统系统。
什么是人工智能代理路由？
简单地说，人工智能代理路由是在多代理环境中根据查询的性质将用户查询引导到相关的、最合适的人工智能代理的过程。
这一过程就像接待员高效地将电话转接到正确的部门，确保查询得到及时准确的处理。这种方法能最大限度地提高效率，提高用户满意度，并确保工作流程顺畅。
现代人工智能代理路由依赖于先进的大型语言模型（LLMs ），可根据上下文动态分析和路由查询，无需预定义意图或大量训练数据，轻松实现零误差功能。
传统的意图分类器与人工智能路由选择
传统的意图分类器是早期对话式人工智能系统的基础。它们的主要工作是确定用户信息背后的"内容"，将意图归类为 "订单状态 "或 "密码重置 "等类别。
例如，如果用户说"请帮我重设密码"，系统就会将其意图归类为"重设密码"。这一过程被称为 "意图识别"，对于预定义的类别效果很好。
然而，这些系统有很大的局限性：
- 它们在很大程度上依赖于预先定义的类别，因此对新的或细微的查询缺乏灵活性。
- 他们在复杂的多轮对话中苦苦挣扎，因为用户的意图会随着时间的推移而不断变化。
- 他们缺乏从外部知识来源获取背景信息的能力。
相比之下，LLM 由人工智能路由提供支持，采用的是一种整体方法。LLMs 不会生硬地将查询映射到预定义的类别中，而是分析用户输入的整个上下文。这使它们能够识别细微差别，处理模棱两可的措辞，并适应转述查询。
人工智能代理路由如何工作
人工智能代理路由的过程可分为几个关键步骤：
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1.背景分析
对于类似"我需要帮助重设密码 "这样的查询，系统会对其意图、语气和上下文进行分析。即使措辞不同，如"如何更改我的密码？"，系统也能识别目标（密码重置）。
2.代理匹配
系统会将查询匹配给最相关的代理。对于"重设我的密码"，系统会选择密码代理，而不是一般的支持代理。
3.查询路由
查询会被转到所选的代理，确保得到准确的回复。例如，密码代理可提供逐步指导或直接重置链接。
4.学习和适应
随着时间的推移，LLMs 。如果出现类似"我也忘了我的电子邮件 "的查询，系统就会通过检索增强生成（RAG）或类似的动态数据依赖方法进行调整，以便在未来更好地处理类似情况。
结果如何？解决问题的速度更快，客户更满意，麻烦更少。
实施代理路由的挑战
当一个自动化系统决定动态使用哪些工具和资源时，让代理来做每一个决定可能会让人感到畏惧。以下是在多代理系统中实施人工智能路由时需要考虑的事项。
通过采用深思熟虑的策略（如利用通信协议、实施强大的日志框架和优化实时性能）来解决这些问题，就能实现可自我运行的多代理系统。
如何实施人工智能代理路由
有效的人工智能代理路由选择始于结构良好的多代理系统。为每个代理分配明确的角色和访问级别，以确保专注、减少上下文超载并防止幻觉。这种设置优化了令牌的使用，使每个代理都能高效工作并保持协调一致。
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面向用户的代理作为协调者，使用精确的指令集将查询路由到适当的专门代理。这就确保了任务的准确处理，既发挥了每个代理的优势，又最大限度地减少了计算负荷。
例如，在电子商务系统中：
- 财务查询 → 会计 AI。
- 风格问题 → 推荐代理人。
- 投诉 → 人事代表。
下面是一个指导路由代理的指令集示例：
分类查询：
财务查询：付款、退款、账单等关键词 → 转发至会计 AI。
风格查询：提及推荐、设计、风格建议 → 转发至推荐 AI。
投诉：负面情绪或不满 → 转给人工智能代表。
一般查询：非机密主题 → 回复或转发给默认人工智能代理。
保持上下文：
如果用户切换主题，则更新查询类型，并与下一个代理共享之前的上下文，以保持连续性。
后备指示：
如果没有合适的代理，可提出说明性问题或将未解决的查询升级至人工代表。
示例场景：
"我需要退款帮助"。→ 会计人工智能
"冬季夹克的流行趋势是什么？"→ 人工智能推荐
"这是史上最糟糕的体验！"→ 人工智能代表
确保简明扼要的回复，并告知用户他们的疑问正在处理中。使用人工智能转换器进行人工智能路由选择
工具，如 人工智能转换等工具，可以通过将用户输入有效地归入预定义的类别来增强人工智能路由。这些转换有助于评估用户意图，而无需大量的训练数据，从而使路由更快、更准确。
通过集成人工智能转换功能，您可以简化路由、确保精确性并有效处理各种用户输入。
轻松管理人工智能代理访问和工作流程
在客户期待即时、个性化互动的世界里，LLM 人工智能代理路由不仅是一种优势，更是一种必需。通过用动态和情境感知系统取代僵化的意图分类器，企业可以提供更智能、更快速、更吸引人的体验。
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常见问题
1.如何确定哪些工作流程需要自己的人工智能代理？
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.拥有更多的专业代理与更少的通用代理之间的权衡是什么？
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.对于特定的企业规模或行业，是否存在最佳的代理商数量？
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.应跟踪哪些关键绩效指标（KPI）来衡量路由的有效性？
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.更细粒度的路由选择是否总能带来更好的投资回报率？
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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