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Arbeitsablauf für das Routing
Im Routing-Muster verwendet ein Classifier oder Router-Agent ein LLM, um die Absicht oder Kategorie einer Abfrage zu interpretieren, und leitet die Eingabe dann an eine spezialisierte Downstream-Aufgabe oder einen Agenten weiter.
Der Routing-Workflow wird in Szenarien verwendet, in denen ein Agent die Eingabeabsicht, den Aufgabentyp oder die Domäne schnell klassifizieren und die Anfrage dann an einen speziellen Subagenten, ein Tool oder einen Workflow delegieren muss. Er ist besonders nützlich für Capability Agents, z. B. solche, die als allgemeine Assistenten, Eingangstüren zu Unternehmensfunktionen oder domänenübergreifende KI-Benutzeroberflächen für Benutzer dienen.
Routing ist besonders effektiv, wenn:
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Sortierung von Anfragen anhand einer Vielzahl von Aufgaben (z. B. Suche, Zusammenfassung, Buchung, Berechnungen).
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Eingaben müssen vorverarbeitet oder normalisiert werden, bevor sie in speziellere Workflows aufgenommen werden können.
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Verschiedene Eingabetypen (z. B. Bilder im Vergleich zu Text, strukturierte und unstrukturierte Abfragen) erfordern eine individuelle Handhabung.
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Ein Agent fungiert als Konversationszentrale und delegiert Aufgaben an spezialisierte Agenten oder Microservices.
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Dieser Workflow ist bei domänenspezifischen Copiloten, Bots für den Kundensupport, Enterprise Service Routern und multimodalen Agenten üblich, bei denen intelligentes Dispatching sowohl die Qualität als auch die Effizienz des Agentenverhaltens bestimmt.
Funktionen
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Ein First-Pass-LM fungiert als Dispatcher
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Routen können unterschiedliche Workflows oder sogar andere Agentenmuster aufrufen
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Unterstützt die modulare Erweiterung von Funktionen
Häufige Anwendungsfälle
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Multidomain-Assistenten („Ist das eine rechtliche, medizinische oder finanzielle Frage?“)
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Die Entscheidungsbäume wurden durch LLM-Argumentation erweitert
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Dynamische Werkzeugauswahl (z. B. Suche im Vergleich zur Codegenerierung)