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# Flujo de trabajo para enrutamiento
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En el patrón de enrutamiento, un clasificador o agente de enrutamiento utiliza un LLM para interpretar la intención o la categoría de una consulta y, a continuación, enruta la entrada a un agente o tarea posterior especializado.

![\[Flujo de trabajo para el enrutamiento.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-patterns/images/workflow-for-routing.png)


El flujo de trabajo de enrutamiento se utiliza en situaciones en las que un agente debe clasificar rápidamente la intención de entrada, el tipo de tarea o el dominio y, a continuación, delegar la solicitud a un subagente, herramienta o flujo de trabajo especializados. Resulta especialmente útil en el caso de los agentes de capacidades, como los que actúan como asistentes generales, son los encargados de dar acceso a las funciones empresariales o las interfaces de IA orientadas al usuario que abarcan varios dominios.

El enrutamiento es particularmente efectivo cuando:
+ Clasifica las solicitudes en función de una variedad de tareas (por ejemplo, búsqueda, resumen, reserva o cálculos).
+ Las entradas deben preprocesarse o normalizarse antes de entrar en flujos de trabajo más especializados.
+ Los diferentes tipos de entrada (por ejemplo, imágenes frente a texto, consultas estructuradas frente a consultas no estructuradas) requieren un tratamiento personalizado.
+ Un agente actúa como una centralita conversacional y delega tareas a agentes especializados o microservicios.
+ Este flujo de trabajo es común en los copilotos de dominios específicos, los bots de atención al cliente, los enrutadores de servicios empresariales y los agentes multimodales, donde el despacho inteligente determina tanto la calidad como la eficiencia del comportamiento de los agentes.

## Capacidades
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+ Un LLM de primer paso actúa como despachador
+ Las rutas pueden invocar flujos de trabajo distintos o incluso otros patrones de agentes
+ Soporta la expansión modular de las capacidades

## Casos de uso comunes
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+ Asistentes multidominio («¿se trata de una cuestión legal, médica o financiera?»)
+ Árboles de decisión mejorados con el razonamiento LLM
+ Selección dinámica de herramientas (por ejemplo, búsqueda frente a generación de código)