Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
Schemi di invio dinamici di routing
Nei moderni sistemi agentici, in cui le attività spaziano dall'analisi dei documenti alla generazione autonoma di software, la capacità di indirizzare dinamicamente le richieste all'agente o modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) più capace diventa fondamentale. La logica di routing statica, spesso incorporata negli script di orchestrazione o nei livelli API, non ha l'adattabilità richiesta per ambienti in tempo reale, multimodello e con più capacità. Per risolvere questo problema, i flussi di lavoro di routing LLM possono essere trasformati in un'architettura basata sugli eventi che sfrutta uno schema di invio dinamico, trasformando le chiamate LLM in eventi indirizzati in modo intelligente e sensibili al contesto.
Il diagramma seguente è un esempio di routing LLM:
Invio dinamico
Nei sistemi distribuiti tradizionali, il pattern di invio dinamico seleziona e richiama servizi specifici in fase di esecuzione in base agli attributi degli eventi in entrata, come il tipo di evento, l'origine e il payload. Questo viene comunemente implementato utilizzando Amazon EventBridge, che può valutare e indirizzare gli eventi in entrata verso destinazioni appropriate (ad esempio AWS Step Functions, AWS Lambda funzioni o attività di Amazon Elastic Container Service).
Il diagramma seguente è un esempio di invio dinamico:
-
Un'applicazione emette un evento (ad esempio, {"type»: «orderCreated», «priority»: «high"}).
-
Amazon EventBridge valuta l'evento in base alle sue regole di routing.
-
In base agli attributi di un evento, il sistema invia dinamicamente a quanto segue:
-
HighPriorityOrderProcessor(servizio A) -
StandardOrderProcessor(servizio B) -
UpdateOrderProcessor(servizio C)
-
Questo modello supporta l'accoppiamento libero, la specializzazione basata sul dominio e l'estensibilità del runtime. Ciò consente ai sistemi di rispondere in modo intelligente ai mutevoli requisiti e alla semantica degli eventi.
Routing basato su LLM
Nei sistemi agentici, il routing esegue anche la delega dinamica delle attività, ma invece delle EventBridge regole di Amazon o dei filtri dei metadati, l'LLM classifica e interpreta l'intento dell'utente attraverso il linguaggio naturale. Il risultato è una forma di dispacciamento flessibile, semantica e adattiva.
Router agente
Questa architettura consente un ampio invio basato sugli intenti senza schemi o tipi di eventi predefiniti, ideale per input non strutturati e query complesse.
-
Un utente invia la richiesta «Potete aiutarmi a rivedere le condizioni del mio contratto?»
-
L'LLM lo interpreta come un'attività documentale legale.
-
L'agente indirizza l'attività a uno o più dei seguenti:
-
Modello di richiesta di revisione del contratto
-
Subagente per il ragionamento legale
-
Strumento di analisi dei documenti
-
Il diagramma seguente è un esempio di router agente:
-
Un utente invia una richiesta in linguaggio naturale tramite un SDK.
-
Un agente Amazon Bedrock utilizza un LLM per classificare l'attività (ad esempio legale, tecnica o di pianificazione).
-
L'agente indirizza dinamicamente l'attività attraverso un gruppo di azioni per richiamare l'agente richiesto:
-
Agente specifico del dominio
-
Catena di utensili specializzata
-
Configurazione personalizzata del prompt
-
-
Il gestore selezionato elabora l'operazione e restituisce una risposta personalizzata.
Da asporto
Laddove la distribuzione dinamica tradizionale utilizza le EventBridge regole di Amazon per il routing basate su attributi di eventi strutturati, il routing agentico utilizza il routing per classificare e LLMs indirizzare semanticamente le attività in base al significato e all'intento. Ciò amplia la flessibilità del sistema abilitando quanto segue:
-
Comprensione più ampia degli input
-
Fallback intelligente e selezione degli strumenti
-
Estensibilità naturale attraverso nuovi ruoli di agente o stili di prompt
L'agentic routing sostituisce le regole rigide con il dispatching cognitivo dinamico, che consente ai sistemi di evolversi con il linguaggio anziché con il codice.
