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# Fluxo de trabalho para roteamento
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No padrão de roteamento, um classificador ou agente de roteador usa um LLM para interpretar a intenção ou a categoria de uma consulta e, em seguida, encaminha a entrada para uma tarefa ou agente downstream especializado.

![\[Fluxo de trabalho para roteamento.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-patterns/images/workflow-for-routing.png)


O fluxo de trabalho de roteamento é usado em cenários em que um agente deve classificar rapidamente a intenção de entrada, o tipo de tarefa ou o domínio e, em seguida, delegar a solicitação a um subagente, ferramenta ou fluxo de trabalho especializado. É especialmente útil em agentes capacitados, como aqueles que atuam como assistentes gerais, portas de entrada para funções corporativas ou interfaces de IA voltadas para o usuário que abrangem domínios.

O roteamento é particularmente eficaz quando:
+ Triagem de solicitações em uma variedade de tarefas (por exemplo, pesquisa, resumo, agendamento, cálculos).
+ As entradas devem ser pré-processadas ou normalizadas antes de entrar em fluxos de trabalho mais especializados.
+ Diferentes tipos de entrada (por exemplo, imagens versus texto, consultas estruturadas versus consultas não estruturadas) exigem tratamento personalizado.
+ Um agente está atuando como uma central telefônica conversacional, delegando tarefas a agentes especializados ou microsserviços.
+ Esse fluxo de trabalho é comum em copilotos específicos de domínio, bots de suporte ao cliente, roteadores de serviços corporativos e agentes multimodais, nos quais o despacho inteligente determina a qualidade e a eficiência do comportamento do agente.

## Capacidades
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+ Um LLM de primeira passagem atua como despachante
+ As rotas podem invocar fluxos de trabalho distintos ou até mesmo outros padrões de agentes
+ Oferece suporte à expansão modular dos recursos

## Casos de uso comuns
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+ Assistentes de vários domínios (“essa é uma questão legal, médica ou financeira?”)
+ Árvores de decisão aprimoradas com o raciocínio LLM
+ Seleção dinâmica de ferramentas (por exemplo, pesquisa versus geração de código)