智能体路由是多智能体系统的核心动态决策机制，根据用户输入选择最适合的处理路径，实现灵活响应。常见实现方式有四种：基于规则的路由（预定义规则）、基于LLM的路由（使用大模型分析）、基于嵌入的路由（语义相似度比较）和基于机器学习模型的路由（使用分类器）。不同方法各有优劣，未来更精准、低成本、可解释的路由策略将成为企业级智能体平台的核心竞争力。

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1、智能体的路由是什么？

智能体路由模式是多智能体系统中的核心动态决策机制，它根据用户输入、上下文状态或前序操作结果，在多个预定义处理路径（如工具、子流程或专项智能体）之间进行仲裁，将请求精准导向最适合的模块。这种模式使智能体系统摆脱固定线性流程的局限，实现类似人类“见机行事”的灵活响应。‌

简单来说，就是根据上游的传入信息，在遇到多分支场景时，能够最合适的路径。

2、智能体的路由的应用场景？

• 如果意图为“查询订单状态”，则路由到与订单数据库交互的子智能体或工作流。
• 如果意图为“产品信息”，则路由到检索产品目录的子智能体或工作流。
• 如果意图为“技术支持”，则路由到访问故障排查指南的智能体或升级到人工或工作流。
• 如果意图不明确，则路由到澄清意图的子智能体或提示链。

3、如何配置实现智能体的路由？

目前有多种实现路由的机制，常见的有以下几种，

基于规则的路由，核心是预定义规则。例如，如果用户输入包含关键词或符合设定的条件，就转到对应的流程，一般用在智能体的工作流编排比较多，常见的就是通过判断器节点来执行，如下图的示例，但局限性就是难以覆盖复杂语义，维护成本随规则增多而上升。

基于LLM的路由：核心是提示大型语言模型（如ChatGPT等）进行分析。例如，直接让模型是否有查询到知识库的内容，有的话，就直接回复，没有的话就调用大模型的能力来回复， 常见的就是通过意图识别的节点来执行，如下图的示例，但在模型能力不足的情况下，经常也遇到分析不准确的情况。

基于嵌入的路由：核心是“语义相似度”比较。将用户的查询和各个处理路径都转换成数学向量（嵌入），然后计算哪个路径的向量与查询向量最相似，就路由到哪里。比较常见就是，RAG知识库检索，通常会基于用户的查询请求，进行分词和向量化，然后对知识库内的切片内容进行召回，按照匹配的相似度选择对应的知识库。

基于机器学习模型的路由：核心是使用专门的分类模型（如BERT分类器）。这种模型在大量已标注的数据上训练，学会直接将输入分类到不同路由。在客户的实际项目上，应用较少，毕竟需要收集和标注数据来训练。

在一些项目上我们也经常会遇到，客户在搭建工作流智能体时，担心意图识别的不准确，还是会回归到传统的规则匹配方法上，通过定开或其他的方式去满足，可能未来，更精准、更低成本、更可解释的路由策略，将成为构建企业级智能体平台的核心竞争力之一。

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