Обзор шаблона Routing
Хотя последовательная обработка через цепочки подсказок — базовая техника для детерминированных линейных рабочих процессов с языковыми моделями, её применимость ограничена сценариями, где требуются адаптивные ответы. Реальные агентные системы часто должны выбирать между несколькими потенциальными действиями в зависимости от факторов-условий — состояния среды, ввода пользователя или результата предыдущей операции. Эта способность к динамическому принятию решений, управляющая передачей управления к разным специализированным функциям, инструментам или подпроцессам, достигается механизмом, называемым маршрутизацией.
Маршрутизация вводит условную логику в операционную рамку агента, переводя исполнение от фиксированного пути к модели, где агент динамически оценивает критерии и выбирает одно из возможных последующих действий. Это обеспечивает более гибкое и контекстно-зависимое поведение системы.
Например, агент для обработки клиентских запросов, оснащённый функцией маршрутизации, сначала классифицирует входящий запрос, чтобы определить намерение пользователя. На основании этой классификации он направляет запрос либо специализированному агенту для прямого ответа на вопросы, либо инструменту выборки данных для получения сведений об аккаунте, либо в процедуру эскалации для сложных случаев — вместо того, чтобы всегда следовать одному заранее заданному пути. Более «умный» агент с маршрутизацией может:
- Проанализировать запрос пользователя.
- Направить запрос в зависимости от намерения:
- Если намерение — «проверить статус заказа», направить к подсистеме/цепочке инструментов, которая взаимодействует с базой заказов.
- Если намерение — «информация о продукте», направить к подсистеме/цепочке, выполняющей поиск по каталогу товаров.
- Если намерение — «техническая поддержка», направить к иной цепочке, обращающейся к руководствам по устранению неисправностей либо эскалирующей запрос человеку.
- Если намерение неясно — направить в подсистему уточнения (clarification) или цепочку подсказок для прояснения.
Ключевой компонент шаблона Routing — механизм, который выполняет оценку и направляет поток. Его можно реализовать несколькими способами:
- Маршрутизация на базе LLM. Саму языковую модель можно «промптить» на анализ входа и выдачу идентификатора/инструкции, указывающих следующий шаг/назначение. Например: «Проанализируй запрос пользователя и выведи только категорию: ‘Order Status’, ‘Product Info’, ‘Technical Support’ или ‘Other’». Агентная система считывает эту категорию и направляет поток соответствующим образом.
- Маршрутизация на основе эмбеддингов. Входной запрос преобразуется в векторный эмбеддинг (см. RAG, глава 14) и сравнивается с эмбеддингами, представляющими различные маршруты/возможности. Запрос направляется по маршруту с наибольшим семантическим сходством. Полезно для семантической маршрутизации, когда решение зависит от смысла, а не от ключевых слов.
- Правиловая (rule-based) маршрутизация. Используются заранее заданные правила или логика (if-else, switch) на основе ключевых слов, шаблонов или структурированных данных, извлечённых из входа. Это быстрее и детерминированнее, чем LLM-метод, но менее гибко для тонких/новых входов.
- Маршрутизация на основе ML-классификатора. Применяется дискриминативная модель (классификатор), специально обученная на небольшом корпусе размеченных данных для задачи маршрутизации. Концептуально близко к эмбеддингам, но ключ в контролируемом дообучении, которое кодирует логику маршрутизации в весах модели. В отличие от LLM-маршрутизации, решение здесь принимает не генеративная модель на этапе инференса, а заранее натренированная модель. LLM может использоваться на этапе препроцессинга — например, для генерации синтетических данных, — но не участвует в реальном маршрутизирующем решении.
Механизмы маршрутизации можно применять на разных этапах операционного цикла агента: в начале — для классификации первичной задачи; в середине цепочки — чтобы определить следующий шаг; или внутри подпрограммы — чтобы выбрать наиболее подходящий инструмент из набора.
Вычислительные фреймворки, такие как LangChain, LangGraph и Google Agent Developer Kit (ADK), предоставляют явные конструкции для определения и управления такой условной логикой. Благодаря архитектуре графа состояний LangGraph особенно удобен для сложных сценариев маршрутизации, где решения зависят от накопленного состояния всей системы. Аналогично, Google ADK предоставляет базовые компоненты для структурирования возможностей агента и моделей взаимодействия, которые служат основой для реализации роутинга. В рамках этих сред разработчики определяют возможные пути исполнения и функции/оценки (модельные), определяющие переходы между узлами вычислительного графа.
Реализация маршрутизации позволяет системе выйти за пределы детерминированной последовательной обработки и развивать адаптивные потоки исполнения, способные динамично и уместно реагировать на более широкий спектр входов и изменений состояния.
Практические применения и кейсы
Шаблон маршрутизации — критический механизм управления в адаптивных агентных системах, позволяющий динамически менять путь исполнения в ответ на переменные входы и внутренние состояния. Его польза охватывает множество доменов, обеспечивая необходимый слой условной логики.
- Человек-компьютерное взаимодействие (виртуальные ассистенты, AI-тьюторы): маршрутизация используется для интерпретации намерения пользователя. Первичный анализ естественноязыкового запроса определяет последующее действие: вызов инструмента извлечения информации, эскалацию оператору или выбор следующего модуля учебной программы на основе прогресса пользователя. Это позволяет системе выйти за рамки линейных диалогов и отвечать контекстно.
- Автоматизированные конвейеры обработки данных и документов: маршрутизация выступает в роли классификатора и распределителя. Входящие данные (письма, тикеты поддержки, API-пayload’ы) анализируются по содержанию/метаданным/формату, после чего направляются в соответствующие рабочие процессы: приём лидов в продажи, конкретная функция трансформации для JSON/CSV, или путь срочной эскалации.
- Сложные системы с множеством инструментов/агентов: маршрутизация — диспетчер верхнего уровня. Исследовательская система с отдельными агентами для поиска, суммирования и анализа использует роутер, чтобы поручать задачи наиболее подходящему агенту в зависимости от текущей цели. Аналогично, AI-ассистент программирования сначала маршрутизирует по языку и намерению пользователя (debug/explain/translate), а затем передаёт фрагмент кода в соответствующий специализированный инструмент.
В итоге маршрутизация даёт возможность логического арбитража, необходимого для функционально разнообразных и контекстно-осведомлённых систем. Она превращает агента из статического исполнителя заранее заданных последовательностей в динамическую систему, способную выбирать наиболее эффективный метод выполнения задачи в изменяющихся условиях.