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AI查询请求的智能路由

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在之前的文章中，我们探讨了Google的A2A协议及其与MCP的集成，现在我们将注意力转向一个可以显著增强多代理系统效能的关键元素：智能路由。

本文揭示了智能查询编排如何改变AI效率、性能和成本效益。你将学习到构建自组织代理网络的实际实施策略，这些网络会根据每个查询的最佳专业化组件进行路由。

1、隐藏在显而易见中的十亿美元问题

当所有人都在关注模型大小和参数数量时，AI系统中的真正瓶颈并不是原始计算能力——而是智能编排。

研究和行业基准揭示了一个令人震惊的现实：大多数企业AI系统仅以15%-20%的效率运行。罪魁祸首？糟糕的查询路由。

考虑以下事实：

  • 你的组织浪费了每10美元AI支出中的8美元，因为简单查询被发送到复杂的模型上
  • 用户会放弃响应时间超过5秒的AI工具——然而顺序代理调用通常会超出这个时间
  • 开发团队70%的时间不是用于创新，而是用于集成管道工作

当我为一家金融服务客户实施智能路由时，我们实现了看似不可能的事情：在同一基础设施上达到了10倍的吞吐量。以下是转变他们系统的途径。

2、智能路由革命：AI生态系统的智能交通控制

智能路由是你的AI生态系统中的空中交通管制员——分析每个传入查询，并将其引导至最合适的专门代理，基于意图、复杂性和所需专业知识。

# 路由器使用AI分析查询意图和能力  
router = AIAgentRouter(  
    llm_client=openai_client,  
    agent_network=network,  
    system_prompt="""你分析查询以确定哪个专门代理最适合处理请求。考虑查询的主题、意图和复杂度来做出决定。"""  
)  

# 智能路由传入查询  
agent_name, confidence = router.route_query(  
    "What would a $300,000 mortgage cost monthly at 4.5% for 30 years?"  
)  
# 结果："finance"代理，置信度为0.92

这一单一模式解锁了三个关键优势：

  1. 成本效率：简单查询去往轻量级模型（基本任务的成本降低95%）
  2. 响应时间优化：查询路由到最快的有能力代理
  3. 专业匹配：每个查询到达为其领域设计的专业代理

当客户询问天气时，为什么还要支付GPT-4的费用，而选择成本仅为1/100且提供更好结果的专门天气代理呢？

2、智能路由：优化AI成本的关键

以下是改变一切的实现方式：

def process_user_query(query):  
    # 之前：每个查询都去昂贵的通用模型  
    # return powerful_llm.generate(query)  # 每次查询更高的成本  
      
    # 现在：智能路由到专门代理  
    agent_name, confidence = router.route_query(query)  
      
    if confidence < 0.7:  
        # 对于模糊查询回退到强大的模型  
        return powerful_llm.generate(query)  
      
    # 获取选定的代理并发送查询  
    agent = agent_network.get_agent(agent_name)  
    return agent.ask(query)

这种模式通过将查询导向专门设计的代理实现了显著优化：

  • 天气查询 → 天气代理（高准确性，成本极低）
  • 数学计算 → 数学代理（完美精度，最低计算成本）
  • 一般知识 → 知识代理（适度成本，适合事实性查询）
  • 复杂推理 → 强大的LLM（更高成本，但只在真正需要时）

真正的优势来自成本效率和改进的准确性——每个查询都由专门为此任务类型设计的代理处理。这创建了一个能够更有效地扩展同时保持或提高响应质量的系统。

3、路由器内部：它是如何做出智能决策的

路由器的魔力在于它如何分析查询和代理能力：

# 示例路由器分析（可视化内部过程）  

查询："What's the weather forecast for Paris this weekend?"  

代理分析：  
- 天气代理：0.96置信度（关键词：天气，预报）  
- 旅行代理：0.43置信度（关键词：巴黎）  
- 知识代理：0.15置信度  
- 金融代理：0.02置信度  
选择：天气代理（0.96置信度）

对于复杂或模糊的查询，路由器可以通过提取实体和上下文做出更好的决策：

查询："Will I need to prepare for rain during my Paris trip next week?"  

实体提取：巴黎（位置），下周（时间）  
意图分析：未来规划的天气查询  
上下文：旅行规划  
代理分析：  
- 天气代理：0.89置信度（特定地点和时间的预报）  
- 旅行代理：0.62置信度（旅行规划）  
选择：天气代理（0.89置信度）

4、超越基本路由：条件工作流编排

对于复杂的用户请求，简单的路由不够用。我们需要根据实时信息适应的工作流：

# 创建一个根据条件路由和分支的工作流  
flow = (  
    Flow(agent_network=network)  
    # 首先检查城市的天气  
    .ask("weather", f"What's the weather like in {city} this weekend?")  
      
    # 根据天气条件分支  
    .if_contains("rain")  
    # 如果下雨，获取室内活动  
    .ask("activities", f"Recommend indoor activities in {city}")  
    .else_branch()  
    # 否则，获取户外活动  
    .ask("activities", f"Recommend outdoor activities in {city}")  
    .end_if()  
)

# 执行工作流  
result = flow.run_sync()

这种模式使某些事情变得非凡：无需人工干预的自主代理协作。系统变得反应灵敏且上下文感知。

5、并行处理：从12秒到4秒

对于我们的旅行规划系统，顺序处理造成了痛苦的用户等待时间：

# 顺序工作流：总计12秒  
weather_info = weather_agent.ask(f"Weather in {city}?")  # 2秒  
attractions_info = attractions_agent.ask(f"Attractions in {city}?")  # 3秒  
restaurant_info = restaurant_agent.ask(f"Restaurants in {city}?")  # 4秒  
hotel_info = hotel_agent.ask(f"Hotels in {city}?")  # 3秒  

# 然后结合所有信息创建计划...

通过并行执行，我们改变了用户体验：

# 并行工作流：约4秒总时间（最慢代理的时间）  
result = (  
    Flow(agent_network=network)  
    .parallel()  
        .branch().ask("weather", f"Weather in {city}?")  
        .branch().ask("attractions", f"Attractions in {city}?")  
        .branch().ask("restaurants", f"Restaurants in {city}?")  
        .branch().ask("hotels", f"Hotels in {city}?")  
    .end_parallel(max_concurrency=4)  
    .ask("planner", f"Create itinerary using: {'{results}'}")  
).run_sync()

这将响应时间从12秒减少到仅4秒——将导致放弃的体验转变为令人愉悦的体验。

6、MCP优势：通过工具扩展代理功能

当代理能够使用Model Context Protocol (MCP)访问外部工具时，智能路由变得指数级更加强大：

# 使用MCP定义天气工具  
@mcp_tool  
def get_weather(location: str, days: int = 5) -> str:  
    """获取某个位置的天气预报"""  
    return weather_api.get_forecast(location, days=days)  
  
# 定义货币转换工具  
@mcp_tool  
def convert_currency(amount: float, from_currency: str, to_currency: str) -> float:  
    """使用最新汇率在不同货币之间转换"""  
    return currency_api.convert(amount, from_currency, to_currency)  
# 将工具注册给代理  
agent = MCPAgent(  
    system_prompt="You are a helpful travel assistant.",  
    tools=[get_weather, convert_currency]  
)

现在查询如“**天气预报东京下周以及100美元兑换成日元是多少？”这些请求可以无缝处理，代理会在适当的时候自动调用合适的工具。

7、自动代理发现：自我组织的人工智能系统

最先进的系统使用动态代理发现来自动构建和维护代理网络：

# 创建一个空的代理网络  
network = AgentNetwork(name="Discovered Agent Network")  

# 发现网络上的代理  
port_range = (8000, 8100)  
urls = [f"http://localhost:{port}" for port in range(port_range[0], port_range[1] + 1)]  
found_agents = discover_agents(urls)  
for url, agent_card in found_agents.items():  
    agent_name = agent_card.get("name", "Unknown Agent")  
    formatted_name = agent_name.lower().replace(" ", "_")  
    network.add(formatted_name, url)  
    print(f"✓ Added {agent_name} to network")

这创建了一个动态、自我组织的系统，代理可以在其中加入、离开并被自动发现——非常适合大规模分布式人工智能架构。

8、实施：在不到10分钟内开始

准备好改造你的多代理系统了吗？以下是快速实施的方法：

  1. 安装Python A2A库：pip install "python-a2a[all]"
  2. 创建你的代理网络：
from python_a2a import AgentNetwork    

network = AgentNetwork(name="Smart Routing Network")   

network.add("weather", "http://localhost:8001")   
network.add("math", "http://localhost:8002")   
network.add("knowledge", "http://localhost:8003")

a) 设置你的AI路由器：

from python_a2a.client.router import AIAgentRouter    
router = AIAgentRouter( llm_client=openai_client,       
                        agent_network=network,       
system_prompt="You analyze queries to determine which specialized   
agent would best handle the request." )

b) 通过路由器处理查询：

def handle_user_query(query):       
  agent_name,   
  confidence = router.route_query(query)       
  agent = network.get_agent(agent_name)       
  return agent.ask(query)

这种方法的优点在于其简单性——只需几行代码就可以创建一个系统，该系统能够自动将查询路由到最佳代理。

9、案例研究：金融服务公司实现10倍性能提升

对于一家面临复杂AI服务处理客户查询挑战的金融服务客户，他们的挑战严重阻碍了系统的运行：

  • 成本爆炸：使用GPT-4处理所有查询，每条费用为$0.10-$0.30
  • 延迟问题：3-7秒的响应时间导致客户不满
  • 扩展限制：由于成本/延迟问题，最大吞吐量仅为每秒10个查询

在实施了带有专业代理的智能路由后：

  • 78%的成本降低：平均每次查询成本降至$0.02
  • 66%的延迟改善：平均响应时间为1.2秒
  • 10倍吞吐量：在同一基础设施上系统现在可以处理超过100个查询/秒
  • 更高的满意度：客户满意度评分提高了23分

最令人惊讶的结果是，通过匹配查询到领域专业的代理，准确性大幅提升。

10、未来：从单一模型到智能代理网络

AI的下一步不是更大的模型——而是更聪明的编排。未来的系统将能够：

  • 智能地将每个查询路由到最佳代理
  • 动态地跨多个代理组合工作流
  • 在新功能可用时自动发现它们
  • 根据查询复杂性高效分配计算资源

从单一模型到智能代理网络的转变已经开始了。现在采用这些模式的公司将在成本效率和能力方面建立不可逾越的竞争优势。

原文链接：Smart Routing: The Hidden Secret Behind 10x More Powerful AI Systems

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