Google 智能体设计模式：路由总结

核心概念

• 路由（Routing） 是 Agent 系统中一种关键模式，用于在多个可能的行动路径之间动态选择最合适的执行流。
• 它突破了 提示链（Prompt Chaining） 的线性、确定性限制，使 Agent 能够根据 用户输入、环境状态、前一步结果 等条件进行自适应决策。
• 本质：在 Agent 的操作框架中引入 条件逻辑，让系统从“固定流程”转变为“动态评估 → 智能选择”。
  

路由的实现方式

1. 基于 LLM 的路由

   • 通过提示词让语言模型输出类别或指令，例如：
     “分析用户请求，只输出：订单状态 / 产品信息 / 技术支持 / 其他”。
   • Agent 根据输出选择对应子流程。

2. 基于嵌入的路由

   • 将输入转为向量嵌入，与不同路由的嵌入比较，选择语义最相近的路径。
   • 适合语义路由，超越关键词匹配。

3. 基于规则的路由

   • 使用 if-else、switch case 等规则逻辑。
   • 优点：快速、确定性强；缺点：灵活性不足。

4. 基于机器学习模型的路由

   • 使用分类器等判别模型，在小规模标注数据上训练。
   • 与嵌入方法类似，但通过监督微调获得专门的路由能力。
   • 与 LLM 路由不同：决策逻辑固化在模型权重中，而非实时提示。

路由的应用位置

• 任务开始时：对主要任务进行分类。
• 处理中间点：决定后续操作。
• 子程序内部：在多个工具中选择最合适的一个。

框架支持

• LangChain / LangGraph
  • 提供显式的条件逻辑定义。
  • LangGraph 的基于状态的图结构特别适合复杂路由。
• Google ADK (Agent Developer Kit)
  • 提供构建 Agent 能力与交互模型的基础组件。
  • 内置自动流（Auto Flow）机制，支持 LLM 驱动的委托。

实际应用场景

1. 人机交互

   • 虚拟助手、AI 导师：根据用户意图选择信息检索、人工升级或课程模块。

2. 数据与文档处理

   • 邮件、工单、API 数据：根据内容分类，路由到不同处理流程。

3. 多 Agent 系统

   • 研究系统：任务分配给搜索、总结、分析等专门 Agent。
   • AI 编码助手：识别语言与意图（调试 / 翻译 / 解释），路由到对应工具。

概览与要点

• 是什么：解决线性流程僵化问题，让 Agent 能动态选择路径。
• 为什么：现实任务复杂多变，必须有条件逻辑来匹配不同输入。
• 经验法则：当 Agent 需要在多个工具 / 子 Agent / 工作流之间决策时，应使用路由模式。
• 关键要点：
  • 路由 = 动态决策 + 条件逻辑。
  • 可基于 LLM、嵌入、规则或 ML 模型实现。
  • 框架（LangGraph、Google ADK）提供结构化支持。
  • 应用广泛：客服、数据管道、多 Agent 协作。

结论

• 路由模式是构建动态、上下文感知 Agent 的核心机制。
• 它让 Agent 从“静态执行器”进化为“智能调度者”，能够在复杂环境中灵活应对。
• 掌握路由模式是开发健壮、多功能 Agent 系统的关键步骤。