在AI进入“全民Agent”时代后，越来越多的应用通过多个专职代理（Agent）协同完成复杂任务。例如，在电商智能客服场景中，用户提出“忘记登录密码并查询信用卡账单”的请求，系统可能需要调用登录助手、信用卡助手和知识库检索助手等多个代理协同处理。
关键问题在于：如何将用户请求准确路由到最合适的代理？ 错误的路由不仅导致答非所问，还会增加调用成本，甚至引发用户对AI系统的信任危机。这正是AI Agent路由（AI Agent Routing）的核心价值所在。
本文将全面解析以下内容：
- AI代理路由的定义及其重要性
- 常见路由模式：单代理、多代理、分层路由、事件驱动
- 主流路由方法：规则、机器学习、LLM驱动
- 实战案例与代码示例
- 主流路由平台对比：LangGraph、SmolAgents、LangFlow、n8n等
- 最佳实践与常见误区
阅读完本文，你将掌握AI系统如何像“指挥官”一样高效分配任务，并具备在实际项目中落地实施的能力。
一句话定义：AI代理路由是指在多代理工作流中，决定哪一代理最适合处理当前输入的过程。
可将其类比为“AI交通警察”：
- 用户请求 → 路由器判断 → 分配至合适代理 → 返回结果或传递给下一环节
举例说明：
- 用户说：“帮我订一张去上海的机票。”
- 路由器识别意图 → 将任务分配给“机票助手”，而非“酒店助手”或“信用卡助手”
若路由错误，可能导致结果失准、Token浪费及用户体验下降。现代LLM应用常包含数十个代理（如检索器、规划器、工具调用器等），一旦输入被误分配，后果更为严重：
- 错误放大：错误中间输出引发“连环幻觉”
- 体验崩塌：多次答非所问直接导致用户流失
- 成本上升：无效API调用和Token消耗显著增加
反之，精准路由的优势包括：
- 保持上下文连续性，避免重复推理
- 快速匹配专家代理，提升响应效率
- 提供清晰追踪路径，便于问题溯源
因此，路由器如同大脑中的“前额叶皮层”——虽不执行具体任务，却掌控任务分配权。
主流AI代理路由方法
1. 基于规则（Rule-based）
早期常用方式，通过预设关键词进行硬编码匹配。
- 示例：输入含“信用卡” → 路由至信用卡助手
- 优点：实现简单、成本低
- 缺点：灵活性差，复杂场景易失效
def rule_based_router(query):if "信用卡" in query:return "credit_card_agent"elif "登录" in query:return "login_agent"else:return "default_agent"
2. 基于机器学习（ML-based）
利用训练好的分类模型预测目标代理。
- 示例：输入“我想查账单” → 意图分类为“信用卡助手”
- 优点：具备泛化能力，优于规则系统
- 缺点：依赖大量标注数据，维护成本高
3. 基于大模型（LLM-based）
当前主流方案，利用大模型理解能力进行动态决策。
- 示例：
Prompt：“请根据用户输入选择代理：信用卡助手、登录助手、默认助手。”
输入：“我无法登录账户。” → LLM输出“登录助手”
该方法更智能，可结合RAG或微调进一步提升精度，已被LangChain、CrewAI等主流框架广泛采用。
常见路由模式
1. 单代理路由（Single-agent Routing）
用户输入 → 路由器 → 单一代理处理。
适用于FAQ问答等简单任务。
2. 多代理路由（Multi-agent Routing）
同一请求可并行分发给多个代理，结果合并返回。
例如：“无法登录且查账单” → 同时路由至登录助手与信用卡助手。
3. 分层路由（Hierarchical Routing）
按层级逐级筛选代理。
以银行应用为例：
- 一级路由：登录助手 / 信用卡助手 / 默认助手
- 二级路由：首次登录助手 / 已有用户助手
4. 事件驱动路由（Event-driven Routing）
除用户输入外，系统事件也可触发路由：
- “付款成功” → 触发账单助手
- “资料填写完成” → 触发欢迎助手
主流AI路由平台概览
- LangChain / LangGraph：主流编排框架，支持复杂分层与条件路由
- CrewAI：支持可视化界面与Python SDK，适合多代理协作
- SmolAgents（HuggingFace）：轻量级框架，几行代码即可部署
- LangFlow：拖拽式低代码平台，便于快速原型搭建
- n8n：自动化流程平台，支持与LangChain集成
AI代理路由最佳实践
- 明确代理职责：避免功能重叠，确保各代理专精领域清晰
- 优化提示词设计：加入典型示例，提升路由准确性
- 建立日志监控体系：记录路由轨迹，便于问题追溯与调试
- 定期评估与回测：使用准确率、召回率、F1等指标衡量性能；复杂场景可用LLM作为裁判进行评估
- 设置回退机制：当置信度不足时，交由默认代理或人工介入
LangGraph实战代码示例
以下为基于LangGraph实现AI代理路由的核心代码片段。
!pip install -qU langgraph!pip install -qU langchain-openai
from typing import Annotatedfrom typing_extensions import TypedDict, Literalfrom pydantic import BaseModel, Fieldfrom langgraph.graph import StateGraph, START, ENDfrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessagefrom langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParserfrom google.colab import userdataOPENAI_API_KEY = userdata.get('OPENAI_API_KEY')
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o",api_key = OPENAI_API_KEY)class State(TypedDict):query: strcategory: strresponse: strclass Categories(BaseModel):category:Literal["LOGIN_ASSISTANT", "CARD_ASSISTANT", "DEFAULT_ASSISTANT"] = Field(description="The category of the query")
路由代理定义
使用LLM结构化输出确保返回预设类别之一。
def router(state: State):system_prompt = """You are a classifier that analyzes user queries and assigns them to one of the following categories:- LOGIN_ASSISTANT: The query is about login issues, account access, password reset, etc.- CARD_ASSISTANT: The query is about credit/debit cards, transactions, card issues, etc.- DEFAULT_ASSISTANT: Anything else that does not fit into the above two categories.Return only one of the above category names in the response."""router = llm.with_structured_output(Categories)response = router.invoke([SystemMessage(content=system_prompt),HumanMessage(content=state["query"])])print(response)return {"category":response.category}
助手函数与图构建
定义各代理行为及路由逻辑。
def route_to_assistant(state: State):return state["category"]def login_assistant(state: State):return {"response":"Hello from login assistant"}def card_assistant(state: State):return {"response":"Hello from card assistant"}def default_assistant(state: State):return {"response":"Hello from default assistant"}
graph_builder = StateGraph(State)graph_builder.add_node("router", router)graph_builder.add_node("login_assistant", login_assistant)graph_builder.add_node("card_assistant", card_assistant)graph_builder.add_node("default_assistant", default_assistant)graph_builder.set_entry_point("router")graph_builder.add_conditional_edges("router",route_to_assistant,{"LOGIN_ASSISTANT": "login_assistant","CARD_ASSISTANT": "card_assistant","DEFAULT_ASSISTANT": "default_assistant",})graph_builder.add_edge("login_assistant", END)graph_builder.add_edge("card_assistant", END)graph_builder.add_edge("default_assistant", END)graph = graph_builder.compile()
总结
随着AI多代理协作成为常态，路由已成为决定系统能否规模化运行的“隐形核心”。
- 规则路由适用于小规模实验
- 机器学习路由适合中等复杂度场景
- LLM驱动路由是未来主流方向
无论是企业级智能客服、金融风控系统，还是个人开发者构建的AI应用，只要涉及多个代理协同，就必须解决路由问题。
可以说：没有高效的路由机制，就没有真正可扩展的AI Agent系统。