Ultimativer Leitfaden zum AI-Agenten-Routing (2025)

Haben Sie schon einmal ein Unternehmen angeschrieben und das Gefühl gehabt, endlos weitergereicht zu werden, bis endlich die „richtige“ Person antwortet? Ziemlich frustrierend, oder?

Stellen Sie sich nun vor, jede Anfrage würde sofort von einem speziell dafür entwickelten KI-Agenten bearbeitet – Sie erhalten genau das, was Sie brauchen, ohne Hin und Her.

Das ist die Stärke des KI-Agenten-Routings. Wenn Sie KI-Agenten erstellen für bestimmte Arbeitsabläufe – Support, Terminplanung, Onboarding und mehr – entsteht ein System, in dem jede Unterhaltung sofort vom passenden Experten-Agenten übernommen wird. Kein Ratespiel beim Intent-Matching. Nur Präzision.

Während das erste Szenario allzu vertraut wirkt, ist das zweite keine Science-Fiction – es ist die Stärke des KI-Agenten-Routings. Schauen wir uns an, warum das ein echter Fortschritt gegenüber herkömmlichen Intent-Klassifizierern ist.

Was ist AI-Agenten-Routing?

Einfach gesagt bedeutet KI-Agenten-Routing, dass Nutzeranfragen in einer Multi-Agenten-Umgebung gezielt an den passenden KI-Agenten weitergeleitet werden – je nach Art der Anfrage.

an den jeweils relevanten und geeignetsten KI-Agenten weiterzuleiten, je nach Art der Anfrage. Das ähnelt einer Empfangskraft, die Anrufe effizient an die richtigen Abteilungen weiterleitet – so werden Anfragen schnell und präzise bearbeitet. Das steigert die Effizienz, verbessert die Nutzerzufriedenheit und sorgt für reibungslose Abläufe.

Modernes AI-Agenten-Routing nutzt fortschrittliche Large Language Models (LLMs), um Anfragen dynamisch anhand des Kontexts zu analysieren und weiterzuleiten – ganz ohne vordefinierte Intents oder umfangreiche Trainingsdaten. So wird Zero-Shot-Funktionalität mühelos möglich.

Intent-Klassifizierer vs. AI-Routing

Traditionelle Intent-Klassifizierer bildeten die Grundlage früher Conversational AI-Systeme. Ihre Hauptaufgabe war es, das „Was“ hinter einer Nutzeranfrage zu erkennen und Intentionen wie „Bestellstatus“ oder „Passwort zurücksetzen“ zuzuordnen.

Wenn ein Nutzer zum Beispiel sagt: „Bitte helfen Sie mir, mein Passwort zurückzusetzen“, würde das System den Intent als „Passwort zurücksetzen“ klassifizieren. Dieser Prozess, bekannt als Intent-Erkennung, funktionierte gut für vordefinierte Kategorien.

Allerdings hatten diese Systeme erhebliche Einschränkungen:

• Sie waren stark auf vordefinierte Kategorien angewiesen und daher wenig flexibel bei neuen oder komplexen Anfragen.
• Sie hatten Schwierigkeiten mit komplexen, mehrstufigen Gesprächen, bei denen sich die Nutzerabsicht im Verlauf änderte.
• Sie konnten keinen Kontext aus externen Wissensquellen einbeziehen.

Im Gegensatz dazu verfolgt LLM-basiertes AI-Routing einen ganzheitlichen Ansatz. Anstatt Anfragen starr vordefinierten Kategorien zuzuordnen, analysieren LLMs den gesamten Kontext der Nutzereingaben. Dadurch erkennen sie feine Nuancen, gehen auf unklare Formulierungen ein und passen sich umformulierten Anfragen an.

Wie funktioniert AI-Agenten-Routing?

Der Ablauf des AI-Agenten-Routings lässt sich in einige zentrale Schritte unterteilen:

1. Kontextanalyse

Eine Anfrage wie „Ich brauche Hilfe beim Zurücksetzen meines Passworts“ wird auf Absicht, Tonalität und Kontext analysiert. Das System erkennt das Ziel (Passwort zurücksetzen) auch bei anderer Formulierung, etwa „Wie ändere ich mein Passwort?“

2. Agenten-Zuordnung

Das System ordnet die Anfrage dem relevantesten Agenten zu. Bei „Passwort zurücksetzen“ wird der Passwort-Agent statt eines allgemeinen Support-Agenten ausgewählt.

3. Anfrage-Weiterleitung

Die Anfrage wird an den gewählten Agenten weitergeleitet, um eine präzise Antwort zu gewährleisten. Der Passwort-Agent gibt zum Beispiel eine Schritt-für-Schritt-Anleitung oder einen direkten Link zum Zurücksetzen.

4. Lernen und Anpassung

Mit der Zeit lernen LLMs aus Interaktionen. Wenn eine Anfrage wie „Ich habe auch meine E-Mail vergessen“ auftaucht, passt sich das System mithilfe von Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder ähnlichen dynamischen, datenbasierten Methoden an, um ähnliche Fälle künftig besser zu bearbeiten.

Das Ergebnis? Schnellere Lösungen, zufriedenere Kunden und weniger Aufwand.

Herausforderungen bei der Implementierung von Agenten-Routing

Wenn ein automatisiertes System dynamisch entscheidet, welche Tools und Ressourcen genutzt werden, kann es beängstigend wirken, jede Entscheidung dem Agenten zu überlassen. Das sollten Sie bei der Einführung von AI-Routing in Multi-Agenten-Systemen beachten.

Mit durchdachten Strategien – wie Kommunikationsprotokollen, robusten Logging-Frameworks und optimierter Echtzeit-Performance – können Sie ein selbstständig arbeitendes Multi-Agenten-System aufbauen.

So implementieren Sie AI-Agenten-Routing

Effizientes AI-Agenten-Routing beginnt mit einem gut strukturierten Multi-Agenten-System. Weisen Sie jedem Agenten klare Rollen und Zugriffsrechte zu, um den Fokus zu wahren, Kontextüberladung zu vermeiden und Halluzinationen vorzubeugen. So wird der Tokenverbrauch optimiert und jeder Agent arbeitet effizient und konsistent.

Der nutzerseitige Agent fungiert als Orchestrator und nutzt eine präzise Anweisungsliste, um Anfragen an den passenden Spezialagenten weiterzuleiten. So werden Aufgaben korrekt bearbeitet, die Stärken jedes Agenten genutzt und die Rechenlast minimiert.

Beispiel aus dem E-Commerce:

• Finanzanfragen → Buchhaltungs-KI.
• Fragen zum Stil → Empfehlungsagent.
• Beschwerden → Menschlicher Ansprechpartner.

Hier ist ein Beispiel für eine Anweisungsliste für Ihren Routing-Agenten:

Classify Queries:
Financial Queries: Keywords like payments, refunds, billing → Forward to Accounting AI.
Style Queries: Mentions of recommendations, design, style advice → Forward to Recommendation AI.
Complaints: Negative sentiment or dissatisfaction → Escalate to a Human Representative.
General Queries: Unclassified topics → Respond or forward to the Default AI Agent.

Maintain Context:
Update query type if the user switches topics and share prior context with the next agent for continuity.

Fallback Instructions:
If no agent fits, ask clarifying questions or escalate unresolved queries to a human representative.

Example Scenarios:
“I need help with my refund.” → Accounting AI
“What’s trending in winter jackets?” → Recommendation AI
“This is the worst experience ever!” → Human Representative

Ensure concise responses and inform users their query is being handled.

AI Transitions für AI-Routing nutzen

Tools wie AI Transitions können das KI-Routing verbessern, indem sie Nutzereingaben effizient vordefinierten Kategorien zuordnen. Diese Transitions helfen, die Nutzerabsicht einzuschätzen, ohne dass umfangreiche Trainingsdaten nötig sind – das macht das Routing schneller und präziser.

‍

Durch die Integration von AI Transitions können Sie das Routing vereinfachen, Präzision sicherstellen und verschiedenste Nutzereingaben effektiv bearbeiten.

AI-Agenten-Zugriffe und Workflows mühelos verwalten

In einer Welt, in der Kunden sofortige, personalisierte Interaktionen erwarten, ist LLM-basiertes AI-Agenten-Routing nicht nur ein Vorteil, sondern eine Notwendigkeit. Durch den Ersatz starrer Intent-Klassifizierer durch dynamische, kontextbewusste Systeme können Unternehmen intelligentere, schnellere und ansprechendere Erlebnisse bieten.

Mit Botpress können Sie die Berechtigungen, das Verhalten und den Ton jedes Agenten mithilfe des integrierten Autonomous Node, vollständig steuern und so eine nahtlose Ausrichtung auf Ihre Marke und Ihre Ziele sicherstellen.

Von der Erstellung bis zur Bereitstellung: Botpress bietet alles, was Sie brauchen, um Multi-Agenten-Systeme zu entwickeln und zu optimieren. Starten Sie jetzt kostenlos mit unserer Plattform.

FAQs

1. Wie bestimme ich, welche Workflows einen eigenen KI-Agenten benötigen?

Um zu bestimmen, welche Workflows einen eigenen KI-Agenten benötigen, analysieren Sie zunächst Benutzeranfragen mit hohem Volumen oder hohem Wert. Wenn eine Aufgabe sensible Daten oder fachspezifische Sprache umfasst (z. B. Abrechnung, Onboarding oder technischer Support), empfiehlt sich in der Regel ein dedizierter Agent für bessere Leistung und Kontrolle.

2. Was sind die Vor- und Nachteile von mehr spezialisierten Agenten im Vergleich zu weniger generalisierten Agenten?

Der Unterschied zwischen spezialisierten und allgemeinen Agenten liegt im Verhältnis von Genauigkeit zu Wartungsaufwand: Spezialisierte Agenten liefern relevantere und kontextbezogenere Antworten für bestimmte Aufgaben, aber die Verwaltung vieler Agenten erhöht den Betriebsaufwand; allgemeine Agenten sind leichter zu verwalten, können aber ungenauere oder weniger präzise Antworten geben.

3. Gibt es eine optimale Anzahl von Agenten für eine bestimmte Unternehmensgröße oder Branche?

Es gibt keine feste optimale Anzahl an Agenten – das hängt von der Komplexität Ihres Unternehmens und den Arten der Kundeninteraktionen ab. Die meisten Unternehmen starten mit ein oder zwei Agenten für die wichtigsten Workflows und erweitern schrittweise je nach Automatisierungszielen.

4. Welche wichtigsten Leistungskennzahlen (KPIs) sollten zur Messung der Routing-Effektivität verfolgt werden?

Um die Effektivität des Routings zu messen, verfolgen Sie KPIs wie Genauigkeit der Intent-Erkennung, Routing-Latenz, Abschlussrate von Aufgaben, Häufigkeit von Rückfällen oder Eskalationen sowie Kundenzufriedenheit (CSAT). Diese Kennzahlen zeigen, ob Nutzer schnell zum richtigen Agenten gelangen und ihre Anliegen gelöst werden.

5. Führt eine detailliertere Weiterleitung immer zu einer besseren Rendite?

Feineres Routing verbessert die Genauigkeit bei Aufgaben, führt aber nicht immer zu einer besseren Rendite. Wenn der Aufwand für die Verwaltung oder Integration zusätzlicher Agenten die Vorteile bei Lösungsgeschwindigkeit oder Kundenzufriedenheit übersteigt, verringert die Komplexität die Effizienz.