- Il routing tramite agenti AI invia ogni richiesta dell’utente direttamente all’agente AI specializzato più adatto a gestirla.
- Il routing basato su LLM comprende meglio il contesto e le variazioni di formulazione rispetto ai vecchi classificatori di intenti.
- Le best practice prevedono la definizione di ruoli chiari per gli agenti, l’uso di un orchestratore, la conservazione del contesto e la definizione di regole di fallback.
Ti è mai capitato di scrivere a un’azienda e sentirti rimbalzare da una persona all’altra, aspettando che risponda quella “giusta”? Frustrante, vero?
Ora, immagina se ogni richiesta venisse gestita istantaneamente da un agente AI creato appositamente per quel compito—offrendo esattamente ciò di cui hai bisogno senza inutili passaggi intermedi.
Questa è la forza dell’instradamento tramite agenti AI. Quando crei agenti AI per flussi specifici—supporto, pianificazione, onboarding e altro—costruisci un sistema in cui ogni conversazione viene gestita subito dall’agente esperto giusto. Niente tentativi di abbinamento d’intenti. Solo precisione.
Se il primo scenario sembra fin troppo familiare, il secondo non è fantascienza: è la potenza dell’instradamento tramite agenti AI. Vediamo perché è rivoluzionario rispetto ai sistemi basati su classificatori di intenti legacy.
Cos’è l’AI Agent Routing?
In parole semplici, il routing degli agenti AI è il processo di indirizzamento delle richieste degli utenti verso l’agente AI più pertinente e adatto in base alla natura della richiesta in un ambiente multi-agente.
Il processo è simile a quello di una receptionist che smista le chiamate ai reparti giusti, assicurando che le richieste vengano gestite in modo rapido e preciso. Questo approccio massimizza l’efficienza, migliora la soddisfazione degli utenti e garantisce flussi di lavoro senza intoppi.
Il routing moderno degli agenti AI si basa su avanzati large language models (LLM) per analizzare e indirizzare dinamicamente le richieste in base al contesto, eliminando la necessità di intenti predefiniti o grandi quantità di dati di addestramento e ottenendo funzionalità zero-shot senza sforzo.
Classificatori di intenti tradizionali vs Instradamento AI
I classificatori di intenti tradizionali erano la base dei primi sistemi di AI conversazionale. Il loro compito principale era identificare il "cosa" dietro il messaggio dell’utente, categorizzando gli intenti in gruppi come "stato ordine" o "reset password".
Ad esempio, se un utente dice “Per favore aiutami a reimpostare la password”, il sistema classificherebbe l’intento come “reset password.” Questo processo, chiamato identificazione dell’intento, funzionava bene per categorie predefinite.
Tuttavia, questi sistemi presentavano notevoli limitazioni:
- Si basavano molto su categorie predefinite, risultando poco flessibili verso richieste nuove o sfumate.
- Avevano difficoltà con conversazioni complesse e articolate, in cui l’intento dell’utente cambiava nel tempo.
- Non erano in grado di incorporare il contesto da fonti di conoscenza esterne.
Al contrario, il routing AI basato su LLM adotta un approccio olistico. Invece di mappare rigidamente le richieste su categorie predefinite, gli LLM analizzano l’intero contesto degli input degli utenti. Questo consente di cogliere sfumature, gestire frasi ambigue e adattarsi a richieste riformulate.
Come funziona l'instradamento degli agenti AI
Il processo di instradamento degli agenti AI può essere suddiviso in alcuni passaggi chiave:
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1. Analisi contestuale
Una richiesta come "Ho bisogno di aiuto per reimpostare la password" viene analizzata per intento, tono e contesto. Il sistema identifica l’obiettivo (reimpostare la password) anche se espresso in modo diverso, come "Come posso cambiare la mia password?"
2. Abbinamento agente
Il sistema abbina la richiesta all’agente più pertinente. Per "resetta la mia password," seleziona l’Agente Password invece di un agente di supporto generico.
3. Instradamento delle richieste
La richiesta viene indirizzata all’agente scelto, garantendo una risposta accurata. Ad esempio, l’Agente Password fornisce istruzioni passo-passo o un link diretto per il reset.
4. Apprendimento e adattamento
Nel tempo, gli LLM imparano dalle interazioni. Se compare una richiesta come "Ho dimenticato anche la mia email", il sistema si adatta tramite Retrieval-Augmented Generation (RAG) o metodi dinamici simili basati sui dati per gestire meglio casi simili in futuro.
Il risultato? Risposte più rapide, clienti più soddisfatti e meno problemi.
Sfide nell’implementazione del routing degli agenti
Quando un sistema automatizzato decide dinamicamente quali strumenti e risorse utilizzare, lasciare ogni decisione all’agente può sembrare complesso. Ecco cosa considerare quando implementi il routing IA in sistemi multi-agente.
Affrontando questi aspetti con strategie mirate—come l’uso di protocolli di comunicazione, l’implementazione di sistemi di logging robusti e l’ottimizzazione delle prestazioni in tempo reale—puoi realizzare un sistema multi-agente autonomo.
Come implementare l’instradamento degli agenti AI
Un routing efficace degli agenti AI parte da un sistema multi-agente ben strutturato. Assegna ruoli chiari e livelli di accesso a ciascun agente per garantire concentrazione, ridurre il sovraccarico di contesto e prevenire allucinazioni. Questa configurazione ottimizza l'uso dei token, consentendo a ogni agente di lavorare in modo efficiente e coerente.
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L’agente rivolto all’utente agisce da orchestratore, usando un set di istruzioni preciso per indirizzare le richieste all’agente specializzato più adatto. Così i compiti vengono gestiti con precisione, sfruttando i punti di forza di ciascun agente e riducendo il carico computazionale.
Ad esempio, in un sistema e-commerce:
- Domande finanziarie → AI per la contabilità.
- Domande di stile → Agente di raccomandazione.
- Reclami → Operatore umano.
Ecco un esempio di set di istruzioni per guidare il tuo agente di instradamento:
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.Utilizzo delle Transizioni AI per l’Instradamento AI
Strumenti come AI Transitions possono migliorare il routing AI categorizzando in modo efficiente l’input dell’utente in categorie predefinite. Queste transizioni aiutano a valutare l’intento senza richiedere grandi quantità di dati di addestramento, rendendo il routing più rapido e preciso.
Integrando le Transizioni IA, puoi semplificare l’instradamento, garantire precisione e gestire efficacemente input utente diversi.
Gestisci facilmente accessi e flussi di lavoro degli agenti AI
In un mondo in cui i clienti si aspettano interazioni istantanee e personalizzate, il routing degli agenti AI basato su LLM non è solo un vantaggio, ma una necessità. Sostituendo classificatori di intenti rigidi con sistemi dinamici e contestuali, le aziende possono offrire esperienze più intelligenti, rapide e coinvolgenti.
Con Botpress, puoi controllare completamente i permessi, il comportamento e il tono di ogni agente utilizzando l'Autonomous Node integrato, garantendo un allineamento perfetto con il tuo brand e i tuoi obiettivi operativi.
Dalla creazione al rilascio, Botpress ti fornisce tutto ciò che serve per costruire e ottimizzare sistemi multi-agente. Inizia oggi stesso con la nostra piattaforma gratuita.
Domande frequenti
1. Come posso determinare quali flussi di lavoro necessitano di un proprio agente AI?
Per capire quali flussi di lavoro richiedono un proprio agente AI, inizia analizzando gli intenti utente ad alto volume o valore. Se un’attività coinvolge dati sensibili o linguaggio specifico del settore (ad esempio, fatturazione, onboarding o supporto tecnico), probabilmente merita un agente dedicato per migliori prestazioni e controllo.
2. Quali sono i pro e i contro tra avere più agenti specializzati rispetto a meno agenti generalisti?
Il compromesso tra agenti specializzati e generalisti riguarda accuratezza e gestibilità: gli agenti specializzati possono offrire risposte più pertinenti e contestuali per compiti specifici, ma gestirne molti aumenta la complessità operativa; gli agenti generalisti sono più facili da gestire ma rischiano di fornire risposte vaghe o meno precise.
3. Esiste un numero ottimale di agenti in base alla dimensione dell'azienda o al settore?
Non esiste un numero fisso di agenti ottimali: dipende dalla complessità del tuo business e dal tipo di interazioni con i clienti. La maggior parte delle aziende inizia con uno o due agenti per i flussi principali e amplia gradualmente in base agli obiettivi di automazione.
4. Quali indicatori chiave di prestazione (KPI) dovrebbero essere monitorati per valutare l'efficacia dell'instradamento?
Per valutare l’efficacia dell’instradamento, monitora KPI come l’accuratezza nel riconoscimento degli intenti, la latenza dell’instradamento, il tasso di completamento dei compiti, la frequenza di fallback o escalation e la soddisfazione del cliente (CSAT). Queste metriche aiutano a capire se gli utenti raggiungono rapidamente l’agente giusto e se i loro problemi vengono risolti.
5. Un instradamento più dettagliato porta sempre a un ROI migliore?
Un routing più dettagliato migliora la precisione dei compiti, ma non sempre porta a un ROI migliore. Se il costo di gestire o integrare più agenti supera i benefici in velocità di risoluzione o soddisfazione del cliente, la complessità riduce l’efficienza.
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