Erlebe einen intelligenteren Workflow im Agent Studio mit der neuen Intent Based Routing-Funktion, die vom AI Router Node unterstützt wird. Diese Erweiterung nutzt KI-gestützte Intent-Klassifizierung, um Routing-Entscheidungen zu optimieren und dynamische, präzise Abläufe zu ermöglichen, die die Leistung und Effizienz deiner Agenten verbessern.
INHALTSVERZEICHNIS
Was ist Intent Based Routing im Agent Studio?
Zentrale Vorteile von Intent Based Routing im Agent Studio
Hinzufügen und Konfigurieren des AI Router Node
Erweitertes Logging für Routing-Entscheidungen
Verwendung von Variablen in Intent-Labels
Intent Based Routing einrichten (AI Router Node)
Häufig gestellte Fragen
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Was ist Intent Based Routing im Agent Studio?
Intent Based Routing im Agent Studio nutzt einen AI Router Node, um Konversationen automatisch anhand erkannter Nutzer-Intents weiterzuleiten. Der Node verwendet ein Large Language Model (LLM), um die Konversation dynamisch zu klassifizieren und sie zur Laufzeit an den richtigen Ziel-Node zu senden. Dieser intelligente Ansatz ersetzt klassische bedingte Kanten oder ausdrucksbasierte Routing-Logik und erhöht so die Präzision der Workflows.
Zentrale Vorteile von Intent Based Routing im Agent Studio
Diese Funktion optimiert deine KI-Workflows und verbessert die Verarbeitung von Kundeninteraktionen deutlich. Zu den Vorteilen gehören:
Höhere Routing-Genauigkeit durch KI-gestützte Intent-Klassifizierung
Nahtloses Fallback-Routing, wenn kein Intent passt, wodurch die Konversation stabil bleibt
Erweitertes Console-Logging mit detaillierten Entscheidungsmetriken, inklusive Begründung und Konfidenz-Scores
Unterstützung dynamischer Laufzeit-Variablen in Intent-Labels zur Anpassung der Routing-Logik an Echtzeitdaten
Hinzufügen und Konfigurieren des AI Router Node
Die Integration des AI Router Node in deinen Workflow ist einfach. Füge den Node aus dem Bereich Flow Control hinzu, definiere benutzerdefinierte Intents und ordne diese den entsprechenden Ziel-Nodes zu. Diese Konfiguration automatisiert Routing-Entscheidungen auf Basis der Intent-Klassifizierung des LLMs und stärkt deine Agenten-Workflows.
Erweitertes Logging für Routing-Entscheidungen
Das erweiterte Logging sorgt für maximale Transparenz im Routing-Prozess. Es zeigt den erkannten Intent, die Begründung der Routing-Entscheidung sowie den zugehörigen Konfidenz-Score an. Diese Einblicke sind besonders hilfreich für Debugging und die Feinabstimmung deiner Workflow-Konfigurationen.
Verwendung von Variablen in Intent-Labels
Die neue Unterstützung von Variablen innerhalb von Intent-Labels erhöht die Flexibilität, da dynamische Werte zur Laufzeit genutzt werden können. So lassen sich Echtzeitdaten in die Intent-Logik einbinden, wodurch Routing-Entscheidungen besser an den Kontext jeder Interaktion angepasst werden.
Aktiviere im AI Agent Node die Option Extract Runtime Variables und erstelle deine benutzerdefinierten Laufzeit-Variablen.
Diese Variablen stehen anschließend auch anderen Nodes im Flow zur Verfügung, z. B. dem AI Router Node.
Intent Based Routing einrichten (AI Router Node)
Eine strukturierte Einrichtung sorgt für eine reibungslose Integration von Intent Based Routing in deine Agent-Studio-Workflows. Gehe wie folgt vor:
Navigiere zu AI Agents > Agent Studio und öffne oder erstelle eine Workflow-Canvas.
Füge im linken Navigationsbereich unter Flow Control den AI Router Node hinzu.
Definiere im Konfigurationspanel die Intents, die das LLM erkennen soll, und ordne jeden Intent dem passenden Ziel-Node zu.
Optional: Ergänze Intent-Labels um Variablen, um die Routing-Logik dynamischer zu gestalten.
Speichere die Konfiguration und starte einen Testlauf, um sicherzustellen, dass der richtige Intent erkannt und korrekt weitergeleitet wird.
Überwache das erweiterte Console-Log, um Details zur Routing-Entscheidung wie Begründung und Konfidenz-Score einzusehen.
Häufig gestellte Fragen
F: Wie bestimmt der AI Router Node die richtige Route?
A: Der Node analysiert den Intent der Konversation mithilfe eines LLMs basierend auf deinen Konfigurationen und leitet den Dialog an den passenden Ziel-Node weiter.
F: Was passiert, wenn kein Intent erkannt wird?
A: Wenn kein Intent passt, wird der Flow automatisch zum Quell-Node zurückgeleitet. Dieser reagiert entsprechend, und die Konversation endet wie konfiguriert.
F: Kann ich dynamische Elemente in Intent-Labels verwenden?
A: Ja, der AI Router Node unterstützt Variablen in Intent-Labels, sodass Laufzeitwerte für die Intent-Zuordnung genutzt werden können.
F: Kann ich den Entscheidungsprozess des LLMs einsehen?
A: Ja. Das erweiterte Console-Logging zeigt detaillierte Informationen wie Routing-Entscheidungen, Begründungen und Konfidenz-Scores an.
F: Wie integriert sich diese Funktion in bestehende Agent-Studio-Workflows?
A: Der AI Router Node lässt sich nahtlos in bestehende Workflows integrieren und bietet eine leistungsstarke Alternative zu klassischen bedingten Kanten mit höherer Routing-Effizienz.
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