Dynamiczny router modelu AI do optymalizacji zapytań z OpenRouter

Agent Decisioner – Inteligentny system routingu modeli AI

Agent Decisioner to dynamiczny system routingu oparty na sztucznej inteligencji, który automatycznie wybiera najbardziej odpowiedni model językowy (LLM) do odpowiedzi na zapytanie użytkownika, uwzględniając jego treść i cel.

Zalety rozwiązania

• Automatyczne przekierowanie modelu: Inteligentnie dobiera najlepszy model, zwiększając efektywność i trafność odpowiedzi.
• Optymalizacja zasobów: Unika nadmiernego wykorzystania kosztownych modeli (np. GPT-4) poprzez kierowanie prostszych zapytań do lżejszych rozwiązań.
• Decyzje oparte na metadanych: Wykorzystuje szczegółowe informacje o możliwościach modeli (np. wnioskowanie, kodowanie, wyszukiwanie w sieci) do podejmowania decyzji.
• Modułowość i rozszerzalność: Łatwa integracja z innymi narzędziami oraz możliwość dodawania nowych modeli lub logiki decyzyjnej.
• Idealny dla systemów RAG i multi-agentowych: Może pełnić rolę centrum decyzyjnego w zaawansowanych frameworkach agentowych lub potokach Retrieval-Augmented Generation.

Jak to działa

1. Wyzwalacz czatu: Proces rozpoczyna się po otrzymaniu wiadomości od użytkownika.
2. Wybór modelu: Agent analizuje zapytanie i wybiera najlepiej dopasowany model (np. Claude 3.7 Sonnet do kodowania, Perplexity/Sonar do wyszukiwań, GPT-4o Mini do wnioskowania).
3. Strukturyzowane dane wyjściowe: Zwraca odpowiedź w formacie JSON zawierającą prompt użytkownika i wybrany model.
4. Przetwarzanie: Wyselekcjonowany model generuje odpowiedź, zapewniając optymalne wykonanie zadania.

Konfiguracja krok po kroku

1. Przygotowanie węzłów:
   • Wyzwalacz czatu: Skonfiguruj webhook do odbierania wiadomości.
   • Agent routingu: Zdefiniuj wiadomość systemową z opisem możliwości modeli i zasadami generowania JSON.
   • Model OpenRouter: Połącz się z OpenRouter dla dostępu do modeli.
   • Parser danych wyjściowych: Upewnij się, że weryfikuje format odpowiedzi JSON.
   • Agent wykonawczy: Skonfiguruj przekazywanie promptu do wybranego modelu.
2. Łączenie węzłów:
   • Połącz wyzwalacz czatu z agentem routingu.
   • Zintegruj model OpenRouter i parser z agentem routingu.
   • Przekieruj dane JSON do agenta wykonawczego, który wykorzysta wybrany model.
3. Uwierzytelnianie: Wprowadź poprawne dane API OpenRouter dla obu węzłów modelu czatu.
4. Testowanie: Aktywuj workflow i sprawdź działanie na przykładowych zapytaniach. Dostosuj reguły routingu w razie potrzeby.

Przykłady zastosowań

Rozwiązanie Agent Decisioner sprawdza się w wielu scenariuszach wymagających inteligentnego doboru modeli AI. Oto kluczowe przypadki użycia:

• Automatyczne odpowiadanie na pytania techniczne w helpdesku, z dynamicznym wyborem modelu specjalizującego się w danej dziedzinie.
• Optymalizacja kosztów w chatbotach korporacyjnych poprzez kierowanie rutynowych zapytań do tańszych modeli.
• Wsparcie programistów poprzez automatyczne przekierowywanie pytań o kod do modeli takich jak Claude Sonnet.
• Systemy rekomendacyjne w e-commerce, wykorzystujące różne modele do analizy intencji klienta i sugerowania produktów.
• Platformy edukacyjne adaptujące poziom odpowiedzi w zależności od złożoności pytania ucznia.
• Integracja z narzędziami RAG do wyszukiwania informacji w bazach wiedzy z automatycznym doborem modelu przetwarzającego wyniki.
• Zarządzanie wieloma agentami AI w złożonych systemach, gdzie każdy specjalizuje się w innym typie zadań.

Potrzebujesz pomocy w dostosowaniu rozwiązania? Skontaktuj się w sprawie konsultacji lub wsparcia technicznego.