基于OpenRouter的动态AI模型路由查询优化系统

智能决策器是一个动态的AI驱动路由系统，它能根据查询内容和目的，自动选择最合适的大语言模型(LLM)来响应用户查询。

该工作流通过智能路由查询到最匹配的模型，确保获得动态优化的AI响应。

优势

• 🔁 自动模型路由：
  自动选择最佳模型，提高响应效率和相关性。

• 🎯 资源优化利用：
  将简单查询路由到轻量级模型，避免过度使用GPT-4等昂贵模型。

• 📚 模型感知推理：
  利用模型能力的详细元数据（如推理、编码、网络搜索）进行智能选择。

• 📥 模块化可扩展：
  易于集成其他工具，或通过添加更多模型/自定义决策逻辑进行扩展。

• 👨‍💻 适合RAG和多代理系统：
  可作为复杂代理框架或检索增强生成流程的核心决策模块。

工作原理

1. 聊天触发：用户发送消息时触发路由代理。
2. 模型选择：AI代理分析查询并从可用选项中选择最佳模型（如编码用Claude 3.7 Sonnet，网络搜索用Perplexity/Sonar，推理用GPT-4o Mini）。
3. 结构化输出：代理返回包含用户提示和所选模型的JSON响应。
4. 执行：选定模型处理查询并生成响应，确保任务最佳性能。

设置步骤

1. 配置节点：

   • 聊天触发器：设置webhook接收用户消息
   • 路由代理(AI代理)：定义包含模型优势和JSON输出规则的系统消息
   • OpenRouter聊天模型：连接OpenRouter获取模型访问权限
   • 结构化输出解析器：确保验证JSON响应格式(prompt + model)
   • 执行代理(AI Agent1)：配置其将提示转发到选定模型

2. 连接节点：

   • 将聊天触发器连接到路由代理
   • 连接OpenRouter聊天模型和输出解析器到路由代理
   • 将解析后的JSON路由到通过OpenRouter Chat Model1使用选定模型的执行代理

3. 凭证设置：

   • 确保两个聊天模型节点都正确设置了OpenRouter API凭证

4. 测试部署：

   • 激活工作流并用示例查询测试模型选择逻辑
   • 根据需要调整路由规则以提高准确性

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