基于OpenRouter的动态AI模型路由查询优化系统

Agent Decisioner 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将查询分配给最匹配的模型，确保生成动态化、最优化的AI响应。

优势

• 🔁 自动模型路由：
  
  自动选择最佳模型，提升响应效率与相关性。

• 🎯 资源优化：
  
  将简单查询路由至轻量级模型，避免过度消耗GPT-4等高成本模型。

• 📚 模型感知推理：
  
  基于模型能力元数据（如推理、编程、网络搜索）进行智能选择。

• 📥 模块化可扩展：
  
  轻松集成其他工具，或通过添加模型/自定义逻辑进行扩展。

• 👨‍💻 适配RAG与多智能体系统：
  
  可作为复杂智能体框架或检索增强生成（RAG）流程的核心枢纽。

工作原理

1. 触发会话：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选模型中选择最佳（如编程用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，确保任务性能最优。

配置步骤

1. 节点配置：

   • 会话触发器：设置接收用户消息的Webhook。
   • 路由代理：定义包含模型优势说明和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：配置其将提示转发至选定模型。

2. 节点连接：

   • 将会话触发器链接至路由代理。
   • 连接OpenRouter聊天模型和输出解析器到路由代理。
   • 将解析后的JSON路由至通过OpenRouter Chat Model1调用模型的执行代理。

3. 凭证设置：

   • 确保两个聊天模型节点正确配置OpenRouter API凭证。

4. 测试与部署：

   • 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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