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Couche de routage d'agent

Une couche de routage d'agent est le composant (souvent du code personnalisé ou une primitive de framework comme LangGraph) qui se situe entre l'intention du LLM et les outils disponibles, décidant quel outil appeler en fonction de l'intention et des affordances des outils (descriptions, noms, taux de succès précédents).

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Définition

Une couche de routage d'agent est le composant (souvent du code personnalisé ou une primitive de framework comme LangGraph) qui se situe entre l'intention du LLM et les outils disponibles, décidant quel outil appeler en fonction de l'intention et des affordances des outils (descriptions, noms, taux de succès précédents).

En profondeur

Sans couche de routage dédiée, les agents s'appuient sur la sélection d'outils par le LLM à partir de descriptions brutes d'outils. Cela fonctionne avec 3 à 5 outils et se dégrade rapidement au-delà de 8 à 10. Les couches de routage aident en : (1) filtrant la liste d'outils par intention (le LLM ne voit que les outils pertinents) ; (2) conservant l'état de l'appel précédent (si le dernier appel était reddit_search, pondérer le prochain appel différemment) ; (3) injectant des règles de routage explicites ('pour les requêtes de trading, commencez toujours par l'outil news_search'). Le post r/LangChain qui qualifiait les agents LangChain d''amnésiques' a spécifiquement construit une couche de routage ; la métrique est passée de 48 % à 94 % de réussite des tâches. Le correctif complémentaire du côté de Scavio : les outils sont nommés sémantiquement (search, reddit_search, youtube_search, amazon_search, walmart_search, extract) afin que les décisions de routage soient moins ambiguës par construction.

Exemple d'utilisation

Exemple concret

Un LLM avec 12 outils attachés et sans couche de routage a obtenu 48 % sur un benchmark de recherche en 5 étapes. Après avoir ajouté une couche de routage qui filtre les outils à 4 par intention et suit le dernier outil appelé, le même LLM a obtenu 94 % sur le même benchmark.

Plateformes

Couche de routage d'agent est pertinent sur les plateformes suivantes, toutes accessibles via l'API unifiée de Scavio :

  • google

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Questions fréquentes

Une couche de routage d'agent est le composant (souvent du code personnalisé ou une primitive de framework comme LangGraph) qui se situe entre l'intention du LLM et les outils disponibles, décidant quel outil appeler en fonction de l'intention et des affordances des outils (descriptions, noms, taux de succès précédents).

Un LLM avec 12 outils attachés et sans couche de routage a obtenu 48 % sur un benchmark de recherche en 5 étapes. Après avoir ajouté une couche de routage qui filtre les outils à 4 par intention et suit le dernier outil appelé, le même LLM a obtenu 94 % sur le même benchmark.

Couche de routage d'agent est pertinent pour google. Scavio fournit une API unifiée pour accéder aux données de toutes ces plateformes.

Sans couche de routage dédiée, les agents s'appuient sur la sélection d'outils par le LLM à partir de descriptions brutes d'outils. Cela fonctionne avec 3 à 5 outils et se dégrade rapidement au-delà de 8 à 10. Les couches de routage aident en : (1) filtrant la liste d'outils par intention (le LLM ne voit que les outils pertinents) ; (2) conservant l'état de l'appel précédent (si le dernier appel était reddit_search, pondérer le prochain appel différemment) ; (3) injectant des règles de routage explicites ('pour les requêtes de trading, commencez toujours par l'outil news_search'). Le post r/LangChain qui qualifiait les agents LangChain d''amnésiques' a spécifiquement construit une couche de routage ; la métrique est passée de 48 % à 94 % de réussite des tâches. Le correctif complémentaire du côté de Scavio : les outils sont nommés sémantiquement (search, reddit_search, youtube_search, amazon_search, walmart_search, extract) afin que les décisions de routage soient moins ambiguës par construction.

Couche de routage d'agent

Commencez à utiliser Scavio pour travailler avec couche de routage d'agent sur Google, Amazon, YouTube, Walmart et Reddit.

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