Loading...

🎯

Интеллектуальная маршрутизация контекста(ICR)

Динамическая маршрутизация контекстной информации к наиболее подходящим компонентам обработки на основе соответствия возможностей

Сложность: mediumОркестрация контекста

In 30 seconds

What: Направляет поступающий контекст к специализированным агентам по типу содержимого, языку, предметной области и соответствию возможностей, с цепочками запасных вариантов на случай отказа основного маршрута.
When to use: Мультимодальные или междоменные запросы, где отдельные компоненты справляются с разными типами содержимого или областями экспертизы лучше, чем один универсальный обработчик.
Watch out: Решения о маршрутизации добавляют задержку и могут отправить запрос не туда, если метаданные о возможностях устарели или расходятся с реальным качеством работы агентов.

Loading technique guide…

Patterns

Loading...

Паттерны и методы проектирования

Loading...

🎯

Интеллектуальная маршрутизация контекста(ICR)

Сложность: mediumОркестрация контекста

In 30 seconds

What: Направляет поступающий контекст к специализированным агентам по типу содержимого, языку, предметной области и соответствию возможностей, с цепочками запасных вариантов на случай отказа основного маршрута.
When to use: Мультимодальные или междоменные запросы, где отдельные компоненты справляются с разными типами содержимого или областями экспертизы лучше, чем один универсальный обработчик.
Watch out: Решения о маршрутизации добавляют задержку и могут отправить запрос не туда, если метаданные о возможностях устарели или расходятся с реальным качеством работы агентов.

Основной механизм

Интеллектуальная маршрутизация контекста разбивает входящий контекст (содержимое, метаданные, ограничения) и сопоставляет каждую часть с наиболее подходящим обрабатывающим компонентом на основе соответствия возможностей, политик и сигналов в реальном времени. Маршрутизатор оценивает релевантность, чувствительность и полезность, затем направляет минимально достаточный контекст специализированным компонентам, сохраняя происхождение и обеспечивая безопасную агрегацию результатов.

🧭

Декомпозиция

Разделение контекста по модальности/теме/чувствительности

🎯

Сопоставление

Маршрутизация с учётом возможностей и политик

🛡️

Защита

Минимизация/редактирование; соответствие требованиям по замыслу

🔗

Агрегация

Слияние результатов с сохранением происхождения

Рабочий процесс / шаги

Примите запрос и контекст; извлеките метаданные (модальность, чувствительность/PII, домен, язык, SLA, бюджет).
Разбейте контекст на единицы (сегменты/чанки/сигналы) с метками и происхождением.
Обратитесь к реестру возможностей (навыки, модели, инструменты, регионы, теги соответствия, профили стоимости/задержки).
Оцените соответствие для каждой единицы: релевантность × соответствие возможностей × политика/комплаенс × стоимость/задержка.
Направьте минимально необходимый контекст выбранным компонентам; примените редактирование и минимизацию.
Выполните компоненты; соблюдайте порядок и зависимости; кэшируйте переиспользуемые промежуточные результаты.
Агрегируйте результаты с происхождением; проверьте схему и качество; устраните конфликты.
Журналируйте признаки, решения и результаты для аудита, оценки и мониторинга дрейфа.

Лучшие практики

Используйте типизированную схему контекста с флагами чувствительности/PII, модальностью, происхождением и TTL.

Поддерживайте актуальный реестр возможностей с SLA, стоимостью, регионами соответствия и результатами оценок.

Маршрутизируйте по признакам/идентификаторам, а не по сырым данным; минимизируйте и редактируйте перед отправкой.

Стандартизируйте контракты ввода/вывода компонентов, чтобы обеспечить безопасную замену и слияние.

Маршрутизация от бюджета: задайте лимиты токенов/времени/стоимости на единицу и выбирайте самый дешёвый жизнеспособный путь.

Калибруйте уверенность маршрутизатора и всегда задавайте безопасный маршрут по умолчанию или запасной.

Включите теневую маршрутизацию в staging; сравнивайте решения с оракулом/оценщиком до выката.

Фиксируйте обоснование и доказательства каждого решения для поддержки аудита и улучшений.

Когда НЕ применять

Простые задачи с одним компонентом, где декомпозиция добавляет накладные расходы без пользы.
Очень небольшие системы без разнообразия возможностей или метаданных для маршрутизации.
Жёсткие требования реального времени с микрозадержками, не допускающие маршрутизации и декомпозиции.
Контексты со строгими требованиями к резидентности данных, но без соответствующих целевых компонентов.

Типичные ошибки

Прогон полных полезных нагрузок через маршрутизатор создаёт риск для приватности и раздувает затраты.
Несогласованные схемы между компонентами приводят к хрупким интеграциям.
Избыточная декомпозиция вызывает чрезмерное развёртывание и всплески токенов и задержки.
Отсутствие маршрута по умолчанию, запасного пути или эскалации для решений с низкой уверенностью.
Устаревший реестр возможностей или карты политик приводят к ошибочной маршрутизации и нарушениям требований.

Ключевые возможности

Декомпозиция контекста с метками, чувствительностью и происхождением

Сопоставление с учётом возможностей и политик с оценкой уверенности

Редактирование/минимизация и доставка контекста по принципу наименьших привилегий

Маршрутизация с учётом бюджета и SLA и обратное давление

Агрегация и валидация с сохранением происхождения

Журналирование решений, объяснимость и аудиторские следы

Мониторинг дрейфа и покрытия с помощью оценщиков

Подключаемая политика маршрутизатора: правила, классификаторы или лёгкий LLM-шлюз

KPI / метрики успеха

Точность маршрутизации относительно оракула/оценщика; доля ошибочных маршрутов; покрытие требуемых компонентов.
Накладные расходы по задержке от маршрутизации и декомпозиции (P50/P95) и сквозное влияние.
Эффективность токенов (качество на 1K токенов) и стоимость задачи по сравнению с монолитной базой.
Частота запасных маршрутов и маршрутов по умолчанию; доля переопределений/эскалаций и время восстановления.
Предотвращённые инциденты соответствия; доля утечек PII; соблюдение резидентности данных.
Доля попаданий в кэш для переиспользуемых контекстов/промежуточных результатов; сбалансированность загрузки специалистов.

Расход токенов / ресурсов

Итого ≈ признаки/токены маршрутизатора + контекст на компонент + агрегация. Держите маршрутизатор лёгким.
По возможности маршрутизируйте признаки/идентификаторы вместо сырого текста; передавайте только минимально необходимый контекст.
Используйте небольшие модели или движки правил для маршрутизации; сильные модели оставьте для специализированной обработки.
Кэшируйте декомпозированные единицы и промежуточные результаты; выполняйте дедупликацию между компонентами.
Применяйте сжатие или резюмирование к чувствительным или крупным сегментам перед отправкой.
Ограничивайте развёртывание и параллелизм; вводите бюджеты токенов/времени/стоимости на запуск.

Лучшие сценарии применения

Мультимодальные конвейеры, направляющие текст/изображения/аудио/видео специализированным анализаторам.
Корпоративные ассистенты, объединяющие продуктовую документацию, тикеты, логи и политики с указанием происхождения.
Многоагентные системы, делегирующие фрагменты контекста доменным специалистам и оценщикам.
Рабочие процессы, чувствительные к комплаенсу, требующие минимизации данных и гарантий резидентности.
Процессы локализации/перевода, где части по языку или домену направляются разным компонентам.

Ссылки и дополнительные материалы

Научные статьи

Enterprise Integration Patterns: Content-Based Router (Hohpe & Woolf, 2003)
Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer (Shazeer et al., 2017)
Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity (Fedus et al., 2021)
Routing Transformer (Roy et al., 2021)
FrugalGPT: How to Use Large Language Models While Reducing Cost and Improving Performance (2023)

Руководства по реализации

Маршрутизаторы решений и условные рёбра в LangGraph
LangChain RouterChain / MultiPromptRouter
LlamaIndex RouterQueryEngine и компоненты-селекторы
Паттерны маршрутизации по содержимому в Kafka/NATS/RabbitMQ
JSONLogic / JMESPath для вычисления правил; политики гейтинга DSPy

Инструменты и библиотеки

Компоненты маршрутизации LangGraph, LangChain, LlamaIndex
Kafka, RabbitMQ, NATS для маршрутизации сообщений
Хранилища признаков и оценщики (MLflow, Evidently) для калибровки
Векторные базы данных и сервисы эмбеддингов для сопоставления по сходству

Сообщество и обсуждения

Ресурсы сообщества Enterprise Integration Patterns
Форумы сообществ LangChain/LangGraph и LlamaIndex
Сообщества MLOps по оценке, маршрутизации и дрейфу

Loading technique guide…