多智能体架构中如何解决总控agent路由错误的问题

news/2025/11/5 22:42:37/文章来源:https://www.cnblogs.com/aibi1/p/19194853

背景和价值
- 🤖 避免多Agent架构中总控Agent路由错误与回撤方案
  - 🎯 避免路由错误的策略
  - ↩️ 错误回撤与纠正方案
如何让分类器输出一个置信度分数。如果置信度低于预设的阈值，做相关操作
- - 1. 🤖 基于大型语言模型（LLM）的分类器
    - 💡 实现方式：结构化输出与概率评估
    - ⚙️ 设置阈值：
  - 2. 🔢 基于传统机器学习（ML）的分类器
    - 💡 实现方式：模型内部概率输出
    - ⚙️ 设置阈值：
  - 3. 🛡️ 实际操作与设置原则
参考资料

背景和价值

🤖 避免多Agent架构中总控Agent路由错误与回撤方案

在多Agent架构中，总控Agent（Router Agent）的路由准确性至关重要。分类器（Router/Classifier）的错误路由（本应到A却到B）会严重影响系统的效率和可靠性。以下是避免这类问题和建立回撤机制的几种方法：

🎯 避免路由错误的策略

主要目标是提升总控Agent中分类器（Classifier）的准确性和鲁棒性。

1. 优化分类器模型：
- 高质量的训练数据：确保训练数据充分、多样化，并涵盖各种边缘情况和歧义表达。对标注质量进行严格把控。
- 更复杂的模型：考虑使用更先进的大型语言模型（LLM）作为分类器，而非简单的规则或传统机器学习模型。LLM能更好地理解意图和上下文。
- 上下文增强：在进行路由判断时，不仅考虑当前的用户输入，还要将对话历史、用户画像等上下文信息输入给分类器。
- 少样本学习（Few-Shot Learning）：对于基于LLM的分类器，使用少量高质量的示例（Prompting）来指导模型进行更准确的分类。
2. 引入置信度/不确定性机制：
- 设置阈值：让分类器输出一个置信度分数。如果置信度低于预设的阈值，总控Agent不应直接路由，而是执行以下操作之一：
  - 请求用户澄清：“您的意思是想做A还是想做B？”
  - 多路并行探索（Limited Parallel Execution）：将问题同时发给多个最可能的下游Agent，看哪个Agent能给出更合理、更确切的答案。
  - Fallback（回退）到通用Agent/人工：交给一个专门处理不确定性问题的Agent或转接人工客服。
3. 明确Agent的职能边界：
- 清晰的描述（Agent Persona/Description）：给每个下游Agent设定极度清晰、互不重叠的职能描述和能力边界。总控Agent的分类器应直接参考这些描述进行判断。
- 负面示例：在分类器的训练中加入“不属于某个Agent”的负面示例。

↩️ 错误回撤与纠正方案

如果错误已经发生，需要有机制来检测并纠正（回撤）。

1. 下游Agent的“自我修正”机制：
- “不匹配”信号：当一个Agent（例如Agent B）接收到请求后，它应该首先进行自我评估。如果它发现该请求与其核心职能严重不符，它应向总控Agent发送一个明确的“不匹配/拒绝处理”信号，并说明原因。
- 拒绝处理：Agent B不进行任何实质操作，而是将控制权返回给总控Agent。
2. 总控Agent的“再路由”机制：
- 接收不匹配信号：总控Agent接收到Agent B的“不匹配”信号后，知道第一次路由是错误的。
- 排除错误选项：总控Agent将Agent B排除在候选列表之外。
- 二次分类/路由：总控Agent利用原始输入和Agent B的拒绝反馈，进行第二次（更谨慎的）分类和路由，将其导向下一个最可能的Agent（例如Agent A）。
3. 用户的显式反馈与中断：
- 用户中断：在对话过程中，允许用户使用特定的中断指令（例如：“等一下，我不是想做这个”）来停止当前Agent的执行，并将控制权交回总控Agent。
- 用户显式纠正：如果Agent B给出了一个明显错误的答案，用户通常会纠正。总控Agent应捕获这种“纠正”的意图，将其视为一次失败的路由，并尝试重新分类和路由。
4. 操作回滚/补偿（针对涉及操作的场景）：
- 如果下游Agent执行了实际操作（例如：API调用、数据修改），回撤就更为复杂。
- 事务性设计：将关键操作设计成事务，只有在用户确认或流程完整结束后才最终提交。
- 补偿机制（Compensation）：为每个可操作的Agent设计一个回滚/补偿函数。如果Agent B错误地执行了一个操作，它或总控Agent需要调用相应的回滚 API来撤销该操作的影响。

如何让分类器输出一个置信度分数。如果置信度低于预设的阈值，做相关操作

这是一个非常关键且实用的问题。在多Agent架构中，引入置信度/不确定性机制是提高总控Agent（Router）鲁棒性的核心方法。

以下是针对不同类型的分类器，实现置信度分数和设置阈值的具体方法：

1. 🤖 基于大型语言模型（LLM）的分类器

如果您的分类器是基于一个大型语言模型（LLM），这是目前最常见且灵活的方案。

💡 实现方式：结构化输出与概率评估

A. 结构化输出（最推荐）：
要求LLM不仅输出它选择的Agent名称，还要输出一个理由和一个置信度分数（0到1或0到100）。

Prompt 示例：
“你是一个路由专家，负责将用户请求分配给最合适的Agent（A, B, C）。请根据用户输入，输出一个JSON格式的结果。agent字段为选择的Agent名称，confidence_score字段为你的置信度分数（0到1之间），reason字段简要说明选择原因。”

JSON 输出示例	解释
`{"agent": "Agent_A", "confidence_score": 0.95, "reason": "查询了最新的库存数据"}`	高置信度，直接路由。
`{"agent": "Agent_B", "confidence_score": 0.55, "reason": "用户意图模糊，可能属于A或B"}`	低置信度，触发不确定性处理。

B. 对数几率（Logits）分析（技术要求高）：
如果能够访问LLM模型的底层输出，可以：
1. 提取模型在输出特定Agent名称（例如，“Agent A”）的Token上的对数几率（Logits）。
2. 通过 Softmax 函数将这些Logits转换为概率分布。
3. 选择概率最高的Agent，并将该最高概率值作为置信度分数。

⚙️ 设置阈值：

高置信度区域（例如 $\geq 0.85$）： 直接将请求路由到选择的 Agent。
中等置信度区域（例如 $0.6 < \text{Score} < 0.85$）： 触发二次验证或多路并行探索（将请求同时发给分数最高的两个 Agent）。
低置信度区域（例如 $\leq 0.6$）： 触发回退机制（Fallback），例如请求用户澄清或转给通用 Agent。

2. 🔢 基于传统机器学习（ML）的分类器

如果您的分类器是基于传统的文本分类模型（如 BERT, SVM, 朴素贝叶斯等）。

💡 实现方式：模型内部概率输出

Softmax 输出：
大多数多分类模型（尤其是深度学习模型）的最后一层都会使用 Softmax 函数。Softmax 的输出是一个概率向量，向量中的每个元素代表输入属于对应类别的概率。
$$\text{Softmax}(z_i) = \frac{e^{{z_i}}{\sum_{j=1}} e^{z_j}}$$
- 置信度分数：选择概率向量中最大的那个值作为置信度分数。
- 不确定性：如果最大概率和次大概率之间的差距很小，也表明存在较大的不确定性。

⚙️ 设置阈值：

基于经验/交叉验证：通过在验证集上观察模型出错时的置信度分布来设定阈值。例如，如果发现所有置信度低于 0.7 的样本中，错误率显著升高，就可以将 $0.7$ 设为阈值。
边界设置： $0.95$ 以上视为高可信， $0.7$ 以下视为低可信。

3. 🛡️ 实际操作与设置原则

步骤	描述
1. 确定置信度来源	确保分类器（无论是 LLM 还是 ML 模型）有一个机制来输出概率或分数。
2. 初始阈值设置	刚开始可以设置一个保守的阈值（例如 $0.7$ 或 $0.8$），宁可触发更多的不确定性处理，也不要犯错。
3. 持续监控与校准	关键：在生产环境中持续记录： a. 路由失败的请求。 b. 路由失败时的置信度分数。 c. 路由成功时的置信度分数。根据实际数据，动态调整阈值，使其达到准确率和处理效率的最佳平衡。
4. 实施不确定性处理	明确在分数低于阈值时，总控Agent应采取的行动（如请求用户澄清、回退到通用Agent或人工等）。