引言：从“回答问题”到“解决问题”的进化

在人工智能的浪潮中，我们已经习惯了大型语言模型（LLM）那令人惊艳的对话能力。我们问，它答。这背后，是强大的“意图识别”（Intent Recognition）能力。然而，当任务的复杂度超越单个问答时，例如“分析上个季度的销售报告，找出前三名销售人员并给他们草拟一封祝贺邮件”，单一的、无状态的LLM便会显得力不从心。
这标志着AI应用正在从“回答问题”向“解决问题”进化。而“解决问题”需要的能力，远不止于识别意图，更关键的是任务规划（Task Planning）和执行调度（Execution Orchestration）。
这，就是“路由”（Routing）的真正用武之地。它不再是一个边缘的技术术语，而是构建高级AI系统的核心架构支柱。一个精准的路由与规划系统，是区分“玩具”和“生产力工具”的关键。本文将深入剖析在三大前沿AI架构——Agentic Architectures (A2A)、Retrieval-Augmented Generation (RAG) 和 Mixture of Experts (MoE)——中，路由如何从简单的意图识别演进为复杂的任务规划，并最终成为整个系统的智能中枢。
我们将摒弃空泛的描述，直击技术核心，提供可操作的思路、代码示例和最佳实践。准备好从AI的使用者，进阶为AI的架构师了吗？

第一部分：理论基石——从意图识别到图规划的必然之路

要构建坚固的大厦，必先有牢固的地基。在深入具体架构前，我们必须厘清路由背后的核心思想演变。

1. 意图识别：路由的起点，而非终点

意图识别是我们最熟悉的环节。它的核心是将用户的模糊自然语言输入，映射到一个或多个明确的目标上。

传统意图识别：通常是一个分类任务。例如，在客服机器人中，将“我的订单到哪了？”分类到query_order_status意图。它适用于目标有限且固定的场景。
现代LLM驱动的意图识别：利用LLM的零样本/少样本能力，可以动态、灵活地识别更开放的意图，甚至直接提取出执行所需的参数。

但无论多么先进，意图识别只解决了“What”（做什么）的问题。它告诉你任务的起点，却无法描绘完成任务的全貌。

2. 任务规划：回答“然后呢？”的关键

复杂任务的本质是一个有向图（Directed Graph）。任务之间存在依赖、并行、分支和循环关系。

“帮我写一个快速排序的Java实现，并为它写一篇解释博客。”

这个任务中，“写博客”依赖于“写代码”的完成。如果代码有bug，可能还需要一个“调试代码”的循环。单纯的意图识别无法表达这种结构。

这就是为什么我们需要将“路由”的概念从“单点选择”扩展到“路径规划”。

3. 两大理论支柱：图论与强化学习

为了实现复杂的任务规划，我们主要依赖两大理论工具：

理论工具	在任务规划中的作用	核心思想	适用场景
图论 (Graph Theory)	描述和执行工作流	将Agent、工具、数据源视为节点，将任务流转和依赖关系视为边。通过遍历图来执行任务。	适用于工作流模式相对清晰、可预测的场景，如企业内部的审批流程、数据处理ETL等。LangGraph是这一思想的杰出代表。
强化学习 (RL)	优化路由策略	将路由决策建模为马尔可夫决策过程(MDP)。Agent根据当前状态选择一个动作（路由到下一个节点），并根据任务最终的奖励（如成功率、用户满意度）来学习一个最优的路由策略。	适用于环境动态、充满不确定性，需要系统通过与环境交互来自我优化的场景，如高度自主的AI研究员、游戏AI等。

总结： 我们的技术路径是，通过“意图识别”来选择图的入口节点和中间节点，再利用“图”来定义和管理整个任务的执行流程，最后可以通过“强化学习”让这个图的遍历方式变得越来越智能。

第二部分：Agentic Architectures (A2A) —— 协同智能的“总调度师”

场景回顾：A2A架构的核心是让多个拥有特定技能的AI智能体（Agent）协同工作。这里的路由器，就是一个基于意图识别结果进行复杂任务规划的“项目经理”。

核心解决方案

1. LLM作为“意图识别+任务规划”引擎

这是目前最主流、最灵活的方式。它将LLM的推理能力发挥到极致，一次性生成结构化的执行计划。

实现细节：

定义Agent能力：为每个Agent编写一份详细的“说明书”（Description），不仅要说明它“能做什么”，还要说明“什么时候应该用它”，甚至可以提供输入输出的示例。
构建路由Prompt：这是核心技术。一个好的Prompt应该包含：

角色扮演：你是一个专业的项目经理...
可用工具：清晰列出所有Agent及其能力描述。
用户请求：User Query: ...
输出格式约束：强制要求LLM输出严格的JSON格式，包含agent_name, task_description, dependencies（依赖项）等字段。这通常通过提供Few-shot示例或利用模型的JSON模式输出来实现。
1. 执行与状态管理：一个编排器（Orchestrator）循环解析LLM生成的计划，根据依赖关系，按顺序或并行地调用相应的Agent，并维护一个全局的状态（State），用于在Agent之间传递数据。

Java代码示例 (概念)：

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.HashMap;
import java.util.stream.Collectors;

// --- 1. Agent定义 ---
public interface Agent {
    String getName();
    String getDescription();
    Object execute(Map<String, Object> inputs);
}

// --- 2. Agent实现 ---
public class CoderAgent implements Agent {
    @Override public String getName() { return "coder_agent"; }
    @Override public String getDescription() { return "用于编写和调试Java代码，精通算法和数据结构。输入: {'task': '任务描述'}，输出: {'code': '生成的代码'}"; }
    @Override public Object execute(Map<String, Object> inputs) {
        System.out.println("CoderAgent正在执行: " + inputs.get("task"));
        String code = "public class QuickSort { /* ... a lot of java code ... */ }";
        return Map.of("code", code);
    }
}

public class WriterAgent implements Agent {
    @Override public String getName() { return "writer_agent"; }
    @Override public String getDescription() { return "用于撰写和润色技术博客文章。输入: {'context': '相关上下文信息'}，输出: {'blog_post': '生成的博客'}"; }
    @Override public Object execute(Map<String, Object> inputs) {
        System.out.println("WriterAgent正在基于上下文撰写博客...");
        String blog = "这是一篇关于快速排序的精彩博客... " + inputs.get("context").toString();
        return Map.of("blog_post", blog);
    }
}

// --- 3. 编排器 ---
public class TaskOrchestrator {
    private final Map<String, Agent> agentRegistry = new HashMap<>();

    public TaskOrchestrator() {
        registerAgent(new CoderAgent());
        registerAgent(new WriterAgent());
    }

    private void registerAgent(Agent agent) {
        agentRegistry.put(agent.getName(), agent);
    }

    // 模拟LLM进行任务规划的输出
    private String getExecutionPlanFromLLM(String userQuery) {
        // 在真实应用中，这里会构建一个复杂的Prompt并调用LLM API
        System.out.println("向LLM请求任务规划...");
        return """
        [
            {"step": 1, "agent_name": "coder_agent", "task": "编写一个快速排序的Java实现", "dependencies": []},
            {"step": 2, "agent_name": "writer_agent", "task": "基于步骤1的代码撰写博客", "dependencies": [1]}
        ]
        """;
    }

    public void executePlan(String userQuery) {
        String planJson = getExecutionPlanFromLLM(userQuery);
        
        // 使用Gson或Jackson等库解析JSON为任务对象列表
        // 此处为简化逻辑，手动模拟
        List<Map<String, Object>> plan = List.of(
            Map.of("step", 1, "agent_name", "coder_agent", "task", "编写一个快速排序的Java实现", "dependencies", List.of()),
            Map.of("step", 2, "agent_name", "writer_agent", "task", "基于步骤1的代码撰写博客", "dependencies", List.of(1))
        );

        Map<Integer, Object> stepResults = new HashMap<>();
        
        // 简单的拓扑排序执行逻辑
        for (Map<String, Object> task : plan) {
            int step = (int) task.get("step");
            String agentName = (String) task.get("agent_name");
            Agent agent = agentRegistry.get(agentName);

            // 准备输入：从之前步骤的结果中收集依赖
            Map<String, Object> inputs = new HashMap<>();
            List<Integer> deps = (List<Integer>) task.get("dependencies");
            if (!deps.isEmpty()) {
                String context = deps.stream()
                                     .map(stepResults::get)
                                     .map(Object::toString)
                                     .collect(Collectors.joining("\n"));
                inputs.put("context", context);
            }
            inputs.put("task", task.get("task"));

            // 执行并存储结果
            Object result = agent.execute(inputs);
            stepResults.put(step, result);
        }

        System.out.println("\n--- 任务全部完成 ---");
        System.out.println("最终结果: " + stepResults.get(plan.size()));
    }

    public static void main(String[] args) {
        TaskOrchestrator orchestrator = new TaskOrchestrator();
        orchestrator.executePlan("帮我写一个快速排序的Java实现，并为它写一篇解释博客");
    }
}

2. 图路由 (Graph-based Routing)

当任务流包含复杂的循环、分支和重试逻辑时，单纯的线性计划就不够了。LangGraph等框架将工作流显式地建模为一个状态图，提供了更强的控制力。

实现细节：

定义状态对象（State Object）：这是一个核心概念，它是一个在图的整个生命周期中持续存在的数据结构，用于承载所有节点共享的信息。
定义节点（Nodes）：每个节点是一个函数或一个Agent，它接收当前的状态对象作为输入，执行操作，并返回一个对状态的更新。
定义边（Edges）：边决定了从一个节点到下一个节点的流向。最强大的是条件边（Conditional Edges），它包含一个逻辑判断，根据当前状态决定图的下一个走向（例如，如果代码编译通过，则走向writer_agent；否则，走向debugger_agent）。

主要难点与挑战

路由模糊性 (Routing Ambiguity)：用户查询的模糊性导致初始意图识别错误，整个规划从第一步就走偏，造成计算资源浪费和用户体验下降。
延迟叠加 (Latency Compounding)：每一次路由决策（LLM调用）和Agent执行都需要时间。在一个长链条任务中，这种延迟会迅速累积，导致系统响应缓慢。
错误传播 (Error Propagation)：在一个链式结构中，上游Agent的微小错误或低质量输出会被下游Agent放大，最终导致整个任务的雪崩式失败。
状态管理复杂性：在并行或循环任务中，如何无锁、高效地管理和同步共享状态，防止数据竞争和不一致，是一个巨大的工程挑战。

关键优化点

路由决策缓存：对用户查询进行向量化，对于语义相似的查询，直接复用已有的执行计划，避免重复的LLM规划调用。
并行执行与异步通信：对于无依赖的子任务，使用线程池或异步框架（如Java的CompletableFuture）并行执行。对于更松耦合的系统，引入消息队列（如Kafka, RabbitMQ）来解耦Agent，提高系统的鲁棒性和可扩展性。
自适应路由与反馈循环（RL应用）：建立一个反馈机制。记录任务的成功率、执行时间、用户满意度（如点赞/点踩）等作为奖励信号，用于微调（Fine-tune）作为规划器的LLM，使其生成更优的执行计划。
微调路由器LLM：与其依赖昂贵且通用的GPT-4，不如在特定领域（如软件开发、金融分析）的任务规划数据集上，微调一个更小的开源模型（如Llama 3, Mistral），使其成为高效、低成本的专用规划器。

第三部分：RAG —— 知识密集型任务的“知识导航员”

场景回顾：在RAG（检索增强生成）中，路由不再是规划一系列动作，而是为用户的提问找到最合适的知识源。这本质上是一个更专注、更具体的意-图识别任务，但其复杂性源于企业知识库的异构性。一个问题可能需要查询FAQ、技术文档、SQL数据库、产品图片，甚至是调用一个实时API。因此，RAG路由器的核心使命是成为一个能够理解数据、分派查询的“知识导航员”。

核心解决方案：分层路由架构

面对异构数据源，单一的路由策略往往难以奏效。一个成熟的RAG路由系统通常采用分层架构，兼顾效率与精度。

1. 第一层：轻量级语义路由 (Semantic Router) - 快速分诊

这是系统的“前台接待”，负责快速处理高频、明确的查询，将它们导向最合适的知识库。

实现细节：

定义路由（Routes）：为每个知识源（如faq_db, tech_docs_db）定义一组能代表其内容和用途的“样例查询”（Utterances）。例如，faq_db的样例可以是“如何重置密码？”、“无法连接Wi-Fi怎么办？”。
向量化缓存：系统启动时，使用Embedding模型将所有样例查询转换为向量并存储。
相似度匹配：当用户查询到来时，将其向量化，并与所有缓存的样例向量计算余弦相似度。
决策与阈值：选择相似度得分最高的路由。关键在于设置一个合理的相似度阈值。如果最高分低于阈值，说明这是一个非常规问题，无法被快速分类，此时应将其传递给下一层的LLM路由器进行深度分析。

这种方法非常适合处理FAQ这类意图明确的查询，响应速度快，成本极低。

2. 第二层：LLM路由器 (LLM as a Router) - 深度诊断与工具调用

当语义路由器无法做出决策，或者查询本身就包含复杂意图时，LLM路由器便登场了。它利用LLM的推理能力，将不同的知识源抽象为“工具（Tools）”，并智能地选择和使用它们。

实现细节：

知识源工具化：将每一种数据源的访问方式封装成一个标准化的“工具”。这是应对异构性的关键。

非结构化数据 (PDF, Word): search_documents(query: str) -> 内部调用向量数据库进行语义搜索。
结构化数据 (表格, SQL): execute_sql(sql_query: str) -> 需要LLM先根据用户问题生成SQL语句。
半结构化数据 (API, Function Call): call_mcp_api(endpoint: str, params: dict) -> 用于获取实时或动态数据，如订单状态、库存信息。
多模态数据 (图片): analyze_image(image_url: str, question: str) -> 调用多模态模型（如GPT-4V）来理解图片内容。

LLM决策：将用户查询和所有可用工具的详细描述一起发送给支持工具使用（Tool Use）的LLM。LLM会分析查询意图，并决定：

调用哪个工具：例如，“上个月的销售冠军是谁？” -> execute_sql。
如何生成工具的参数：LLM会生成具体的SQL查询语句 SELECT sales_person, SUM(amount) FROM sales GROUP BY sales_person ORDER BY 2 DESC LIMIT 1;。
是否需要调用多个工具（Multi-hop）：“总结一下数据表中提到的‘Project Titan’项目的最新进展文档” -> 先调用execute_sql找到项目ID和相关关键词，再调用search_documents在文档库中查找。

执行与整合：执行LLM选择的工具，并将检索到的结果（文本、表格数据、API响应等）返回给LLM，由它进行最终的答案整合和生成。

Java代码示例 (概念)：

import java.util.List;
import java.util.Map;

// --- 1. 知识源工具定义 ---
public interface KnowledgeTool {
    String getName();
    String getDescription();
    Object execute(Map<String, Object> args);
}

// --- 2. 工具实现 ---
public class SqlDatabaseTool implements KnowledgeTool {
    @Override public String getName() { return "sql_database_tool"; }
    @Override public String getDescription() { return "用于查询销售、客户和订单等结构化数据。参数: {'sql_query': '一个完整的SQL查询语句'}"; }
    @Override public Object execute(Map<String, Object> args) {
        String sql = (String) args.get("sql_query");
        System.out.println("Executing SQL: " + sql);
        // ... (此处连接数据库并执行查询)
        return "查询结果: 张三, 销售额: 1,000,000";
    }
}

public class DocumentSearchTool implements KnowledgeTool {
    @Override public String getName() { return "document_search_tool"; }
    @Override public String getDescription() { return "用于在公司内部技术文档、项目报告中进行语义搜索。参数: {'query': '自然语言查询'}"; }
    @Override public Object execute(Map<String, Object> args) {
        String query = (String) args.get("query");
        System.out.println("Searching documents for: " + query);
        // ... (此处调用向量数据库)
        return "文档片段: 'Project Titan'项目在第三季度取得了重大突破...";
    }
}

// --- 3. RAG路由器 ---
public class RagRouter {
    private final List<KnowledgeTool> tools = List.of(new SqlDatabaseTool(), new DocumentSearchTool());

    // 模拟LLM根据用户问题和工具描述，选择工具并生成参数
    private Map<String, Object> getToolCallFromLLM(String userQuery) {
        System.out.println("向LLM请求工具调用决策...");
        if (userQuery.contains("销售额")) {
            // LLM推理后决定调用SQL工具，并生成了SQL语句
            return Map.of(
                "tool_name", "sql_database_tool",
                "args", Map.of("sql_query", "SELECT ... FROM sales ...")
            );
        } else {
            return Map.of(
                "tool_name", "document_search_tool",
                "args", Map.of("query", userQuery)
            );
        }
    }

    public Object route(String userQuery) {
        Map<String, Object> toolCall = getToolCallFromLLM(userQuery);
        String toolName = (String) toolCall.get("tool_name");
        Map<String, Object> args = (Map<String, Object>) toolCall.get("args");

        for (KnowledgeTool tool : tools) {
            if (tool.getName().equals(toolName)) {
                return tool.execute(args);
            }
        }
        return "未找到合适的工具。";
    }
}

主要难点与挑战

数据源异构性 (Data Heterogeneity)：企业知识库是混合的，包括结构化的SQL、半结构化的JSON/CSV和非结构化的PDF/Word/图片。设计一个能同时理解并有效查询这些不同源的路由器非常复杂。
查询-文档语义鸿沟 (Semantic Gap)：用户提问的语言（如口语化的“电脑连不上网”）与知识库中的专业术语（如“DHCP分配失败”）之间存在巨大语义鸿沟，导致简单向量匹配失效。
精确率-召回率困境 (Precision-Recall Dilemma)：检索范围太宽会引入大量噪音，增加LLM的处理负担和“幻觉”风险；范围太窄则可能遗漏关键信息，导致答案不完整。
多跳查询 (Multi-hop Questions)：有些问题需要结合来自不同数据源的信息才能回答（例如，“上季度销售额最高的产品有哪些常见的功能问题？”）。这要求路由器不仅能选择数据源，还能编排一个多步的检索和推理流程。
粒度选择 (Granularity Mismatch)：应该检索整个文档，一个章节，还是一个段落？错误的检索粒度会严重影响生成答案的质量。

关键优化点

查询转换 (Query Transformation)：这是提升RAG质量的“第一公里”。在路由和检索前，先用LLM优化用户查询。

HyDE (Hypothetical Document Embeddings)：让LLM先根据查询生成一个“假设性”的答案文档，然后用这个更详细、更接近文档语言的假设性文档的向量去进行检索。
查询重写/分解 (Query Rewriting/Decomposition)：将模糊的查询“项目进展如何？”重写为具体的子查询“查找‘Project Titan’的最新周报”；或将多跳问题分解为多个可执行的子查询。

2.混合搜索 (Hybrid Search)：将传统的关键词搜索（如BM25）与向量搜索相结合。关键词搜索在匹配精确术语、代码片段或人名时表现优异，而向量搜索则擅长捕捉语义关联。二者结合，通过加权或重排来融合结果，取长补短。

重排模型 (Re-ranker)：在初步检索（召回大量可能相关的文档）后，使用一个更小、更专业的“重排模型”（如Cohere Rerank或开源的BGE-Reranker）对召回的文档片段进行二次排序。这个模型可以更精细地判断每个片段与查询的真正相关性，过滤掉噪音，只将最精华的Top-K内容传递给LLM。
递归检索/分层路由 (Recursive Retrieval/Hierarchical Routing)：为解决粒度问题，可以采用分层策略。先进行粗粒度的“文档级路由”，定位到少数几个最相关的文档。然后，在这些文档内部进行更细粒度的“片段级路由”，找到最相关的段落。这种从宏观到微观的检索方式，远比在所有文档的所有片段中进行“大海捞针”式搜索要高效和精准得多。

第四部分：MoE —— 微观计算的“调度大师”

场景回顾：混合专家模型（MoE）的路由发生在模型内部的微观层面，是纯粹的计算调度。它通过一个“门控网络”（Gating Network）这个内部路由器，在处理每个输入Token时，动态地选择激活一小部分“专家”（小型的神经网络），从而在不显著增加计算成本（FLOPs）的情况下，极大地扩展模型参数量。

核心解决方案

Top-k门控与辅助损失 (Top-k Gating with Auxiliary Loss) 是其标准实现，旨在实现专家专业化和负载均衡之间的精妙平衡。

实现细节：

门控网络/路由器 (Gating Network/Router)：通常是一个简单的线性层。对于每个输入的Token，该网络会输出一个覆盖所有专家的分数（logits）。
Top-k选择：通过Softmax将分数转换为概率分布，然后选择概率最高的k个专家（在Mixtral等流行模型中，k通常为2）。
加权输出：Token被并行地发送给这k个被选中的专家进行处理，最终的输出是这k个专家输出的加权和，权重就是门控网络计算出的Softmax概率。
负载均衡辅助损失 (Load Balancing Auxiliary Loss)：这是MoE训练的精髓。为了防止门控网络总是选择少数几个“明星专家”，导致其他专家“无事可做”，训练时会引入一个额外的损失函数。这个损失函数会惩罚不均衡的分配行为（即当某些专家处理的Token过多时），鼓励门控网络将Token尽可能均匀地分配给所有专家。

主要难点与挑战

负载不均衡 (Load Imbalance)：这是MoE最核心的挑战。即使有辅助损失，门控网络在训练中仍可能倾向于某些专家，导致“富者愈富，贫者愈贫”。这会造成部分专家训练不足，模型专业化失败，并在分布式训练中成为计算瓶颈。
通信开销 (Communication Overhead)：在多GPU的分布式设置中，专家们被部署在不同的计算设备上。路由器需要将Token发送到正确的设备（All-to-All通信），并从这些设备收集结果。这种跨设备的数据混洗（Shuffle）会产生巨大的网络开销，成为性能瓶颈。
训练不稳定性 (Training Instability)：MoE模型的训练比密集模型更脆弱。路由决策的微小变化可能导致梯度剧烈波动。此外，负载均衡损失的权重（一个超参数）需要非常小心地调整，否则可能干扰主任务的学习。
内存占用巨大 (Large Memory Footprint)：尽管每次推理只使用部分参数，但整个模型的所有参数都需要加载到内存（显存）中，这对部署构成了巨大挑战，需要极高的硬件资源。

关键优化点

专家选择路由 (Expert Choice Routing)：一种颠覆性的路由机制。不再是每个Token选择它最喜欢的k个专家，而是让每个专家从一批Token中“主动选择” 它容量范围内的、它最擅长处理的k个Token。这种“反向选择”被证明能实现近乎完美的负载均衡，并提升了模型性能。
引入噪声和容量因子 (Noise Injection & Capacity Factor)：

噪声注入：在训练时，向门控网络的logits添加少量随机噪声，可以鼓励路由器探索更多的路由可能性，防止过早收敛到次优的路由策略，增加模型的鲁棒性。
容量因子（Capacity Factor）：为每个专家设置一个“容量上限”，即在一个批次中最多处理的Token数量。超出容量的Token会被“丢弃”（在训练中），这强制性地防止了某些专家过载，但也会导致信息损失。如何平衡容量和信息损失是一个关键的调优问题。

3.模型压缩技术 (Model Compression)：

专家剪枝 (Expert Pruning)：在训练后，可以识别并移除那些贡献不大或很少被使用的“差生”专家，从而在不严重影响性能的情况下减小模型体积。
量化 (Quantization)：对专家网络和门控网络的权重进行量化（如从FP16降为INT8或INT4），可以大幅减少模型大小和内存消耗，使得在消费级硬件上部署大型MoE模型成为可能。

第五部分：三位一体 —— 路由如何连接未来AI系统

A2A、RAG和MoE的路由机制并非孤立存在，它们将在未来的高级AI系统中形成一个多层次、相互嵌套的路由体系，协同工作，构成一个完整的智能大脑。

终极应用场景：用户向一个企业级AI助手发出指令：“分析我们第三季度的销售数据（存储在SQL数据库中），与我们主要竞争对手的公开财报（需在线搜索）进行对比，并生成一份包含SWOT分析的PPT。”

这个系统的多层路由体系将这样运作：

宏观路由 (A2A层 - 任务规划)：

顶层的编排者Agent接收到这个复杂任务。它的LLM规划器开始工作：
意图识别与分解：识别出三个核心子任务：1) SQL数据分析, 2) 在线研究, 3) PPT生成。
任务规划与路由：生成一个有向无环图（DAG）执行计划：
节点1：将“分析Q3销售数据”路由给内置SQL工具的数据分析Agent。
节点2：将“对比竞争对手财报”路由给金融研究Agent。
节点3：将“生成PPT”的任务路由给报告生成Agent，并设置其依赖于节点1和节点2的完成。
并行执行：编排器发现节点1和节点2没有依赖关系，于是并行触发这两个Agent。

2.中观路由 (RAG层 - 知识导航)：

金融研究Agent在执行时，其内部的RAG路由器开始工作。它分析子任务“对比竞争对手财报”，进行二次意图识别。
决策：识别到需要“最新”和“公开”的信息。
路由：它选择调用实时网页搜索工具（Tool），而不是查询内部缓存的财报数据库，以获取最新的SEC文件。
数据分析Agent在执行时，其内部的RAG路由器也在工作。
决策：它识别到需要结构化数据。
路由：它选择调用SQL执行工具，并让LLM生成相应的SQL查询代码。

3.微观路由 (MoE层 - 计算调度)：

为报告生成Agent提供动力的LLM是一个MoE模型，因为它需要强大的推理和生成能力。
当这个Agent开始撰写SWOT分析的“优势（Strengths）”部分时，其底层的门控网络在微观层面进行路由：
Token处理：处理从数据分析Agent传来的数字和趋势（如“销售额增长30%”）时，它可能会激活处理“数据和模式”的专家。
Token处理：撰写分析性评论（如“这表明我们强大的市场竞争力”）时，它可能会激活擅长“商业策略和语言表达”的专家。

在这个体系中，路由无处不在，从战略级的任务规划，到战术级的知识检索，再到执行级的计算调度，共同构成了一个高效、智能、可扩展的AI大脑。

结论：智能路由，从AI使用者到AI架构师的必经之路

我们已经走过了那个依赖单一庞大模型“大力出奇迹”的“石器时代”。未来属于那些能够巧妙编排、高效协同的分布式、模块化AI系统。

智能路由与任务规划，正是这门编排艺术的核心。它或许不像生成绚丽图片或流畅对话那样引人注目，但它却是决定AI系统性能、成本和智能上限的“无名英雄”。掌握它，意味着你不再仅仅是一个AI应用的使用者，而是真正理解其内部运作、并有能力构建下一代AI系统的架构师。

这趟深入“路由”黑科技的旅程，希望能为你打开一扇新的大门。欢迎来到AI架构的未来。