ルーター

ルーターブロックはAIを使用してコンテンツ分析に基づいてワークフローをインテリジェントにルーティングします。単純なルールを使用する条件ブロックとは異なり、ルーターはコンテキストと意図を理解します。

ルーターと条件の比較

ルーターを使用する場合：

• AIを活用したコンテンツ分析が必要な時
• 非構造化または多様なコンテンツを扱う時
• 意図ベースのルーティングが必要な時（例：「サポートチケットを部門にルーティングする」）

条件を使用する場合：

• 単純なルールベースの判断で十分な時
• 構造化データや数値比較を扱う時
• 高速で決定論的なルーティングが必要な時

設定オプション

コンテンツ/プロンプト

ルーターがルーティング判断を行うために分析するコンテンツまたはプロンプト。これには以下が含まれます：

• ユーザーからの直接的な質問や入力
• 前のブロックからの出力
• システム生成メッセージ

ターゲットブロック

ルーターが選択できる可能な宛先ブロック。ルーターは接続されたブロックを自動的に検出しますが、以下のこともできます：

• ルーティング精度を向上させるためにターゲットブロックの説明をカスタマイズする
• 各ターゲットブロックのルーティング基準を指定する
• 特定のブロックをルーティングターゲットとして考慮から除外する

モデル選択

ルーティング判断を行うAIモデルを選択します：

• OpenAI：GPT-4o、o1、o3、o4-mini、gpt-4.1
• Anthropic：Claude 3.7 Sonnet
• Google：Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.0 Flash
• その他のプロバイダー：Groq、Cerebras、xAI、DeepSeek
• ローカルモデル：Ollama互換モデル

最良の結果を得るには、GPT-4oやClaude 3.7 Sonnetなど、強力な推論能力を持つモデルを使用してください。

APIキー

選択したLLMプロバイダーのAPIキー。これは安全に保存され、認証に使用されます。

出力

• <router.prompt>: ルーティングプロンプトの要約
• <router.selected_path>: 選択された宛先ブロック
• <router.tokens>: トークン使用統計
• <router.cost>: 推定ルーティングコスト
• <router.model>: 意思決定に使用されるモデル

使用例

カスタマーサポートの振り分け - チケットを専門部署にルーティング

Input (Ticket) → Router → Agent (Engineering) or Agent (Finance)

コンテンツ分類 - ユーザー生成コンテンツを分類しルーティング

Input (Feedback) → Router → Workflow (Product) or Workflow (Technical)

リード資格評価 - 資格基準に基づいてリードをルーティング

Input (Lead) → Router → Agent (Enterprise Sales) or Workflow (Self-serve)

ベストプラクティス

• 明確な対象の説明を提供する: 具体的で詳細な説明で、各宛先をいつ選択すべきかをルーターが理解できるようにする
• 具体的なルーティング基準を使用する: 各経路に明確な条件と例を定義して精度を向上させる
• フォールバックパスを実装する: 特定の経路が適切でない場合のデフォルトの宛先を接続する
• 多様な入力でテストする: ルーターが様々な入力タイプ、エッジケース、予期しないコンテンツを処理できることを確認する
• ルーティングパフォーマンスを監視する: ルーティングの決定を定期的に確認し、実際の使用パターンに基づいて基準を改善する
• 適切なモデルを選択する: 複雑なルーティング決定には強力な推論能力を持つモデルを使用する