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title: Router
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import { Callout } from 'fumadocs-ui/components/callout'
import { Tab, Tabs } from 'fumadocs-ui/components/tabs'
import { Image } from '@/components/ui/image'

Der Router-Block verwendet KI, um Workflows basierend auf Inhaltsanalysen intelligent zu leiten. Im Gegensatz zu Bedingungsblöcken, die einfache Regeln verwenden, verstehen Router Kontext und Absicht.

<div className="flex justify-center">
  <Image
    src="/static/blocks/router.png"
    alt="Router-Block mit mehreren Pfaden"
    width={500}
    height={400}
    className="my-6"
  />
</div>

## Router vs. Bedingung

**Verwende Router, wenn:**
- KI-gestützte Inhaltsanalyse benötigt wird
- Mit unstrukturierten oder variierenden Inhalten gearbeitet wird
- Absichtsbasierte Weiterleitung erforderlich ist (z.B. "Support-Tickets an Abteilungen weiterleiten")

**Verwende Bedingung, wenn:**
- Einfache regelbasierte Entscheidungen ausreichen
- Mit strukturierten Daten oder numerischen Vergleichen gearbeitet wird
- Schnelle, deterministische Weiterleitung benötigt wird

## Konfigurationsoptionen

### Inhalt/Prompt

Der Inhalt oder Prompt, den der Router analysieren wird, um Weiterleitungsentscheidungen zu treffen. Dies kann sein:

- Eine direkte Benutzeranfrage oder -eingabe
- Ausgabe eines vorherigen Blocks
- Eine systemgenerierte Nachricht

### Zielblöcke

Die möglichen Zielblöcke, aus denen der Router auswählen kann. Der Router erkennt automatisch verbundene Blöcke, aber du kannst auch:

- Die Beschreibungen von Zielblöcken anpassen, um die Weiterleitungsgenauigkeit zu verbessern
- Weiterleitungskriterien für jeden Zielblock festlegen
- Bestimmte Blöcke von der Berücksichtigung als Weiterleitungsziele ausschließen

### Modellauswahl

Wähle ein KI-Modell für die Weiterleitungsentscheidung:

- **OpenAI**: GPT-4o, o1, o3, o4-mini, gpt-4.1
- **Anthropic**: Claude 3.7 Sonnet
- **Google**: Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.0 Flash
- **Andere Anbieter**: Groq, Cerebras, xAI, DeepSeek
- **Lokale Modelle**: Ollama oder VLLM-kompatible Modelle

Verwende Modelle mit starken Argumentationsfähigkeiten wie GPT-4o oder Claude 3.7 Sonnet für beste Ergebnisse.

### API-Schlüssel

Ihr API-Schlüssel für den ausgewählten LLM-Anbieter. Dieser wird sicher gespeichert und für die Authentifizierung verwendet.

## Ausgaben

- **`<router.prompt>`**: Zusammenfassung des Routing-Prompts
- **`<router.selected_path>`**: Ausgewählter Zielblock
- **`<router.tokens>`**: Token-Nutzungsstatistiken
- **`<router.cost>`**: Geschätzte Routing-Kosten
- **`<router.model>`**: Für die Entscheidungsfindung verwendetes Modell

## Beispielanwendungsfälle

**Kundensupport-Triage** - Tickets an spezialisierte Abteilungen weiterleiten

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

**Inhaltsklassifizierung** - Nutzergenerierte Inhalte klassifizieren und weiterleiten

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

**Lead-Qualifizierung** - Leads basierend auf Qualifizierungskriterien weiterleiten

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

## Best Practices

- **Klare Zielbeschreibungen bereitstellen**: Helfen Sie dem Router zu verstehen, wann jedes Ziel ausgewählt werden soll, mit spezifischen, detaillierten Beschreibungen
- **Spezifische Routing-Kriterien verwenden**: Definieren Sie klare Bedingungen und Beispiele für jeden Pfad, um die Genauigkeit zu verbessern
- **Fallback-Pfade implementieren**: Verbinden Sie ein Standardziel für Fälle, in denen kein spezifischer Pfad geeignet ist
- **Mit verschiedenen Eingaben testen**: Stellen Sie sicher, dass der Router verschiedene Eingabetypen, Grenzfälle und unerwartete Inhalte verarbeiten kann
- **Routing-Leistung überwachen**: Überprüfen Sie Routing-Entscheidungen regelmäßig und verfeinern Sie Kriterien basierend auf tatsächlichen Nutzungsmustern
- **Geeignete Modelle auswählen**: Verwenden Sie Modelle mit starken Argumentationsfähigkeiten für komplexe Routing-Entscheidungen
