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cherkanov_art 6f595f6a2c feat(i18n): change lockfile (#3216)
* fix: update i18n.lock

* feat(docs): enhance documentation with new sections on file handling, form deployment, quick reference, agent skills, and A2A integration
2026-02-15 23:41:56 -08:00

118 lines
5.4 KiB
Plaintext

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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
Wenn der Router keine geeignete Route für den gegebenen Kontext ermitteln kann, leitet er stattdessen zum **Fehlerpfad** weiter, anstatt willkürlich eine Route auszuwählen. Dies geschieht, wenn:
- Der Kontext keiner der definierten Routenbeschreibungen eindeutig entspricht
- Die KI feststellt, dass keine der verfügbaren Routen geeignet ist
## Best Practices
- **Klare Routenbeschreibungen verfassen**: Jede Routenbeschreibung sollte klar erklären, wann diese Route ausgewählt werden sollte. Seien Sie spezifisch bezüglich der Kriterien.
- **Routen gegenseitig ausschließend gestalten**: Stellen Sie nach Möglichkeit sicher, dass sich Routenbeschreibungen nicht überschneiden, um mehrdeutige Routing-Entscheidungen zu vermeiden.
- **Einen Fehlerpfad verbinden**: Behandeln Sie Fälle, in denen keine Route passt, indem Sie einen Fehlerbehandler für ein elegantes Fallback-Verhalten verbinden.
- **Aussagekräftige Routentitel verwenden**: Routentitel erscheinen im Workflow-Canvas, machen Sie sie daher für bessere Lesbarkeit aussagekräftig.
- **Mit verschiedenen Eingaben testen**: Stellen Sie sicher, dass der Router verschiedene Eingabetypen, Grenzfälle und unerwartete Inhalte verarbeitet.
- **Routing-Performance überwachen**: Überprüfen Sie Routing-Entscheidungen regelmäßig und verfeinern Sie Routenbeschreibungen basierend auf tatsächlichen Nutzungsmustern.
- **Geeignete Modelle wählen**: Verwenden Sie Modelle mit starken Reasoning-Fähigkeiten für komplexe Routing-Entscheidungen.