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今天我们要深入揭秘另外两个核心工作流利器：路由（Routing）和并行化（Parallelization），它们共同构成了高效 Agent 系统的双引擎。

第一部分：路由（Routing）——让请求走对路，比什么都重要

1.1 路由的本质是“分流器”

在一个复杂的智能体系统中，用户请求五花八门、内容复杂。如果所有请求都用一个处理方式，那就像让心脏科医生同时看牙、治骨折。路由的作用就是“分流”——根据输入内容的类型、语义和需求，把请求交给最合适的模型或模块。

你可以把它理解为智能体系统里的“机场塔台”：

• 故事类请求分配给 Story Handler
• 诗歌类请求转给 Poem Handler
• 搞笑类内容传给 Joke Generator

1.2 路由典型场景

• 客服系统：区分技术问题、账单问题、常规咨询
• 内容生成：文章、视频、图像分别走不同的 pipeline
• 模型选择：简单问题用小模型处理，复杂问题交给高算力大模型
• 多域对话系统：判断用户意图，把任务分配给旅游、金融、教育等不同代理

1.3 智能内容路由器实战代码

from typing_extensions import TypedDict, Literalfrom langgraph.graph import StateGraph, START, ENDfrom langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAIfrom pydantic import BaseModel, Fieldfrom langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessagelanguage_model = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-2.0-flash-exp")class ContentRoute(BaseModel): content_type: Literal["story", "poem", "joke"] = Field( description="The type of creative content to generate" )content_router = language_model.with_structured_output(ContentRoute)class RoutingState(TypedDict): user_input: str routing_decision: str final_output: strdef generate_story(state: RoutingState): story_prompt = f"Write an engaging short story based on: {state['user_input']}" response = language_model.invoke(story_prompt) return {"final_output": response.content}def generate_poem(state: RoutingState): poem_prompt = f"Create a creative poem inspired by: {state['user_input']}" response = language_model.invoke(poem_prompt) return {"final_output": response.content}def generate_joke(state: RoutingState): joke_prompt = f"Write a funny, clean joke about: {state['user_input']}" response = language_model.invoke(joke_prompt) return {"final_output": response.content}def route_content_request(state: RoutingState): routing_messages = [ SystemMessage( content="Analyze the user's request and determine if they want a story, poem, or joke. " "Consider keywords, tone, and intent in your decision." ), HumanMessage(content=state["user_input"]) ] decision = content_router.invoke(routing_messages) return {"routing_decision": decision.content_type}def determine_next_step(state: RoutingState): routing_map = { "story": "generate_story", "poem": "generate_poem", "joke": "generate_joke" } return routing_map.get(state["routing_decision"], "generate_story")routing_graph = StateGraph(RoutingState)routing_graph.add_node("route_content_request", route_content_request)routing_graph.add_node("generate_story", generate_story)routing_graph.add_node("generate_poem", generate_poem)routing_graph.add_node("generate_joke", generate_joke)routing_graph.add_edge(START, "route_content_request")routing_graph.add_conditional_edges( "route_content_request", determine_next_step, { "generate_story": "generate_story", "generate_poem": "generate_poem", "generate_joke": "generate_joke" })routing_graph.add_edge("generate_story", END)routing_graph.add_edge("generate_poem", END)routing_graph.add_edge("generate_joke", END)content_routing_workflow = routing_graph.compile()

测试输出：

test_inputs = [ "Tell me something funny about AI", "Create a poem about the stars", "I want a story about a warrior princess"]for user_request in test_inputs: print(f"\n--- Processing: '{user_request}' ---") result = content_routing_workflow.invoke({ "user_input": user_request }) print(f"Routed to: {result['routing_decision']}") print(f"Output: {result['final_output'][:100]}...")

1.4 路由模式的5大优势

• 模块专精，输出质量更高
• 扩展灵活，支持新增类型
• 系统可维护性强
• 算力资源更高效利用
• 路由逻辑可配置、可训练

第二部分：并行化（Parallelization）——让任务一起跑，效率提升数倍

2.1 并行化的原理

并行化工作流模式的核心思想是：把大任务拆成多个小任务，同时执行！

在智能体系统中，不必等一个任务完成再处理下一个，我们可以：

• 将文章按段落切分，同时生成
• 多模型投票，取最佳答案
• 多模态任务并行（图像分析 + 文本摘要 + 知识补充）

2.2 使用并行化的理想场景

• 子任务之间没有依赖
• 任务执行时间较长，希望缩短整体响应时长
• 系统吞吐量要求高
• 多路径生成增加置信度
• 本地多核或云端资源充足

2.3 两种主流并行模式

2.4 实战案例（伪代码示意）

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutordef section_task(section): return language_model.invoke(f"Write a paragraph about: {section}").contentsections = ["AI history", "Current applications", "Future of AGI"]with ThreadPoolExecutor() as executor: results = list(executor.map(section_task, sections))final_output = "\n".join(results)

路由让任务找对人，并行让多个任务同时做，这两种模式结合，几乎适用于所有中大型智能体系统架构的设计。

如果说 Prompt Chaining 是“串珠成链”，那么 Routing + Parallelization 就是“多线并发 + 精准调度”的飞轮系统，是构建强大 Agentic AI 的关键基础设施。

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