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Patrón · workflow

Enrutado

Clasifica cada entrada y envíala al flujo especializado que le toca, con su propio prompt, herramientas y modelo, para no optimizar todo con un único prompt.

Coste
1 de 3
Latencia
2 de 3
Cuándo usarlo
Cuando las entradas caen en categorías claras que se atienden mejor por separado y la clasificación es fiable.
Cuándo no
Si las categorías se solapan mucho o un único prompt ya trata bien todos los casos.
Publicado 3 min de lectura

El enrutado añade un paso de clasificación delante de todo lo demás: una llamada decide de qué tipo es la entrada y tu código la manda al flujo preparado para ese tipo. Así cada flujo tiene un prompt corto y específico, y mejorar uno no estropea los otros. Es el segundo workflow de Building effective agents (Anthropic, 2024).

Qué es

Sin enrutado, un único prompt intenta atender devoluciones, dudas técnicas y quejas a la vez. Cada regla que añades para un caso puede empeorar otro. Con enrutado, separas responsabilidades: el clasificador solo clasifica y cada ruta solo resuelve su tipo de caso.

flowchart LR
  E[Entrada] --> C[LLM clasificador]
  C -- devolucion --> A[Flujo devoluciones]
  C -- tecnica --> B[Flujo técnico]
  C -- general --> D[Flujo general]
  C -- dudosa --> H[Humano]

La clasificación puede hacerla un LLM o un modelo clásico entrenado con tus datos. El artículo admite las dos opciones. El LLM gana cuando no tienes datos etiquetados o las categorías cambian a menudo.

Cuándo usarlo

  • Hay categorías distintas que se tratan mejor por separado, y puedes clasificar con precisión.
  • Quieres mandar lo fácil a un modelo pequeño y rápido y lo difícil a uno más capaz. El artículo lo cita como uso típico para ajustar coste y velocidad; tienes el método en Elegir modelo por tarea.
  • Cada categoría necesita herramientas o permisos diferentes. El flujo de facturación puede consultar pagos; el general, no. Es una forma sencilla de aplicar mínimo privilegio.

Cuándo no

  • Las categorías no están claras ni para un humano. Si dos personas etiquetarían distinto el mismo caso, el clasificador también dudará.
  • Solo hay una o dos variantes que un prompt bien escrito resuelve con un ejemplo de cada una.
  • El coste de un error de ruta es alto y no tienes salida para los casos dudosos. Añade siempre una categoría “dudosa” que vaya a un humano o a un flujo general seguro.

Ejemplo concreto

Una tienda online recibe correos de clientes. El clasificador devuelve devolucion, incidencia_tecnica, consulta_general o dudosa, más una frase de motivo. Las devoluciones pasan a un flujo con acceso a pedidos y a la política de devoluciones. Las incidencias técnicas, a otro con la base de conocimiento del producto. Las consultas generales las responde un modelo rápido. Las dudosas van a la cola de un agente humano. La receta paso a paso está en Clasificar y enrutar tickets de soporte.

Esqueleto de código

El clasificador usa salida estructurada con un enum, así la ruta siempre es uno de los valores válidos.

import json
import anthropic

MODEL = "claude-sonnet-5-5"
client = anthropic.Anthropic()

RUTAS = ["devolucion", "incidencia_tecnica", "consulta_general", "dudosa"]

ESQUEMA = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "ruta": {"type": "string", "enum": RUTAS},
        "motivo": {"type": "string"},
    },
    "required": ["ruta", "motivo"],
    "additionalProperties": False,
}

def clasificar(mensaje: str) -> dict:
    resp = client.messages.create(
        model=MODEL, max_tokens=256,
        system=("Clasifica el mensaje del cliente. Usa 'dudosa' si encaja en más de una ruta "
                "o en ninguna. Ejemplos:\n- 'Quiero devolver las zapatillas' → devolucion\n"
                "- 'La app se cierra al pagar' → incidencia_tecnica"),
        messages=[{"role": "user", "content": f"<mensaje>\n{mensaje}\n</mensaje>"}],
        output_config={"format": {"type": "json_schema", "schema": ESQUEMA}},
    )
    texto = next(b.text for b in resp.content if b.type == "text")
    return json.loads(texto)

def atender(mensaje: str) -> str:
    decision = clasificar(mensaje)
    manejadores = {
        "devolucion": flujo_devoluciones,          # con herramientas de pedidos
        "incidencia_tecnica": flujo_tecnico,       # con la base de conocimiento
        "consulta_general": flujo_general,         # candidato a un modelo más rápido
        "dudosa": enviar_a_humano,
    }
    registrar(mensaje, decision)                   # para medir la precisión del router
    return manejadores[decision["ruta"]](mensaje)

Cada flujo_* puede ser una llamada aumentada, un encadenado o incluso un agente. El router no necesita saberlo.

Coste y latencia

El clasificador es una llamada corta con poca salida, así que su coste es bajo. A cambio añade una espera en serie antes de cada respuesta. Hay dos formas de compensarla: usar un modelo rápido para clasificar y aprovechar que las rutas sencillas pueden ir a modelos más baratos. Si el prompt del clasificador lleva muchos ejemplos, cachéalo con prompt caching.

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