一个 AI 助手同时连接多个知识库时，应该让 agent 自主路由，还是先做显式分类？

如果知识库数量一多，完全放给 agent 自主判断通常会很快失控；但完全硬编码分类，也会在跨域问题上太死。

更稳的做法一般是两阶段路由：先粗分类出一两个候选知识域，再做域内检索和重排。这样既能降低全库搜索噪音，也能把权限边界、更新频率、来源可信度这些非语义因素带进路由。

对于跨域问题，我更建议允许多路命中，但要在生成前保留每段上下文的来源标签，让模型明确区分主答案和补充信息分别来自哪里。

最常见的坑反而是把所有知识库扔进一个大向量空间，最后检索能跑，但治理完全失控。