En entornos de informática periférica, los recursos de almacenamiento y computación limitados plantean desafíos significativos para modelos complejos de redes de superresolución. Para abordar estos desafíos, proponemos una red de superresolución ágil a través de la selección inteligente de rutas (ASRN) que utiliza una red de políticas para la selección dinámica de rutas, optimizando así el proceso de inferencia de modelos de redes de superresolución. Su objetivo principal es reducir sustancialmente la carga computacional mientras se mantiene al máximo la calidad de superresolución. Para lograr este objetivo, se propone una función de recompensa única para guiar a la red de políticas hacia la identificación de políticas óptimas. El ASRN propuesto no solo agiliza el proceso de inferencia, sino que también aumenta significativamente la velocidad de inferencia en dispositivos periféricos sin comprometer la calidad de las imágenes de superresolución. Experimentos extensos en múltiples conjuntos de datos confirman la notable capacidad del ASRN para acelerar las velocidades de inferencia manteniendo una degradación mínima del rendimiento. Además, exploramos la amplia aplicabilidad y el valor práctico del ASRN en varios escenarios de informática periférica, lo que indica su amplio potencial en este dominio en rápida evolución.