September 2026

September 2026 Versionshinweise für Agents in Automation Cloud und Test Cloud.

25. September 2026

Erstellen und Debuggen von Agents mit Autopilot Agent (Vorschau)

Autopilot Agent, ein in Studio Web integrierter Codierungsagent, ist jetzt verfügbar. Für Agents kann sie:

• Erstellen Sie ein Gerüst für einen Agent mit dessen Prompts, Tools und Gedächtnis
• Debuggen Sie den Agent, während er in Studio Web ausgeführt wird
• Erstellen Sie Auswertungssätze, Auswerter und Testfälle
• Leitplanken festlegen

Autopilot Agent wird auf denselben UiPath-Fähigkeiten und Befehlszeilenschnittstellen-Tools (CLI) wie UiPath Codierung Agents ausgeführt und stellt über den Browser eine Verbindung zu Ihrem Projekt und Mandanten her, ohne dass es installiert werden muss. Autopilot Agent ist jetzt die standardmäßige Autopilot-Umgebung. Der klassische Autopilot bleibt verfügbar und Sie können zwischen den beiden Umgebungen wechseln.

Weitere Informationen finden Sie unter Autopilot for Agents (Vorschau).

Korrektur, 25. September 2026: Diese Funktion wurde am 23. September 2026 veröffentlicht, war aber zu diesem Zeitpunkt nicht in den Versionshinweisen enthalten.

22. September 2026

Die Verwendung von Data Fabric-Entitäten als Agent-Kontext ist jetzt allgemein verfügbar

Agents können jetzt Data Fabric-Entitäten direkt als strukturierten Kontext verwenden, sodass sie live oder in einem strukturierten System von Datensätzen in Echtzeit abfragen und argumentieren können, ohne sich auf statische Daten-Snapshots verlassen zu müssen. Auf diese Weise können Benutzer diese Daten in natürlicher Sprache abfragen, während vorhandene Enterprise-Zugriffsregeln und -Berechtigungen erzwungen werden.

Weitere Information dazu finden Sie unter Kontexte.

Einführung erweiterter Agents (Vorschau)

Agents können jetzt auf dem erweiterten Datei aktiviert werden, einer Alternative zur standardmäßigen Eskalationsschleife für langlaufende, dokumentenintensive Arbeit. Ein erweiterter Agent speichert seine Zwischenarbeit in einem Dateiarbeitsbereich statt im Prompt, delegiert Arbeitsabschnitte an Unteragents und ruft seine Tools programmgesteuert über einen JavaScript-Interpreter in Sandbox auf.

Während der öffentlichen Vorschau beträgt der Verbrauch von erweiterten Agents 50 % der Standardrate.

Weitere Informationen finden Sie unter Erweiterte Agents (Vorschau).

16. September 2026

Das Erstellen von Agents mit Codierungs-Agents ist jetzt allgemein verfügbar

Das Erstellen von UiPath-Agents mit einem Codierungs-Agent ist jetzt allgemein verfügbar. Sie können sowohl Low-Code- als auch codierte Agents vollständig aus einem Codierungsagenten (Claude Code, Codex, Cursor und andere) und einem Terminal erstellen.

Die Fähigkeit uipath-agents deckt den gesamten Lebenszyklus für beide Agent-Typen ab – Erstellen eines Projekts, Bearbeiten von Prompts und Eingabe- und Ausgabeschemas, Hinzufügen von Tools, Ausführen von Evaluierungssätzen und Packen und Bereitstellen im Orchestrator. Die Fähigkeit kann über uip skills install installiert werden.

Weitere Informationen finden Sie auf den folgenden Seiten:

• Agents mit Coding Agents erstellen
• UiPath für Codierungs-Agents

15. September 2026

UiPath Agents in Flow ist jetzt allgemein verfügbar

UiPath Agents in Flow ist jetzt allgemein verfügbar, nach der öffentlichen Vorschau im Juli 2026. Sie konfigurieren den Systemprompt, das Modell, das Eingabe- und Ausgabeschema und die Tools des Agents über die Arbeitsfläche Flow ohne Veröffentlichung eines eigenständigen Agents. Flow-Variablen werden nativ an und von Inline-Agents weitergegeben, und mehrere Agents können innerhalb eines einzigen Flows in Reihe verkettet werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Agents in Flow.

Korrektur, 22. September 2026: Diese Funktion wurde am 15. September 2026 veröffentlicht, war aber zu diesem Zeitpunkt nicht in den Versionshinweisen enthalten.

14. September 2026

Einführung von Conversational Chat Agents in Maestro Flow

Chat-Agents können jetzt als Maestro-Flow neben dem bestehenden Agent Builder-Pfad mit einem Prompt erstellt werden. Die Modellierung der Chaterfahrung in Flow schaltet Funktionen wie absichtsbasiertes Routing, Übergabe zwischen spezialisierten Agents, deterministische Antworten und parallele Zweige frei, die ausgeführt werden, während die Konversation fortgesetzt wird. Beide Buildpfade erscheinen bei Endbenutzern als derselbe chatbare Conversational Agent, d. h. Sie können zu Flow wechseln, ohne zu unterbrechen, wie Benutzer Ihre Konversations-Agenten erreichen.

Weitere Informationen finden Sie unter Chat.

Einführung von Conversational Language Agents in Maestro Flow

Agents können Echtzeit-Telefonanrufe bearbeiten – eingehende Anrufe beantworten und ausgehende Anrufe tätigen. Audiostreams werden direkt zu einem Echtzeit-Sprachmodell, sodass Anrufer den Agent mitten im Satz unterbrechen können und Tools, die während des Anrufs ausgeführt werden.

Sie können zwischen spezialisierten Sprache Agents übergeben, ohne den Anruf zu unterbrechen, das Anrufprotokoll oder eine strukturierte Anrufzusammenfassung in nachgelagerte Knoten einfügen und den Agent Ziffern drücken, um in einer externen Telefonstruktur zu navigieren. Numbers stellen eine Verbindung über einen SIP-Trust oder Ihr eigenes Twilio-Konto her.

Weitere Informationen finden Sie unter Sprache.

9. September 2026

Richtlinien für das Agent-Design in Studio Web sind jetzt allgemein verfügbar

Die Richtlinien für das Agent-Design in der Automation Ops-Governance-Richtlinie für Studio Web sind jetzt allgemein verfügbar. Mit den Richtlinien können Sie die folgenden Anforderungen an die Agent-Konfiguration erzwingen, bevor ein Agent veröffentlicht wird:

• Mindestpunktzahl für Agents
• Maximaler Temperaturbereich
• Maximale Tokens pro Agent-Antwort
• Human-in-the-Loop-Eskalation
• Maximale Iterationen pro Agent-Ausführung

Weitere Details finden Sie unter Einstellungen für Studio Web-Richtlinien.

7. September 2026

Einführung des LLM als Richter-Leitplanke [Vorschau]

Eine neue integrierte Leitplanke, LLM als Richter, ist jetzt in der Vorschau verfügbar. LLM als Richter verwendet ein LLM, um Agent-Prompts, Antworten oder LLM-Aufrufe anhand von benutzerdefinierten Anweisungen auszuwerten, die Sie in einfacher natürlicher Sprache schreiben, und schließt die Lücke, die von anderen vorgefertigten Leitplanken übrig wird, die nur eine feste, vordefinierte Kategorie erkennen durch einen verwalteten Klassifizierungsdienst.

Jede Prüfung, die die Guardrail durchführt, stellt einen echten LLM-Aufruf dar, sodass das Richtermodell Agent Units oder Platform Units zusätzlich zur eigenen Nutzung des Agents verbraucht, die separat nachverfolgt wird. Dies gilt überall dort, wo die Leitplanke ausgeführt wird, einschließlich der Agent-Auswertungsläufe bei aktivierter Leitplanke. Weitere Informationen finden Sie unter Vorgefertigte Leitlinien und Lizenzierung.