Entwerfen von Conversational Agents

Diese Seite behandelt die Konfigurationsoptionen zur Entwurfszeit für Conversational Agents in Studio Web. Verwenden Sie diese Einstellungen, um das Verhalten, die Funktionen und die Integration Ihres Agents in Enterprise-Systeme zu definieren.

Erstellen eines Conversational Agent

1. Gehen Sie zu studio.uipath.com.
2. Wählen Sie „Neu erstellen“ und dann „Agent“ aus.
3. Wählen Sie Konversationell aus.
4. Beschreiben Sie Ihren Agent bei Autopilot, um eine Startkonfiguration zu generieren, oder wählen Sie Neu anfangen aus.

Systemprompt

Der System-Prompt ist die Grundlage für das Verhalten Ihres Agenten.Es definiert die Persona, Ziele, Einschränkungen und Anweisungen zur Behandlung verschiedener Szenarien.

Was enthalten sein sollte.

Ein umfassender System-Prompt sollte Folgendes adressieren:

• Identität und Persona: Wer ist der Agent? Welchen Ton sollte es verwenden?
• Umfang und Grenzen: Welche Themen sollte der Agent behandeln?Was sollte abgelehnt werden?
• Richtlinien zur Toolnutzung: Wann sollte der Agent bestimmte Tools verwenden?
• Eskalationskriterien: Wann sollte der Agent Off an einen Menschen übergeben?
• Antwortformat: Wie sollte der Agent seine Antworten strukturieren?

Beispiel-Systemaufforderung

You are an HR assistant for Contoso Corporation. Your role is to help employees with questions about company policies, benefits, and HR procedures.

## Guidelines
- Be professional, friendly, and concise
- Always search the knowledge base before answering policy questions
- Cite specific documents when referencing policies
- If you cannot find an answer, offer to escalate to an HR representative

## Boundaries
- Do not discuss individual employee performance or compensation
- Do not make promises about policy exceptions
- Redirect legal questions to the legal department

Verwenden von Autopilot zum Generieren von Prompts

Autopilot kann Ihnen helfen, effektive Systemaufforderungen zu erstellen:

1. Beschreiben Sie im Abschnitt „Systemaufforderung“ Ihren Anwendungsfall in natürlicher Sprache.
2. Autopilot generiert eine strukturierte Aufforderung basierend auf Ihrer Beschreibung.
3. Überprüfen und optimieren Sie die generierte Aufforderung, um Ihren spezifischen Anforderungen zu entsprechen.

Tipp:

Beginnen Sie mit der generierten Aufforderung von Autopilot und iterieren Sie dann basierend auf Tests.Der Debug-Chat hilft Ihnen, Lücken in Ihrem Prompt zu identifizieren, die behoben werden müssen.

Verwenden von Agent-Punktzahl

Die Agent-Punktzahl analysiert die Konfiguration Ihres Agents und gibt Empfehlungen zur Verbesserung. Die Punktzahl bewertet:

• Qualität des System-Prompts: Klarheit, Vollständigkeit, Konsistenz, Gedankenkette und Demos.
• Konfiguration des Tools: Menge, Kontextklarheit und Vollständigkeit.

So zeigen Sie die Punktzahl Ihres Agents an:

1. Suchen Sie im Agent-Designer nach dem Indikator Open health score.
2. Wählen Sie ihn aus, um detaillierte Empfehlungen anzuzeigen.
3. Reagieren Sie auf die Vorschläge, um die Effektivität Ihres Agents zu verbessern.

Weitere Informationen finden Sie unter Agentenbewertung.

Modellauswahl

Konversationelle Agenten unterstützen mehrere große Sprachmodelle (LLMs).Wählen Sie ein Modell aus, das auf Ihren Anforderungen an Funktionalität, Latenz und Kosten basiert.

Eine Anleitung zur Auswahl des richtigen Modells finden Sie unter Auswahl des besten Modells für Ihren Agenten.

Hinweis:

Conversational Agents sind mit von UiPath verwalteten Modellen verfügbar und unterstützen LLM-Konfigurationen, sodass Sie Ihre eigenen LLM-Abonnements verwenden können.

Tools

Tools erweitern die Funktionen Ihres Agents über die Konversation hinaus. Conversational Agents unterstützen die gleichen Tools wie autonome Agents.

Unterstützte Tooltypen

Tooltyp	Beschreibung	Use case
Kontextgrundlage	Wissensdatenbankindizes durchsuchen	RAG-basierte Fragen und Antworten zu Dokumenten
Dateien analysieren	Hochgeladene Dateien mit LLM verarbeiten.	Dokumentanalyse, Formularextraktion
Integration Service-Aktivitäten	Vorgefertigte Konnektoren zu externen Systemen.	Kalender, E-Mail, CRM-Vorgänge
API-Workflows	Benutzerdefinierte API-basierte Automatisierungen	Backend-Integrationen
RPA-Workflows	Plattformübergreifende und Windows-basierte Automatisierungen.	Interaktionen mit Legacy-Systemen
Autonome Agents	Ausführung des geschachtelten Agents	Komplexe, mehrstufige Aufgaben
MCP-Server	Integrationen von Modellkontextprotokollen	Externe Tool-Ökosysteme
Intelligente Datenextraktion und Verarbeitung (IXP)-Modelle	Intelligent Document Processing	Extraktion von strukturierten Dokumenten

Hinzufügen von Tools

1. Wählen Sie im Agent-Designer die Option „Tool hinzufügen“ aus.
2. Wählen Sie den Tooltyp aus und konfigurieren Sie seine Parameter.
3. Geben Sie eine klare Beschreibung an, wann und wie der Agent das Tool verwenden soll.

Tipp:

Verwenden Sie für Workflows, die ausschließlich API-Aufrufe ausführen, API-Workflows anstelle von RPA-Workflows für eine bessere Leistung in Echtzeit-Chat-Szenarien.

Toolbeschreibungen

Toolbeschreibungen leiten den Agenten dabei, wann die einzelnen Tools verwendet werden sollen.Verfassen Sie Beschreibungen, die eindeutig den Status angeben:

• Was das Tool tut
• Wann es verwendet werden soll (optional)

Beispielbeschreibung des Tools:

Search HR Policies: Use this tool to find information about company policies,
benefits, and HR procedures. Always use this tool before answering questions
about policies.

Tool-Leitplanken

Wenden Sie Leitplanken auf Tools an, um Runtime-Richtlinien zu erzwingen. Leitplanken können:

• Einschränken, wann ein Tool ausgeführt werden kann.
• Validieren Sie Eingaben vor der Ausführung.
• Filtern oder transformieren Sie Ausgaben.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Guardrails.

Context

Kontext verbindet den Agent mit Indizes der Kontextgrundlage und ermöglicht die erweiterte Generierung (RAG) für genaue, auf Zitaten gestützte Antworten.

Hinzufügen eines Kontexts

1. Wählen Sie Kontext hinzufügen.
2. Wählen Sie aus Ihren verfügbaren Indizes einen Index der Kontextgrundlage aus.
3. Konfigurieren Sie Suchparameter (optional).

Der Agent fragt automatisch den Index ab, wenn er für die Frage des Benutzers relevant ist, und enthält Zitate in seinen Antworten.

Weitere Informationen zum Erstellen und Verwalten von Indizes finden Sie unter Kontexte.

Dateibehandlung

Conversational Agents können Dateien im Prozess verarbeiten, die während des Chats hochgeladen wurden.Dies ermöglicht Anwendungsfälle wie Dokumentanalyse, Formularverarbeitung und Bildinterpretation.

Aktivieren von Datei-Uploads

Um die Dateianalyse zu aktivieren, fügen Sie ein Tool hinzu, das Dateien verarbeiten kann:

• Dateien analysieren: Integriertes Tool für die allgemeine Dateianalyse mit LLMs.
• Intelligente Datenextraktion und Verarbeitung (IXP)-Modelle: Für die Extraktion von strukturierten Dokumenten.

Unterstützte Dateitypen

Dateityp	Empfohlenes Tool
Bilder (GIF, JPE, JPEG, PNG, WEBP)	Dateien analysieren
PDF-Dokumente	Dateien analysieren, Intelligente Datenextraktion und Verarbeitung (IXP)

Wichtig:

Dateiuploads sind auf 5 MB begrenzt.

Eskalationen

Eskalationen ermöglichen es dem agent, Konversationen an einen Menschen zu übergeben, wenn er eine Anfrage nicht sicher lösen kann.

Wie Eskalationen funktionieren

1. Der agent bestimmt, ob er menschliche Hilfe benötigt (basierend auf Ihren System-Prompt-Kriterien).
2. Der agent erstellt eine Eskalationsaufgabe im Action Center.
3. Die Konversation wird pausiert, bis ein Mensch die Eskalation auflöst.
4. Sobald das Problem gelöst ist, fährt der Agent mit der Eingabe des Menschen fort.

Konfiguration von Eskalationen

1. Wählen Sie im Agent Designer die Option Eskalation hinzufügen aus.
2. Konfigurieren Sie den Eskalationstyp.
3. Denken Sie daran, Eskalationskriterien in Ihrem Systemprompt zu definieren.

Hinweis:

Konversationen werden während der Eskalation synchron ausgeführt. Der Agent pausiert die gesamte Interaktion, bis die Eskalation aufgelöst ist.

Weitere Informationen finden Sie unter Eskalationen und Agent-Speicher.

Best Practices für den Entwurf

Beginnen Sie mit einer klaren Persona.

Definieren Sie eine bestimmte Identität für Ihren Agent, anstatt sie generisch zu lassen. Eine klare Persona hilft dem Agenten, einen konsistenten Ton und Verhalten zu wahren.

Weniger effektiv: „Sie sind ein hilfreicher Assistent.“Effektiver: „Sie sind ein freundlicher HR-Assistent für die Contoso Corporation, der darauf spezialisiert ist, Mitarbeitern zu helfen, Unternehmensrichtlinien und Vorteile zu verstehen.“

Design für Unvorhersehbarkeit

Benutzer können unvollständige, mehrdeutige oder falsche Informationen bereitstellen. Ihr System-Prompt sollte den Agent anweisen, Folgendes zu tun:

• Stellen Sie bei Bedarf Fragen zur Klärung.
• Gehen Sie sorgfältig mit unvollständigen Informationen um.
• Beheben Sie Missverständnisse.

Leiten Sie die Verwendung des Tools explizit.

Gehen Sie nicht davon aus, dass der Agent weiß, wann Tools verwendet werden sollen. Fügen Sie explizite Anweisungen ein:

## Tool usage
- ALWAYS search the knowledge base before answering policy questions
- Use the calendar tool when the user asks about scheduling
- NEVER create calendar events without explicit user confirmation

Wiederholen Sie mit Auswertungen.

Erstellen Sie Testfälle sowohl für erwartete (Erfolgsweg) als auch für unerwartete (Randfall) Szenarien.Aktualisieren Sie die Konfiguration Ihres Agent basierend auf Auswertungsergebnissen.

Nächste Schritte

• Auswertung: Testen Sie das Verhalten Ihres Agents.
• Bereitstellung: Veröffentlichen und Bereitstellung Ihres Agent.
• Bewährte Methoden zum Erstellen von Agents: Zusätzliche Designanleitung