Entwerfen von Conversational Agents

Auf dieser Seite wird die Konfigurationsoptionen für Konversations-Agents in Studio Web beim Design beschrieben. Mit diesen Einstellungen können Sie das Verhalten, die Fähigkeiten und die Integration Ihres Agents in Unternehmenssysteme definieren.

Erstellen eines Konversations-Agents

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 Autopilot, um eine Starterkonfiguration zu generieren, oder wählen Sie Neu starten aus.

Systemprompt

Der Systemprompt ist die Grundlage für das Verhalten Ihres Agents. Er definiert die Rolle des Agents, die Ziele, die Einschränkungen und Anweisungen für den Umgang mit verschiedenen Szenarien.

Was eingeschlossen werden soll

Ein umfassender Systemprompt sollte Folgendes behandeln:

• Identität und Persona: Wer ist der Agent? Welcher Tonfall sollte verwendet werden?
• Scope und Grenzen: Welche Themen sollte der Agent bearbeiten? Was soll sie ablehnen?
• Richtlinien zur Toolnutzung: Wann sollte der Agent bestimmte Tools verwenden?
• Eskalationskriterien: Wann sollte der Agent an einen Menschen übergeben werden?
• Antwortformat: Wie sollte der Agent seine Antworten strukturieren?

Beispiel für einen Systemprompt

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

Mit Autopilot können Sie effektive Systemprompts erstellen:

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

Tipp:

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

Verwendung der Agent-Punktzahl

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

• Qualität von Systemprompts: Klarheit, Vollständigkeit, Konsistenz, Gedankenkette und Demos.
• Toolkonfiguration: Menge, Klarheit des Kontexts und Vollständigkeit.

So sehen Sie die Punktzahl Ihres Agents:

1. Suchen Sie im Agent-Designer nach der Integritätsbewertung öffnen .
2. Wählen Sie sie aus, um detaillierte Empfehlungen anzuzeigen.
3. Nutzen Sie die Vorschläge zur Verbesserung der Effektivität Ihres Agents.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Agent Score.

Modellauswahl

Konversations-Agents unterstützen mehrere Large Language Models (LLMs). Wählen Sie ein Modell basierend auf Ihren Anforderungen für Fähigkeit, Latenz und Kosten aus.

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

Hinweis:

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

Tools

Tools erweitern die Fähigkeiten Ihres Agents über die Konversation hinaus. Konversations-Agents unterstützen dieselben Tools wie autonome Agents.

Unterstützte Tooltypen

Tool type	Beschreibung	Use case
Kontextgrundlage	Durchsuchen Sie Wissensdatenbankindizes	RAG-basierte Fragen und Antworten zu Dokumenten
Dateien analysieren	Verarbeiten Sie hochgeladene Dateien mit LLM	Dokumentanalyse, Formularextraktion
Integration Service-Aktivitäten	Vorgefertigte Konnektoren für externe Systeme	Kalender-, E-Mail-, CRM-Vorgänge
API-Workflows	Benutzerdefinierte API-basierte Automatisierungen	Backend-Integrationen
RPA-Workflows	Plattformübergreifende und fensterbasierte Automatisierungen	Interaktionen mit dem Legacy-System
Autonome Agents	Ausführung des geschachtelten Agents	Komplexe, mehrstufige Aufgaben
MCP-Server	Modellkontextprotokollintegrationen	Ökosysteme für externe Tools
IXP-Modelle	Intelligent Document Processing	Extraktion strukturierter Dokumente

Hinzufügen von Tools

1. Wählen Sie im Agent-Designer die Option Tool hinzufügen.
2. Wählen Sie den Tooltyp aus und konfigurieren Sie seine Parameter.
3. Geben Sie eine eindeutige 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, um eine bessere Leistung in Echtzeit-Chatszenarien zu erzielen.

Toolbeschreibungen

Toolbeschreibungen leiten den Agent bei der Verwendung der einzelnen Tools an. Verfassen Sie Beschreibungen, die eindeutig Folgendes angeben:

• Was das Tool bewirkt
• Einsatzbereich (Optional)

Beispieltoolbeschreibung:

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 Laufzeitrichtlinien durchzusetzen. Guardrails 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

Context verbindet Ihren Agent mit den Indizes der Kontextgrundlagen-Wissensdatenbank und ermöglicht so eine Retrieval Augmented Generation (RAG) für genaue, durch Zitate unterstützte Antworten.

Hinzufügen eines Kontexts

1. Wählen Sie Kontext hinzufügen.
2. Wählen Sie einen Kontextgrundlagenindex aus Ihren verfügbaren Indizes aus.
3. Suchparameter konfigurieren (Optional).

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

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

Dateiverarbeitung

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

Aktivieren von Dateiuploads

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

• Dateien analysieren: Integriertes Tool für die allgemeine Dateianalyse mit LLMs.
• IXP-Modelle: Für die Extraktion strukturierter Dokumente.

Unterstützte Dateitypen

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

Wichtig:

Dateiuploads sind auf 5 MB begrenzt.

Eskalationen

Mithilfe von Eskalationen kann der Agent Konversationen an einen Menschen übergeben, wenn er eine Anfrage nicht sicher lösen kann.

So funktionieren Eskalationen

1. Der Agent bestimmt, dass er menschliche Unterstützung benötigt (basiert auf Ihren Systemprompt-Knoten.
2. Der Agent erstellt eine Eskalationsaufgabe im Action Center.
3. Das Konversation wird so lange angehalten, bis ein Mensch die Eskalation löst.
4. Nach der Lösung setzt der Agent mit der Eingabe des menschlichen Benutzers fort.

Konfiguration von Eskalationen

1. Wählen Sie im Designer des Agents die Option Eskalation hinzufügen.
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 alle Interaktionen, bis die Eskalation gelöst ist.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Eskalationen und Gedächtnis des Agents.

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 Agent, einen konsistenten Tonfall und ein einheitliches Verhalten beizubehalten.

Weniger effektiv: „Sie sind ein hilfreicher Assistent.“ Effektiver: „Sie sind ein freundliches HR-Assistent für Contoso Corporation, der sich darauf spezialisiert hat, Mitarbeitern dabei zu helfen, die Richtlinien und Vorteile des Unternehmens besser zu verstehen.“

Design für Unvorhersehbarkeit

Benutzer können unvollständige, mehrdeutige oder falsche Informationen angeben. Ihr Systemprompt sollte den Agent anweisen:

• Stellen Sie bei Bedarf klarstellende Fragen.
• Behandeln Sie Teilinformationen ordnungsgemäß.
• Wiederherstellen bei Missverständnissen

Verwendung des Tools explizit

Gehen Sie nicht davon aus, dass der Agent weiß, wann er Tools verwenden muss. 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

Mit Bewertungen iterieren

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

Nächste Schritte

• Auswertung: Testen Sie das Verhalten Ihres Agents
• Bereitstellung: Veröffentlichen und stellen Sie Ihren Agent bereit
• Best Practices für die Erstellung von Agents: Zusätzliche Designanleitung