Stellen Sie eine Verbindung mit Studio Web her

Verbinden Sie Ihr lokales LangGraph-Projekt mit UiPath Studio Web und pushen Sie Ihre erste Version.

Wenn die lokalen Auswertungsergebnisse bestätigt wurden, können Sie das Projekt mit Studio Web verbinden.

Schritt 10 – Herstellen einer Verbindung mit Studio Web

Ihr Agent wird lokal erstellt und ausgewertet. Verbinden Sie es jetzt mit Studio Web, damit Sie den Versionsverlauf, die Ablaufverfolgungen von Evaluierungen und die Möglichkeit zum Testen in der Cloud-Benutzeroberfläche erhalten.

Sie haben drei Optionen:

Option	Was passiert?
A: Sie haben es in Studio Web eingerichtet	Öffnen Sie Studio Web, erstellen Sie ein codiertes Agent-Projekt und kopieren Sie die Projekt-ID. Sie fügen es in .env ein und pushen es über die CLI.
B: CLI-Pakete und Uploads	uip codedagent pack, publish oder deploy verpacken Sie den Agent und veröffentlichen Sie ihn direkt in Ihrem persönlichen Arbeitsbereich oder Mandantenfeed ohne Studio Web-Setup.
C: Nur lokaler Entwicklungsserver	Führen Sie uip codedagent dev für eine lokale Web-UI aus. Es wird nichts in der Cloud veröffentlicht.

Verwenden Sie für dieses Labor Option A: Es zeigt das Verbindungsmodell, das allen drei Optionen zugrunde liegt.

Option A – Verbindung über Studio Web

1. Melden Sie sich bei UiPath Automation Cloud an und wählen Sie Studio Web aus der Seitennavigation aus.

2. Wählen Sie Neu erstellen und dann Agent.

3. Wählen Sie im Dialogfeld Agent-Typ auswählen die Option Codiert als Agent-Typ aus und dann Neu starten.

4. Studio Web zeigt den Bereich Einrichten Ihres codierten Agenten an. Unter Von Ihrer IDE mit Studio Web synchronisieren wird Ihre UIPATH_PROJECT_ID mit einer Kopierschaltfläche angezeigt. Kopieren Sie diesen Wert.

5. Kehren Sie zu Ihrer IDE zurück und öffnen Sie die .env Datei in Ihrem Projektstamm, um die Projekt-ID hinzuzufügen:

   UIPATH_PROJECT_ID=your-project-id-here
   

   Hinweis:

   Nur die Projekt-ID gehört zu .env. uip login speichert Ihr Authentifizierungstoken global; Sie benötigen weder UIPATH_URL noch UIPATH_ACCESS_TOKEN in .env. Wenn Sie zuvor das UiPath Python SDK verwendet haben und es gewohnt sind, uipath auth auszuführen, um diese Felder auszufüllen, ist dieser Schritt nicht mehr erforderlich.

6. Fügen Sie .env zur .gitignore -Datei hinzu, um ein Commit zu vermeiden:

   echo ".env" >> .gitignore
   

7. Pushen Sie Ihren Agent über die Befehlszeile in Studio Web:

   uip codedagent push
   

Ein erfolgreicher Push gibt eine Bestätigung zurück und erhöht die Version auf 0.0.1. Öffnen Ihres Projekts in Studio Web; Die Definition des Agents, Ihre Auswertungssätze und Version 0.0.1 werden im Versionsverlauf angezeigt.

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Schritt 11 – Iterieren und Verbessern (optional)

Wenn die Bewertungen vorhanden und Studio Web verbunden ist, können Sie Ihren Agent iterieren und die Auswirkungen auf die Punktzahlen beobachten:

1. Überprüfen Sie die Auswertungsergebnisse in eval-results.json oder in Studio Web.
2. Bitten Sie Ihren Codierungs-Agent, den Agent basierend auf dem Auswertungsfeedback zu verbessern.
3. Führen Sie Auswertungen erneut aus, um Verbesserungen zu überprüfen.
4. Pushen Sie die aktualisierte Version in Studio Web.

uip codedagent eval agent evaluations/eval-sets/smoke-test.json --workers 3

uip codedagent push

Jeder Push erhöht die Version in Studio Web, sodass Sie einen vollständigen Verlauf darüber erhalten, wie sich der Agent entwickelt hat.

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Was Sie erstellt haben

Sie haben einen LangGraph-Agent auf UiPath mithilfe der CLI- und Codierungs-Agent-Fähigkeiten erstellt:

• Sie haben mit uip codedagent new ein Gerüst für ein lokales Python-Projekt mit der richtigen LangGraph-Struktur erstellt.
• Wir haben Ihren Codierungs-Agent verwendet, um die Agent-Logik zu erstellen, geführt von UiPath-Fähigkeiten und nicht von detaillierten Prompts.
• Führen Sie den Agent lokal aus und überprüfen Sie die Ausgaben, bevor Sie die Cloud kontaktieren.
• Geben Sie dem Agent ein Tool, um seine eigene Antwort anhand einer externen Live-API zu überprüfen.
• Es wurde ein Evaluierungssatz erstellt, einschließlich einer Verlaufsprüfung für die Toolnutzung, und der Agent wurde lokal bewertet.
• Mit Studio Web verbunden und die erste Version mit vollständigem Auswertungsverlauf wurde gepusht.

Wie geht es weiter?

• UiPath LangGraph-Beispielagents – funktionierende Beispiele einschließlich Ticketklassifizierung mit Human-in-the-Loop, RAG, Multi-Agent-Vorgesetzten und MCP-Integration.
• UiPath Python SDK-Dokumentation – vollständige Referenz für CLI-Befehle, Agent-Muster und SDK-APIs.
• Leitfaden zum Auswertungsframework – Erstellen, Ausführen und Interpretieren von Auswertungssätzen.
• LangGraph docs – das Orchestrierungsframework, das in diesem Labor verwendet wird.
• UiPath Community – Foren, Anleitungen und Entwicklerdiskussionen.