- Überblick
- Erste Schritte mit UiPath Agents
- Einleitung
- Richten Sie Ihre Umgebung ein
- Erstellen Sie den Agent
- Testen Sie den Agent
- Erste Schritte mit UiPath Agents mit LangGraph
- Erstellen eines Low-Code-Agents in Studio Web
- Hinzufügen von Tools zu Ihrem UiPath Agent
Validieren Sie die Agent-Konfiguration, stellen Sie sie in Studio Web bereit und führen Sie End-to-End-Tests im Debug-Bereich durch.
Wenn der Agent lokal validiert wurde, können Sie ihn in Studio Web hochladen und einen Live-Test durchführen.
Schritt 7 – Hochladen in Studio Web
Laden Sie die Lösung aus dem Lösungsverzeichnis in Studio Web hoch:
uip solution upload .
uip solution upload .
Ein erfolgreicher Upload gibt "Status": "Uploaded successfully" zusammen mit einem SolutionId und einem DesignerUrl zurück, den Sie direkt in einem Browser öffnen können. Ihr Agent ist jetzt als bearbeitbares Projekt in Studio Web vorhanden.
Hochladen vs. Bereitstellen. uip solution upload sendet die Lösung als bearbeitbares Quellprojekt an Studio Web: das richtige Ziel für Entwicklung und Tests. Wenn Sie bereit sind, den Agent in der Produktion auszuführen, verwenden Sie stattdessen uip solution pack + uip solution publish , um ein versioniertes Paket zu erstellen und es in Orchestrator bereitzustellen. Dieses Labor verwendet den Upload.
Schritt 8 – Testen Sie den Agent in Studio Web
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Melden Sie sich bei UiPath Automation Cloud an und öffnen Sie Studio Web über die Seitennavigation.
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Suchen Sie Ihr Server- Projekt in der Projektliste und wählen Sie es aus, um es zu öffnen.
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Studio Web öffnet den Agent in Agent Builder. Bestätigen Sie, dass Sie Folgendes sehen können:
- Der Systemprompt im rechten Bereich
questDescriptionundmonsterssind als Eingaben aufgeführtmonsterIndexist als Ausgabe aufgeführt
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Wählen Sie in der oberen Symbolleiste die Option „Debuggen“ aus. Fügen Sie in den Eingabebereich folgende JSON ein:
{ "questDescription": "A wealthy merchant's caravan has been attacked near the harbor. Eyewitnesses report tentacles, hypnotic powers, and strange psychic disturbances for miles around.", "monsters": [ {"index": "aboleth", "name": "Aboleth"}, {"index": "kraken", "name": "Kraken"}, {"index": "giant-octopus", "name": "Giant Octopus"}, {"index": "sea-hag", "name": "Sea Hag"}, {"index": "dryad", "name": "Dryad"} ] }{ "questDescription": "A wealthy merchant's caravan has been attacked near the harbor. Eyewitnesses report tentacles, hypnotic powers, and strange psychic disturbances for miles around.", "monsters": [ {"index": "aboleth", "name": "Aboleth"}, {"index": "kraken", "name": "Kraken"}, {"index": "giant-octopus", "name": "Giant Octopus"}, {"index": "sea-hag", "name": "Sea Hag"}, {"index": "dryad", "name": "Dryad"} ] } -
Wählen Sie Speichern und Debuggen, um den Agent auszuführen.
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Überprüfen Sie das Ergebnis im Ausgabebereich . Stellen Sie sicher, dass
monsterIndex"aboleth"oder"kraken"enthält – beides sind verteidigbare Auswahlen für einen benutzerdefinierten, benutzergesteuertenkonfidenz-fassend. Wenn Sie"giant-octopus"sehen, muss der Prompt möglicherweise präzisiert werden.
Agents sind nicht-deterministisch. Selbst mit temperature: 0 kann das Modell über Ausführungen hinweg unterschiedliche Ausgaben erzeugen. Das Ziel ist eine vertretbare Auswahl, keine bestimmte Zeichenfolge. Verwenden Sie die nächsten beiden Beispiele, um ein Gefüge dafür zu entwickeln, wie der Agent argumentiert. durchgängig falsche Antworten sind ein Signal, um den Prompt zu verfeinern.
Probieren Sie diese zusätzlichen Eingaben aus:
"questDescription": "Clear out the moon-worshipping coven abducting village children under the full moon"mit Kandidaten"sea-hag","night-hag","green-hag","dryad"; muss eine HAG-Variante zurückgegeben werden"questDescription": "Slay the beast terrorizing the northern kingdoms with fire and ancient cruelty"mit Kandidaten"ancient-red-dragon","young-red-dragon","hell-hound","salamander"; muss"ancient-red-dragon"zurückgeben
Was Sie erstellt haben
Sie haben einen Low-Code-Agenten mit der UiPath CLI erstellt und veröffentlicht:
- Sie haben ein Gerüst für ein Lösungs- und Agent-Projekt über das Terminal erstellt.
- Sie haben den Systemprompt, das Eingabeschema und das Ausgabeschema durch direkte Bearbeitung
agent.jsonundentry-points.jsonkonfiguriert. - Das Projekt wurde vor dem Hochladen lokal validiert.
- In Studio Web hochgeladen und ein Live-Test durchgeführt.
Wichtige Befehle aus diesem Lab:
| Befehl | Was es tut |
|---|---|
uip solution init <name> | Eine neue Lösung erstellen (den bereitzustellenden Container) |
uip agent init <path> | Erstellen Sie ein Gerüst für ein neues Low-Code-Agent-Projekt und registrieren Sie es bei der Lösung |
uip agent validate <path> | Validieren Sie das Agent-Schema lokal vor dem Hochladen |
uip solution upload . | Die Lösung als bearbeitbares Projekt in Studio Web hochladen |
Wie geht es weiter?
- Hinzufügen von Tools zu Ihrem UiPath-Agent – Erweitern Sie den Mon Robot-Selektor um ein Tool, das die D&D 5e-API direkt aufruft, wodurch die
monsters[]-Eingabe entfernt wird und der Agent entscheiden kann, wonach gesucht werden soll. - Orchestrierungsmuster (zukünftiges Lab): Ihr Agent ist von UiPath Flow-Projekten, API-Workflows und anderen Agents aus aufrufbar.
- Dokumentation zu UiPath Agents – vollständige Referenz für Low-Code- und codierte Agent-Fähigkeiten.
- UiPath Community – Foren, Anleitungen und Entwicklerdiskussionen
Springen Sie das nächste Mal zum Ende. Da Sie jetzt verstehen, was die einzelnen Befehle bewirken, kann Ihr Codierungsagent die gesamte Sequenz über eine einzige Eingabeaufforderung ausführen. Wenn die UiPath-Fähigkeiten installiert sind (Schritt 2), enthalten die Fähigkeiten die CLI-Kenntnisse und Ihr Prompt muss nur das enthalten, was sie nicht wissen können: den Namen des Agents, die Eingaben, die Ausgaben und den Systemprompt.
„Erstellen Sie einen Low-Code-UiPath-Agent mit dem Namen [AgentName]. Eingabeschema: [jedes Feld mit Name, Typ und Beschreibung auflisten]. Ausgabeschema: [jedes Feld auflisten]. Systemprompt: „[Ihren Prompt]“. Validieren und hochladen.“
Beispiel:
„Erstellen Sie einen Low-Code-UiPath-Agent mit dem Namen Agent Eingabeschema: questDescription (Zeichenfolge, „Beschreibung der Anforderung“) und monsters (Array, „Klienkandidaten aus der D&D 5e API“). Ausgabeschema: monsterIndex (string, „Die Index-Slug des ausgewählten Optionennamens“). Systemprompt: „Sie sind ein RPG-Matchmaster und helfen Ihnen dabei, das am besten Element für eine Aufgabe auszuwählen. Wählen Sie bei einer Klicken-Beschreibung und einer Liste von Kandidaten-Monmons (jedes mit einem Namen und einer Index-Slug) das EIN-Monson aus, dessen Herkunft, Umgebung oder Bedrohungsstufe am besten zur Aufgabe passt. NUR die Index-Slug des von Ihnen ausgewählten Optionen zurückgeben. Geben Sie nicht das vollständige Objekt oder einen Kommentar zurück, sondern nur die Zeichenfolgen-Slug. Wenn mehrere Kandidaten passen, bevorzugen Sie die Auswahl, die am besten zum Bilden oder zum Beispiel markiert ist. Validieren und hochladen.“