UiPath Documentation
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Erste Schritte für Entwickleranleitung
  • Überblick
    • Überblick
  • Erste Schritte mit UiPath Agents
  • Erste Schritte mit UiPath Agents mit LangGraph
  • Erstellen eines Low-Code-Agents in Studio Web
  • Hinzufügen von Tools zu Ihrem UiPath Agent
    • Einleitung
    • Erstellen Sie den API-Workflow
    • Stellen Sie eine Verbindung mit Ihrem Agent her
    • Durchgängig testen
Wichtig :
Dieser Inhalt wurde maschinell übersetzt. Es kann 1–2 Wochen dauern, bis die Lokalisierung neu veröffentlichter Inhalte verfügbar ist.

Stellen Sie eine Verbindung mit Ihrem Agent her

Registrieren Sie den API-Workflow als Tool in Ihrem Explorer-Agenten und aktualisieren Sie das Eingabeschema des Agenten.

Sobald der Workflow veröffentlicht wurde, ist er im Agent Builder als verbundenes Tool verfügbar.

Schritt 2 – Öffnen Sie den Server-Selektor-Agent

Navigieren Sie in Studio Web zu Ihrer MongoSelector -Lösung und öffnen Sie sie im Agent Builder.

Nehmen Sie einen Moment Zeit, um sich über den aktuellen Status zu informieren, bevor Sie Änderungen vornehmen:

  • Eingabe: questDescription (Zeichenfolge) und monsters (Array von Kandidaten, die vom Aufrufer übergeben wurden)
  • Output: monsterIndex (string): the key of the chosen monster, for example srd_goblin
  • Systemprompt: Weist den Agent an, die beste Übereinstimmung aus der bereitgestellten Liste auszuwählen

In diesem Lab entfernen Sie die Eingabe monsters und die Anforderung, Kandidaten vorab auszufüllen. Der Agent ruft sie selbst mit dem Tool ab, das Sie gerade erstellt haben.


Schritt 3 – Verbinden Sie den API-Workflow als Tool

Fügen Sie das Tool hinzu

Stellen Sie sicher, dass Sie sich in der Canvas- Ansicht befinden: Verwenden Sie den Umschalter Canvas/Formular oben im Agent Builder. Die Schaltfläche + unter Tools ist nur in der Canvas-Ansicht sichtbar.

  1. Wählen Sie auf der Agent-Arbeitsfläche die Option + unter Tools aus.

  2. In the Choose tool panel, select API workflow under Toolbox.

  3. Under Available resources, select the workflow you created in Step 1.

    Your workflow is listed by its project name, nested under a <workspace>/<solution> folder line - so if you renamed the solution in Step 1, look for API Query - 5e Monsters, not the solution name. You can also filter with the Search API workflows box above the list.

Hinweis:

Available resources empty, or showing "No tools found"? The workflow must be published before it appears here. Return to Step 1 and complete the Publish to your feed sub-step, then come back and try again.

Konfigurieren Sie die Toolbeschreibung

Geben Sie dem Tool einen Namen und eine Beschreibung. Die Beschreibung ist das, was der Agent zur Runtime liest, um zu entscheiden, wann und wie das Tool aufgerufen werden soll; Schreiben Sie es als Anweisung für den Agent und nicht als Beschriftung für Menschen:

  • Name: Monster Query
  • Beschreibung: Searches the 5e SRD for monsters matching a name or creature type. Returns up to 10 candidates with key, name, type, size, challenge rating, and alignment. Call this tool when you need to find monster candidates for a quest.
Hinweis:

Die Beschreibung steuert die Auswahl des Tools. Der Agent liest diese Beschreibung – nicht den Toolnamen –, um zu entscheiden, wann und wie das Tool aufgerufen wird. Eine vage Beschreibung führt zu einer vage Toolverwendung. Legen Sie genau fest, was das Tool zurückgibt und wann es verwendet werden soll.


Schritt 4 – Aktualisieren Sie den Agentenvertrag

Wenn das Tool verbunden ist, aktualisieren Sie die Definition des Agents, um den neuen Vertrag widerzuspiegeln: Der Agent benötigt keine vorab ausgefüllte Serverliste mehr und gibt jetzt strukturierte Serverdaten einschließlich seiner eigenen Argumentation zurück.

Die drei Änderungen in diesem Schritt arbeiten zusammen: Durch das Entfernen von monsters wird die Abhängigkeit des Agents vom Aufrufer für Daten beendet; Das Ausgabeschema deklariert, was der Agent zurückgibt; Der aktualisierte Prompt teilt dem Agent mit, wie er seine neue Funktion verwenden kann. Keine der drei Optionen funktioniert ohne die anderen.

Um die Definition des Agents zu bearbeiten, wählen Sie den Agent-Knoten auf der Arbeitsfläche, um den Definitionsbereich rechts zu öffnen.

Entfernen Sie Server aus der Eingabe

Entfernen Sie in der Agentendefinition die Eigenschaft monsters aus dem Eingabeschema. Die aktualisierte Eingabe sollte nur questDescription haben.

So entfernen Sie die Eigenschaft monsters :

  1. Öffnen Sie im Agent den Data Manager , indem Sie das Symbol „Data Manager öffnen“ in der linken Navigationsleiste auswählen (es sieht aus wie eine Zwischenablage).
  2. Der Data Manager- Bereich hat drei Gruppierungen: Eingaben, Ausgaben und Variablen; monsters muss in der Eingabeliste sein.
  3. Zeigen Sie auf monsters , um die Symbole zum Bearbeiten und Löschen rechts neben der Beschriftung anzuzeigen: ein Bleistiftsymbol (Bearbeiten) und ein Papierkorbsymbol (Löschen).
  4. Wählen Sie das Löschsymbol aus, um monsters zu entfernen.
  5. Open the agent's Properties panel and remove the now-dangling monsters reference from the User prompt: select the x on the monsters chip. The User prompt should be left with only the questDescription chip.
Warnung:

Deleting the input does not clear the prompt that references it. After step 4 the User prompt still carries a monsters chip, which Studio Web renders in red and flags with an error badge on Inputs. The agent will not run until you remove that chip, so do not skip step 5.

Sie sollten jetzt nur eine Eingabe haben: questDescription:

FeldTypErforderlichBeschreibung
questDescriptionstringJaBeschreibung der Anforderung

Fügen Sie das Ausgabeschema hinzu

Fügen Sie ein Ausgabeschema mit den fünf Feldern aus der Designtabelle unter Was Sie erstellen hinzu.

Im selben Bereich „Data Manager“ :

  1. Zeigen Sie auf den Header Ausgaben , um das Symbol Eigenschaft hinzufügen (+) anzuzeigen.
  2. Wählen Sie Eigenschaft hinzufügen aus, um jedes der folgenden Felder hinzuzufügen:
FeldTyp
monsterIndexstring
monsterNamestring
monsterTypestring
monsterCrstring
monsterReasoningstring
Hinweis:

monsterReasoning wird durch Agent generiert, nicht über die API. Der Agent schreibt dieses Feld selbst: Es ist die Erklärung des Agents, warum das ausgewählte Best Practice der Anfrage entspricht. Im Gegensatz zu den anderen vier Feldern (die aus den Ergebnissen des Tools stammen) spiegelt monsterReasoning die eigene Beurteilung des Agents wider.

Aktualisieren Sie den System-Prompt

Um den Eigenschaftenbereich zu öffnen, wählen Sie den Agent auf der Arbeitsfläche oder das Schraubenschlüsselsymbol in der oberen rechten Ecke aus. Ersetzen Sie die Systemmeldung durch:

You are a quest classifier for an adventurer's guild. Given a quest description, your job is to find the most thematically appropriate monster from the 5e SRD and to return information about that monster.

When given a quest description:
1. Analyze the quest to determine what kind of creature fits the context - consider creature type, challenge rating, environment, and theme.
2. Call the Monster Query tool with a search term that targets that creature type.
3. Review the returned candidates and select the best fit for the quest.
4. Return the selected monster's key fields and a monsterReasoning that explains why this monster fits the quest.

Always call the Monster Query tool before selecting a monster. Do not guess monster details from memory.
You are a quest classifier for an adventurer's guild. Given a quest description, your job is to find the most thematically appropriate monster from the 5e SRD and to return information about that monster.

When given a quest description:
1. Analyze the quest to determine what kind of creature fits the context - consider creature type, challenge rating, environment, and theme.
2. Call the Monster Query tool with a search term that targets that creature type.
3. Review the returned candidates and select the best fit for the quest.
4. Return the selected monster's key fields and a monsterReasoning that explains why this monster fits the quest.

Always call the Monster Query tool before selecting a monster. Do not guess monster details from memory.
Wichtig:

Codierungs-Agents sind nicht-deterministisch. Ihre Aufforderung führt zu anderen Ergebnissen als das obige Beispiel; das erwartet wird. Wichtig ist, dass der Agent das Tool aufruft, die Kandidaten berücksichtigt und alle fünf erforderlichen Ausgabefelder zurückgibt.


Wenn das Tool verbunden und der Agent-Vertrag aktualisiert ist, können Sie die vollständige Pipeline im nächsten Abschnitt testen.

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