Erstellen Sie einen Chat Agent-Workflow

Erstellen Sie einen KI-gestützten Chat in Echtzeit in Maestro Flow, einschließlich Funktionen wie ausgabebasiertes Routing und Agent-Übergabe.

Was Sie erstellen: Ein Konversationsfluss, der zeigt, wie die Kernchatknoten zur Orchestrierung flexibler Chaterfahrungen verwendet werden können.

Mit dieser Anleitung wird eine Chatumgebung erstellt, die aus einem allgemeinen Helpdesk-Agent besteht, der entscheidet, wann eine Konversation an einen Kontospezialisten übergeben werden soll.

Was Sie benötigen

• Ein UiPath Automation Cloud-Konto mit Zugriff auf Maestro Flow.
• Ein verfügbares LLM-Modell, das der Agent verwenden kann.

Verwendete Knoten

• Konversationstrigger: Markiert den Flow als Konversationstrigger und startet ihn, wenn ein Benutzer einen Chat initiiert.
• Warten auf Nachricht: Wird angehalten, bis der Benutzer eine Nachricht sendet und den neuesten Konversationskontext zurückgibt.
• Conversational Agent: Konversations-KI-Knoten mit einem Prompt, der eine Reihe von Antworten und Toolaufrufen im jeweiligen Konversationskontext ausführt.
• Entscheidung: Leitet die strukturierte Ausgabe eines Agents weiter.
• Nachricht senden: Senden Sie eine deterministische (Nicht-LLM)-Benachrichtigung an den Chat.

Schritte

1. Erstellen Sie den Flow und fügen Sie einen Konversationstrigger hinzu

1. Wählen Sie in Studio Web die Option Neu erstellen und dann Maestro Flow.
2. Wählen Sie den Standardtrigger (beschriftet mit Manueller Trigger) und dann Trigger ändern aus.
3. Wählen Sie in der Trigger-Auswahl die Option Konversations-Trigger aus.

2. Warten Sie auf die erste Nachricht des Benutzers

„Wait for Message“ muss der erste Knoten nach dem Konversationstrigger sein:

1. Ziehen Sie einen Wait for Message- Knoten aus der Palette Conversational Tools auf die Arbeitsfläche und verbinden Sie ihn mit dem Conversation Trigger.
2. Legen Sie im Eigenschaftenbereich die Konversations-ID auf $vars.conversationTrigger1.output.conversationId fest.

Der Knoten gibt conversationContext – den letzten Chatverlauf, Benutzerprofildaten und andere Rundeninformationen – aus, damit die nachgelagerten Chatknoten verbraucht werden können.

3. Fügen Sie einen Conversational Agent-Knoten hinzu

Der erste Conversational Agent-Knoten, den wir hinzufügen, ist ein allgemeiner Helpdesk-Agent , der alltägliche IT-Fragen selbst behandelt und über eine strukturierte Ausgabe entscheidet, wann er an einen Spezialisten übergeben wird.

1. Ziehen Sie einen Conversational Agent- Knoten auf die Arbeitsfläche und verbinden Sie ihn mit Wait for Message.

2. Benennen Sie es in „Allgemeiner Helpdesk-Agent“ um und benennen Sie seine ID im Erweitert- Panel des Agents in generalHelpdeskAgent um, um die Nachverfolgung zu erleichtern.

3. Legen Sie im Eigenschaftenbereich des Agents den Systemprompt fest:

   You are the internal IT helpdesk assistant.
   Answer everyday questions about our tools, wifi, printers,
   meeting rooms, and where to find internal docs.
   
   When the employee is having an account problem — 
   a forgotten password, a locked account, an MFA issue, 
   or a missing permission — tell the user that they will
   be handed off to an account specialist agent.
   

4. Binden Sie unter Einstellungen für Konversationsagent den Konversationskontext an $vars.waitForMessage1.output.conversationContext.

5. Fügen Sie unter Outputs eine Ausgabevariable hinzu:

   • Name: needsAccountSpecialist
   • Datentyp: Boolescher Wert
   • Standard: false
   • Beschreibung: Set to true when the employee has an account problem — a forgotten password, a locked account, an MFA issue, or a missing permission. Otherwise false.

Die Beschreibung der Ausgabevariable ist erforderlich – der Agent verwendet die Beschreibung zusätzlich zur Systemaufforderung, um die strukturierten Ausgaben zu generieren, nachdem er im Gespräch an der Reihe ist.

4. Verzweigen Sie die Entscheidung des Routings

Folgen Sie dem Agent mit einem Entscheidungsknoten, der die strukturierte Ausgabe weiterleitet.

1. Ziehen Sie einen Entscheidungsknoten auf die Arbeitsfläche und verbinden Sie ihn mit dem Helpdesk-Agent für Allgemein.
2. Legen Sie die Bedingung fest: $vars.generalHelpdeskAgent.output.needsAccountSpecialist.
3. Verknüpfen Sie die False- Verzweigung zurück mit der ursprünglichen Warten auf Nachricht (Schritt 2). Der allgemeine Helpdesk-Agent hält die Konversation – er kann später oder nie übergeben.

Lassen Sie die Verzweigung „True“ vorerst offen; Sie werden es in den nächsten Schritten erstellen.

5. Kündigen Sie die Übergabe an

Teilen Sie dem Mitarbeiter mit, was passiert, und bitten Sie ihn um die nächsten Schritte, bevor der Spezialist die Aufgaben übernimmt.

1. Fügen Sie auf der Verzweigung Wahr (True ) der Entscheidung einen Knoten Nachricht senden (Send Message) hinzu. Konfigurieren:
   • Konversations-ID: $vars.conversationTrigger1.output.conversationId
   • Exchange-ID: $vars.waitForMessage1.output.conversationContext.latestExchangeId
   • Inhalt: "You've been connected to the account specialist, which can help with password resets, unlocking your account, and permission or group membership questions. Please explain your issue."

6. Fügen Sie eine zweite „Wait for Message“-Schleife mit dem Kontospezialisten hinzu

1. Fügen Sie nach Nachricht senden einen weiteren Knoten für Nachricht warten hinzu.

2. Legen Sie die Konversations-ID auf $vars.conversationTrigger1.output.conversationId fest.

3. Ziehen Sie einen Conversational Agent- Knoten und verbinden Sie ihn mit dieser zweiten Wait for Message-Knoten.

4. Benennen Sie es optional in Account Specialist Agent um.

5. Legen Sie den Systemprompt fest:

   You are the account specialist. The user has been handed off 
   to you from a general helpdesk assistant.
   
   Help only with account problems — password resets, unlocking
   accounts, MFA re-enrollment, and permission or group membership
   questions.
   

6. Binden Sie unter Einstellungen für Konversationsagent den Konversationskontext an $vars.waitForMessage2.output.conversationContext.

7. Verbinden Sie die Ausgabe des Konto-Experten wieder mit waitForMessage2, um die Schleife des Spezialisten zu schließen.

Tipp:

Wenn Sie mehrere „Wait for Message“-Knoten haben, können Sie versehentlich einen nachgelagerten Knoten so konfigurieren, dass er auf einen veralteten Konversationskontext von einem zuvor ausgeführten „Wait for Message“-Knoten verweist.

Erstellen Sie zur leichteren Nachverfolgung eine Variable auf Flow-Ebene (z. B. $vars.globalConversationContext) und aktualisieren Sie sie im Abschnitt Variable aktualisieren jedes Wait for Message-Knotens. Nachgeschaltete Knoten können dann auf diese einzige Source of Truth verweisen, anstatt die Ausgabe des zuletzt ausgeführten Wait for Message-Knotens auswählen zu müssen.

7. Debug den Flow

Wählen Sie in der oberen Symbolleiste die Option „Debuggen“ aus. Ein Chatbereich wird neben der Arbeitsfläche geöffnet.

• Fragen Sie: „Wie stellen Sie eine Verbindung zu meinem Büro-VPN her?“ – Der allgemeine Helpdesk-Agent sollte direkt antworten und für eine weitere Runde zurückantworten.
• Fragen Sie „Ich habe Probleme beim Anmelden.“ – Der allgemeine Helpdesk-Agent sollte needsAccountSpecialist: true festlegen, die Entscheidung wird an die Verzweigung True weitergeleitet, die Übergabebenachrichtigung wird angezeigt und der Kontospezialist übernimmt.

Überprüfen Sie die Ausführungsablaufverfolgung, um zu sehen, welcher Agent in jeder Runde ausgeführt wurde und welche strukturierte Ausgabe der allgemeine Helpdesk-Agent erzeugt hat.

Ergebnis

Nach der Veröffentlichung und Bereitstellung erscheint Ihr Konversationsflow bei Endbenutzern als Konversations-Agent auf den Chatbereitstellungskanälen. Überwachen Sie seine Leistung, Metriken und Benutzerfeedback über die Beobachtbarkeit des Chat-Agents.

Erweitern Sie diesen Flow

• Geben Sie den Agents Kontext und Tools: Verbinden Sie eine Kontextressource mit dem Kontext- Handle des Agents, damit er aus einer indizierten Wissensquelle anstelle des Modells antwortet. Verbinden Sie Toolressourcen mit dem Tools -Handle des Agents, damit er während seiner Gesprächsrunden agieren und nicht nur antworten kann.
• Parallele Ausführungsverzweigungen hinzufügen: Zusätzlich zur Weiterleitung zurück zu Wait for Message fügen Sie parallele Verzweigungen hinzu, um Aktionen hinter den Kulissen auszuführen, ohne die Konversation zu blockieren. Zum Beispiel kann eine Zweigstelle einen menschlichen Knoten für die Genehmigung eines Managers starten und dann mit anderen Aktionen fortfahren.
• Beenden Sie den Chat, wenn das Problem behoben ist: Fügen Sie eine resolved: true -Ausgabe für den/die Agents hinzu, die an eine Verzweigung weiterleitet, die die Ausführung beendet. Die Konversation endet ordnungsgemäß und die Benutzer werden sehen, dass die Konversation beendet wurde.

Wenn Sie beispielsweise den Flow der Anleitung um die oben genannten Funktionen erweitern, kann dies zu einer vollständigen Chaterfahrung wie folgt führen: