maestro
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Benutzerhandbuch zu Maestro
- Einleitung
- Erste Schritte
- Erstellen mit Maestro BPMN
- Grundlegendes zur BPMN-Modellierung von Maestro
- Öffnen der Modellierungsarbeitsfläche
- Modellierung Ihres Prozesses
- Ausrichten und Verbinden von BPMN-Elementen
- Autopilot for Maestro (Vorschau)
- Prozess-Repository
- Einen einfachen BPMN-Prozess implementieren
- Einen komplexen BPMN-Prozess implementieren
- Debugging
- Simulieren
- Evaluations (Preview)
- Häufige Implementierungsszenarien
- Erstellen mit Maestro Case
- Einführung in Maestro Case
- Maestro BPMN vs. Maestro Case: Wann wird Case Management verwendet?
- Der Lebenszyklus von Maestro Case: Vom Ereignis-Trigger zum App-Erlebnis
- Erstellen Sie Ihren ersten Fall mit Maestro Case
- Build a Maestro Case with a coding agent (preview)
- Definieren von Fallschlüsseln (System vs. extern)
- Erstellen von Task-E/A- und Write-Back-Verträgen
- Austrittsregeln und Beendigung der frühen Phase
- Modellieren von primären und sekundären Phasen
- Auslösen eines Falls aus Data Fabric
- Implementieren von Personas und Berechtigungen auf Phasenebene
- Festlegen von SLAs und automatisierten Eskalationsregeln
- Konfigurieren einer Nacharbeitsschleife (Wiedereintritt)
- Configuring and testing the Case Manager Agent (preview)
- Eingabe- und Ausgabevertrag für den Fall Manager
- Wörterbuch für die Komponente „Maestro Case“.
- Erstellen mit Maestro Flow
- Connector-Knoten
- Integrationen
- Betrieb
- Überwachung
- Optimieren
- Referenzinformationen
Wichtig :
Es kann 1–2 Wochen dauern, bis die Lokalisierung neu veröffentlichter Inhalte verfügbar ist.
Chat nodes for modeling conversational experiences in Maestro Flow, covering routing control, conversational AI turns, and deterministic messages.
The Chat nodes build a conversational Flow. Once deployed, it reaches end-users through every chat channel supported for conversational agents — iFrame embeds, Assistant, Microsoft Teams, Slack, and custom surfaces built with the UiPath TypeScript SDK. Monitor its performance, metrics, and user feedback through chat agent observability.
Verfügbare Knoten
| Knoten | Was es tut |
|---|---|
| Conversation Trigger | Marks the Flow as conversational and starts it when a user initiates a chat on any channel. |
| Warten auf Nachricht | Suspends until the user sends a message, then outputs the latest conversation context (chat history) for downstream nodes to consume. |
| Konversations-Agent | Runs a single chat agent turn. Streams its responses and takes actions through tool-calls. |
| Send Message | Writes an arbitrary message to the conversation. Use for fixed replies, routing messages, and emitting data from other nodes to the chat. |
| Get Conversation Context | Reads the current conversation history and metadata without suspending the Flow. Generally not needed, but can be used when a downstream node needs to inspect latest chat messages without waiting for new input. |
Capability examples
Combine the conversational nodes with the rest of Flow's palette to unlock a variety of capabilities, such as:
- Deterministic branching — route to different node paths based on message content or agent output.
- Agent hand-off — pass the conversation between multiple conversational agents, each with its own prompt and tools.
- Parallel branches — launch any other Flow branches in parallel - such as human approval tasks - while the conversation continues seamlessly to the user.
- Chat termination — end the conversation when a goal is reached.
- Zero-agent conversations — build a fully deterministic chat experience with no LLM turns at all.
End-to-end walkthrough
Visit build a chat agent workflow for a step-by-step example that combines the chat nodes into an agent-handoff routing pattern.
Zugehörig
- Chat conversational agents — surface overview in the Agents user guide.
- Chat deployment — publish to Orchestrator and expose through Instance Management, Assistant, Teams, Slack, iFrame, or the TypeScript SDK.