Erstellen eines Agents in Studio Web

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie einen Agents in Studio Web erstellen. Um zuverlässige Agents für die Produktion zu erstellen, empfehlen wir Ihnen dringend, sich die Best Practices anzusehen .

Erkunden des Arbeitsbereichs „Agent“

Entwerfen Sie auf der Hauptarbeitsfläche von Studio Web Designer Ihren Agent und erkunden Sie über den linken und rechten Bereich die Struktur und die Ressourcen des Agents.

Erstellen des Agents

1. Gehen Sie zu studio.uipath.com.
2. Wählen Sie die Taste Neuen erstellen, dann Agent.
3. Wählen Sie den Agenttyp aus:
   • Autonom: Erstellen Sie einen Agent, der unabhängig handelt, um eine bestimmte Aufgabe zu erledigen.
   • Konversational (Vorschau): Erstellen Sie einen Assistant, der über Dialoge in Echtzeit mit Benutzern interagiert.
4. Wenn Sie Ihren Agent von Grund auf neu erstellen möchten, wählen Sie Neu beginnen aus.
5. Wenn Sie Ihren Agent mit Autopilot (Vorschau) generieren möchten, beschreiben Sie den Agent, den Sie erstellen möchten, im verfügbaren Nachrichtenfeld und wählen Sie Agent generieren aus. Seien Sie so spezifisch wie möglich, damit Autopilot effizient einen Agent generieren kann.
6. Die neue Lösung öffnet sich, wobei die Designerfläche Agent angezeigt wird.

7. When configuring your agent, you can choose between two design modes: the traditional Form view and the Flow view (Preview). Both modes share the same underlying agent definition and remain fully synchronized, so you can switch between them at any time without losing data.

   Use Form view for a structured, step-by-step configuration experience, or switch to Flow view for a visual, node-based layout that lets you see how your agent’s components connect and interact.

Konfigurieren des Agents

When configuring your agent, you can choose between two design modes: the traditional Form view and the Flow view (Preview). Both modes share the same underlying agent definition and remain fully synchronized, so you can switch between them at any time without losing data.

Use Form view for a structured, step-by-step configuration experience, or switch to Flow view for a visual, node-based layout that lets you see how your agent’s components connect and interact.

Build an agent using Form view (Default)

1. Greifen Sie über den Bereich Projekt-Explorer auf der linken Seite auf die Definition, Evaluierungssätze und Evalualierer des Agents zu.
   Abbildung 1. Der Agent innerhalb einer Lösung
   

   

   
   
   1. Im Bereich Definition werden die Hauptelemente eines Agents entworfen und definiert. Die Definition enthält folgende Abschnitte: Allgemein, Tools, Kontexte und Eskalationen.
      • Im Abschnitt Allgemein können Sie die Prompts für Ihren Agent definieren.
      • Im Abschnitt Tools können Sie Runtime-Tools wie Integration Service-Connectors oder veröffentlichte Automatisierungen verbinden.
      • Über den Abschnitt Kontexte können Sie Wissensquellen mithilfe von Indizes als Kontextgrundlage verknüpfen, um Ihrem Agent Zugriff auf relevante Daten zu ermöglichen.
      • Im Abschnitt Eskalationen können Sie Human-in-the-Loop-Fallbacks einrichten und das Agentengedächtnis zur Fortführung von Interaktionen und zur besseren Abstimmung zukünftiger Eskalationen von Agents aktivieren.
   2. Im Bereich Evaluierungssätze können Sie Evaluierungen erstellen und Ergebnisse speichern. Evaluierungen messen objektiv die Ausgabe Ihres Agents und bewerten, ob sie mit Ihren Zielen übereinstimmt. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Evaluierungen.
   3. Im Bereich Evaluierer können Sie die für Evaluierungen verwendeten Evaluierer erstellen und verwalten.
2. Wählen Sie zunächst Ihren Agent unter Projekt-Explorer aus. Klicken Sie mit der rechten Maustaste, um Umbenennen zu wählen, und geben Sie Ihrem Agent einen eindeutigen Namen. Mithilfe des Agentennamen ist der Agenten projektübergreifend identifizierbar.
3. Gehen Sie als nächstes über das rechte Menü zum Eigenschaftenbereich, um das große Sprachmodell auszuwählen, das Sie mit Ihrem Agent verwenden möchten.
   1. Select a model from the available dropdown list. Models are provisioned through UiPath AI Trust Layer. For details, refer to Configuring LLMs.
   2. Configure the Temperature and Max. tokens per response fields. These settings may be controlled by an Automation Ops governance policy. For details, refer to Settings for Studio Web Policies.
   • Die Temperatur bestimmt den Kreativitätsfaktor der LLM-Generierung. Sie können einen Wert zwischen 0 (Präzise) und 1 (kreativ) festlegen.
   • Maximale Tokens pro Antwort bezieht sich auf die maximale Anzahl von Tokens, die mit der Antwort des Agents generiert werden können.
   Abbildung 2. Konfigurieren der Modelleinstellungen
   

   

   
   
4. Geben Sie im Bereich Agentendefinition einen Systempromptg und einen Benutzerprompt für Ihren Agent ein. Fügen Sie einen gut strukturierten Prompt hinzu, um Ihrem Agent anzuweisen, was er tun soll, und welche Einschränkungen er befolgen soll. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Prompts.
5. Über den Bereich Data Manager können Sie die in den Prompts verwendeten Eingabe- und Ausgabeargumente des Agents definieren.
   Abbildung 3. Eingabeargumente im Data Manager-Bereich
   

   

   
   
6. Wählen Sie im Abschnitt Tools die Option Tool hinzufügen , um die Tools hinzuzufügen, die Ihr Agent während der Ausführung verwenden kann. Dabei kann es sich um eine Reihe von Integration Service-Aktivitäten, vorhandenen Agents und veröffentlichten Automatisierungen handeln, auf die Sie Zugriff haben. Jedes Tool muss eine detaillierte Beschreibung enthalten, die den Agent darüber informiert, wie und wann er dieses Tool verwenden soll. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Tools.
7. (Optional) Wählen Sie im Abschnitt Kontexte die Option Kontext hinzufügen, um dem Agent Zugriff auf Indizes der Kontextgrundlage zu gewähren. Wählen Sie einen vorhandenen Index, der in Ihrem Mandanten verfügbar ist, oder wählen Sie Neu erstellen, um einen neuen Index direkt in Orchestrator zu erstellen. Weitere Information dazu finden Sie unter Kontexte.
8. (Optional) Wählen Sie im Abschnitt Eskalationen die Option Eskalation hinzufügen, um einen Menschen über eine Eskalations-App in den Prozess einzubinden und das Agentengedächtnis zu aktivieren. Durch Hinzufügen einer Eskalation kann Ihr Agent einen Menschen einbeziehen, der die Ausgabe während der Ausführung überprüft, genehmigt oder aktualisiert. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Eskalationen und Gedächtnis des Agents.

Build an agent using Flow view (Preview)

1. Open your agent project in Studio Web.
2. In the top-right corner of the design-time canvas, select the Flow (Preview) option from the authoring mode toggle.

   • The Flow canvas opens, displaying the agent structure as nodes.

   • You can switch back to Form view at any time. All changes are saved and translated automatically between the two modes.

3. Start with the LLM node.
   • Select it to open the Properties panel on the right, then choose and configure your model.
     • Select a model from the available dropdown list. Models are provisioned through UiPath AI Trust Layer. To learn how to use a custom model, refer to Configuring LLMs.
     • Configure the Temperature and Max. tokens per response fields. These settings may be controlled by an Automation Ops governance policy. For details, refer to Settings for Studio Web Policies.
       • Die Temperatur bestimmt den Kreativitätsfaktor der LLM-Generierung. Sie können einen Wert zwischen 0 (Präzise) und 1 (kreativ) festlegen.
       • Maximale Tokens pro Antwort bezieht sich auf die maximale Anzahl von Tokens, die mit der Antwort des Agents generiert werden können.
   • Once a model is selected, the node updates with the corresponding model family icon and the highlight disappears.
4. Configure the Agent node.
   • The Agent node is created by default alongside the LLM node.
   • Open the Prompt section on the right to define your system and user prompts. For conversational agents, this section is simplified and only the system prompt is shown.
   • Open the Schema section on the left to define input and output arguments in the Data Manager panel.
5. Add context, tools, and escalations. After completing the LLM and Agent nodes, three new node types become available:
   • Context: Select a Context Grounding index and adjust its search parameters.
   • Tools: Open the command palette, search for a deployed tool, and add it to your canvas. You can further configure each tool once added.
   • Escalations: Add a human-in-the-loop node that connects to the existing escalation configuration experience.
6. Access additional options by selecting the ⋮ (More actions) menu on a tool node. The following actions are available:
   • Add breakpoint – Inserts a breakpoint at the tool node. When the agent is debugged, execution pauses just before this tool runs, allowing you to inspect its inputs, outputs, and trace data. Breakpoints are useful for verifying tool logic and debugging errors during design-time testing.
   • Add guardrail – Opens the Guardrail configuration window, where you can define rules that restrict or monitor how the tool is used at runtime.
   • Disable – Temporarily disables the selected tool node from agent execution. Disabled tools remain on the canvas but are skipped during runtime and debugging, allowing you to test or refine the agent’s behavior without permanently removing the tool.
     
     

     

     
     
7. Debug your agent.
   • Select Debug to run your agent in design time.
   • As the agent executes, nodes light up in sequence to show the execution flow.
   • If you run simulations, nodes appear in a different color to indicate mocked data or tool calls.
   • For conversational agents, a persistent chat window allows you to test exchanges; each message triggers a debug run that displays highlights across the connected nodes.
   • You can also set breakpoints on specific nodes to pause execution and inspect inputs, outputs, and trace data.
8. Save and publish your changes.
   • All updates in Flow view are stored automatically and remain synchronized with Form view.
   • When ready, publish the agent to make it available for testing and deployment.

Testen des Agents

Jetzt ist es an der Zeit, Ihren Agent zu testen und zu sehen, wie Sie ihn verbessern können.

1. Navigieren Sie zur Symbolleiste über dem Studio Web-Designer.
2. Wählen Sie den Pfeil neben der Debugumgebung und dann Debugkonfiguration.
3. Bestätigen Sie im Fenster Konfiguration debuggen die in der Lösung verwendeten Ressourcen und die Beispieleingabe.
4. Wählen Sie Speichern und Ausführen.
5. Use the test output to refine the agent design.

Evaluierung des Agents

Gehen Sie als Nächstes zu den Bereichen Evaluierungssätze und Evaluierer, um Ihren Agent zu überprüfen und zu messen.

1. In the Evaluation sets panel, rename the default evaluation set and add test cases with expected outcomes.
2. Fügen Sie im Bereich Evaluierer Evaluierer hinzu, um die Ausgabe des Agents zu validieren.

Jede Evaluierung verknüpft eine bekannte Eingabe mit einer Feststellung zur Ausgabe.

For details, refer to Evaluations and Configuring simulations in evaluations.

Berechnung der Punktzahl des Agents [Vorschau]

Wählen Sie im rechten Bereich die Option Health Score öffnen, um die Punktzahl für den Agent berechnen zu lassen. Weitere Informationen zur Berechnung finden Sie unter Agent Score.

Verbesserung Ihres Agent mithilfe von Autopilot [Vorschau]

Wählen Sie im rechten Bereich Autopilot öffnen, um Vorschläge zur Verbesserung von Prompts, Tools und anderen Komponenten zu erhalten. Solche Verbesserungen unterstützen einen höheren Agent Score und sorgen dafür, dass Ihr Agent bereit für die Bereitstellung ist.

Veröffentlichung und Bereitstellung des Agents

Nachdem Sie Ihren Agent getestet, bewertet und verfeinert haben, ist es an der Zeit, ihn zu veröffentlichen. Dieser Schritt ist erforderlich, damit der Agent in der Aktivität Run Job verfügbar ist.

1. Wählen Sie Veröffentlichen, um den Agent als Prozess in Orchestrator zu veröffentlichen. Wählen Sie den Ort der Veröffentlichung:
   1. Orchestrator-Feed des persönlichen Arbeitsbereichs – Der Prozess wird in Ihrem persönlichen Arbeitsbereich veröffentlicht und steht nur Ihnen zur Verfügung. Dies ist die Standardauswahl.
   2. Orchestratorfeed mit Mandantenprozesse – Der Prozess wird im globalen Mandantenfeed veröffentlicht und ist für alle Benutzer in zugelassenen Ordnern verfügbar.
2. Wählen Sie eine Version aus. Wenn Sie zum ersten Mal veröffentlichen, wird automatisch beginnend mit 1.0.0 eine Version generiert und dann bei jeder erneuten Veröffentlichung automatisch erhöht.
3. Optional können Sie Als Vorlage einreichen wählen, um den Agent als Vorlage in Ihrem Unternehmen verfügbar zu machen, oderFreigeben, um ihn für Benutzer in Ihrem Unternehmen freizugeben.

Ausführung des Agents

Wenn Sie Agents als Aktivitäten verwenden, können Sie sie in Workflows integrieren, um Teile größerer deterministischer Prozesse zu verwalten, mehrere Agents nacheinander arbeiten zu lassen und den Agent basierend auf Triggern ausführen zu lassen.

Um Ihren Agent in einen Workflow zu integrieren, gehen Sie wie folgt vor:

1. Veröffentlichen Sie Ihren Agent in Orchestrator.
2. In Studio können Sie mithilfe der Aktivität Run Job Ihren Agent in einen Workflow integrieren.

3. Nach jeder Änderung an Ihrem Agenten müssen Sie den aktualisierten Agenten erneut in Orchestrator veröffentlichen und den entsprechenden Prozess in Orchestrator aktualisieren.

   Die Aktivität Run Job führt immer die Version des aktuell in Orchestrator konfigurierten Agenten aus. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihr Workflow konsequent die aktuellste Version Ihres Agents verwendet.

Weitere Informationen zu Konfiguration und Verwendung der Aktivität Run Job in Ihren Studio-Workflows finden Sie im Handbuch zu Systemaktivitäten.

Hinweis: Ab Version 25.4.2 von UiPath.System.Activities wurde die Ausführung von Agenten und anderen Aufträgen in Orchestrator unter der Aktivität Run Job konsolidiert und verbessert. Vorhandene Workflows mit der Aktivität Run Agent funktionieren weiterhin ohne Änderungen, was einen reibungslosen Übergang gewährleistet. Wenn Sie Ihren Workflows neue Funktionen zur Ausführung von Agenten hinzufügen, schlägt das System automatisch die Aktivität Run Job vor und implementiert sie, auch wenn Sie nach Run Agent suchen.