Ejecutar el hilo

Descripción

Esta actividad permite que los procesos automatizados orquestados por Maestro se conecten a un proyecto de Azure AI Foundry e invoquen a los agentes definidos en su interior.

Crear el agente de Microsoft Azure AI Foundry

Dentro de Azure Foundry AI, los agentes pueden crearse utilizando métodos codificados y sin código compatibles con Azure. La compatibilidad del conector UiPath depende del agente que se implemente y esté disponible por API en projectname/services.ai.azure.com/api/.

Una estrategia para la interacción de Maestro a agente debe persistir durante la creación del agente. En el proceso empresarial de Maestro, Maestro enviará un conjunto predefinido de parámetros al agente con una expectativa clara de qué parámetros utilizará el agente en su respuesta para seguir impulsando el proceso hacia su objetivo.

Cómo usar la actividad

Para utilizar esta actividad en un proceso agéntico de Maestro, sigue estos pasos:

1. Añade un elemento de tarea de servicio al lienzo y abre el panel Propiedades de la tarea.
2. Nombra la tarea de servicio Foundry Hello World.
3. En la sección Implementación , en la lista desplegable Acción , selecciona Iniciar y esperar al agente externo.
4. Selecciona el conector de Microsoft Azure AI Foundry .
5. Seleccione una conexión existente o cree una nueva. Para obtener más información, consulta Autenticación de Microsoft Azure AI Foundry.

6. En Actividad, selecciona Ejecutar el hilo.

7. En Nombre del agente, selecciona un agente creado previamente en Microsoft Azure AI Foundry.

8. En Mensaje, introduce "¿Qué puedes hacer?". Asegúrate de incluir las comillas en la solicitud.

   

9. Conecta el evento de inicio a la tarea de servicio y la tarea de servicio a un nodo de evento final en el lienzo.

10. Selecciona Depurar para ejecutar este proceso. Después de una ejecución correcta, revisa las variables globales y busca la respuesta {:} del origen: Foundry Hello World. Toma nota de la estructura de la respuesta.

    Nota: la ejecución del agente de Foundry puede tardar hasta 90 segundos en completarse. En algunas situaciones excepcionales, puede tardar hasta 10 minutos debido al mecanismo de respuesta asíncrona del agente de Foundry.

    Por ejemplo, esta es la respuesta del agente a la pregunta "¿Qué puedes hacer?":

    {
      "content_value": "Here’s how I can assist you:\n\n- **Recommend AI Tools**: Suggest the best AI tools (apps, platforms, APIs) for your specific challenge, need, or workflow.\n- **Usage Guidance**: Provide clear steps on how to use the suggested AI tool for your scenario.\n- **Prompt Writing**: If the suggestion involves an AI language model (like ChatGPT, Claude, etc.), I provide you with a ready-to-use prompt tailored to your need.\n- **Comparison**: Offer quick comparisons between similar AI tools if needed.\n- **Special Cases**: Point you to tools with image/audio/video capabilities for media-related requirements.\n\n**Try me:**  \n- State your problem, task, or goal (e.g., “I need to summarize research articles”).\n- I’ll reply with the best matching AI tool and exact usage instructions/prompt.",
      "thread_id": "thread_AJhKo6PvrzCFu1dtpXV1ZEqM",
      "assistant_id": "asst_lozoOWbsiggHu9QItxfrXZt1",
      "role": "assistant",
      "run_id": "run_GS5b1gEgXElhudrhFSAtFzQo",
      "content_type": "text",
      "latest_message_id": "msg_D5MUkFj4AvsHKNdHNFQBJpAv",
      "created_at": 1758581230,
      "object": "thread.message",
      "timestamp": "2025-09-22T22:47:10Z",
      "eventType": "TRIGGER_CREATED"
    }

La salida del agente debe asignarse a una variable de proceso para que pueda influir en el progreso del proceso de Maestro, por ejemplo, para tomar una decisión basada en una evaluación booleana, o para utilizar la respuesta de una tarea de clasificación.

1. En el modo Diseño, selecciona el agente en el lienzo de diseño.

2. Selecciona Propiedades.

3. En Salida, selecciona Añadir nuevo y añade una variable de tipo String llamada agent_reponse.

4. Para Valor, selecciona Foundry Hello World > Respuesta > Valor de contenido (cadena).

Consejo: en la práctica, especifica la salida estructurada de tu elección desde el agente y luego evalúa la salida dentro de Maestro utilizando el editor de expresiones para extraer la parte específica de la salida que necesitas en el tipo necesario para tu flujo de proceso.

Ejemplo de gestión de la salida del agente en Maestro utilizando el editor de expresiones:

Si la solicitud era:

"¿Cuál es la capital de Francia?" respuesta en un JSON solo en forma de {"capital":"Normandy") solo salida JSON

La respuesta es result.reponse.content_value (tipo string):

{"capital":"Paris"}

Si queremos convertirlo a JSON, crea una nueva variable de tipo JSON, por ejemplo answer_in_JSON y utiliza el editor de expresiones:

js:JSON.parse(result.response.messages[0].content)

El resultado de la expresión js es (tipo JSON):

{
  "capital": "Paris"
}

Solución de problemas y ajustes

Más allá de establecer la conectividad, debes probar las solicitudes tanto en el espacio de trabajo de Microsoft Azure AI Foundry como desde Maestro. Esto garantiza que logres el resultado deseado que Maestro puede consumir mejor, asignarlo a variables y transmitirlo a otros actores en el proceso.

Recomendamos que las solicitudes detalladas permanezcan dentro de las solicitudes del sistema del agente dentro de Microsoft Azure AI Foundry. La solicitud de usuario que Maestro proporciona al agente en tiempo de ejecución debe ser breve y concisa. Su función es principalmente indicar las variables relevantes que necesita el agente para realizar tareas específicas y generar una salida consistente esperada.

La salida dirigida a humanos, por ejemplo, los motivos de una escalada, puede pasar fácilmente como texto natural para el humano. La salida que se espera para una acción de API/robot debe estar estrictamente compuesta. Aquí hay un ejemplo de solicitud de usuario que produce una salida específica de un agente. Utiliza el editor de expresiones C# dentro de Studio para añadir variables según sea necesario.

"What is the quantity on inventory of Order ID " + vars.orderId_1 + "respond only with a JSON object with the quantity in the key Order_Quantity. No explanations, only JSON"

El agente responderá con:

{"Order_Quantity":"100"}

Presta especial atención a los tipos en tu solicitud al agente y en la respuesta real. Incluso si la respuesta parece de tipo JSON, en realidad puede ser de tipo string.