Agentes conversacionales

Nota: los agentes de conversación están disponibles en vista previa pública.

Acerca de los agentes conversacionales de UiPath

Los agentes de conversación son una nueva clase de agentes de UiPath diseñados para participar en diálogos dinámicos, de varios giros y en tiempo real con los usuarios. A diferencia de los agentes autónomos que responden a una sola solicitud, los agentes conversacionales interpretan y reaccionan a un flujo continuo de mensajes de usuario. Gestionan el contexto de la conversación, la ejecución de herramientas, las escaladas humanas y la memoria, lo que permite una experiencia de automatización más rica y adaptable. Piensa en ellos como asistentes digitales inteligentes que entienden el contexto y gestionan la ambigüedad de forma natural.

Los agentes de conversación son particularmente útiles para escenarios que requieren:

• Aclaración continua o intercambio de ida y vuelta
• Orientación personalizada basada en la intención del usuario
• Reemplazo humano sin problemas cuando la confianza es baja

Tabla 1. Diferencias clave con los agentes autónomos

Función	Agente de conversación	Agente autónomo
Modelo de interacción	Diálogo de múltiples turnos e intercambios	Ejecución de tareas de un solo turno basada en una solicitud inicial
Caso de uso principal	Soporte y asistencia al usuario en tiempo real, recopilación de información interactiva	Ejecutar una tarea a partir de una solicitud definida
Entrada de usuario	Mensajes de chat de usuario continuos	Solicitud estructurada única
Fortaleza principal	Mantener la conversación y gestionar la ambigüedad	Ejecutar un plan en todas las herramientas

Cuándo utilizar agentes de conversación

Usa agentes conversacionales cuando tu escenario de automatización implica una interacción en tiempo real y sensible al contexto. Estos agentes son los más adecuados para:

• Experiencias de autoservicio para clientes o empleados, como el soporte del centro de ayuda o los asistentes de incorporación.
• Guía interactiva a través de procesos, formularios o árboles de decisión de varios pasos.
• Conversaciones contextuales en las que los usuarios pueden hacer preguntas de seguimiento o proporcionar información de forma incremental.
• Interfaces de lenguaje natural para aplicaciones, sistemas o bases de conocimientos, que permiten a los usuarios consultar información de forma conversacional.

Usa agentes autónomos en su lugar cuando la tarea se pueda describir por completo en una sola solicitud con todas las entradas necesarias proporcionadas por adelantado. Los ejemplos ideales incluyen:

• Procesamiento de documentos estructurados (por ejemplo, extracción de datos de facturas o contratos)
• Generación de informes automatizada basada en la lógica predefinida.
• Tareas de resumen o transformación con requisitos claros y puntuales.

¿Cómo se relacionan los agentes de conversación con Autopilot for Everyone?

Con varias experiencias de chat disponibles, es importante saber cuál utilizar y cuándo.

Agentes de conversación frente a Autopilot for Everyone:

• Trabajar juntos: estas dos experiencias funcionan lado a lado. Los agentes de conversación no son un reemplazo de Autopilot for Everyone.
• Propósitos diferentes: piensa en Autopilot for Everyone como el agente de propósito general de UiPath, optimizado para tareas de productividad e interactuando con UiPath Platform. Los agentes de conversación son especialistas que se crean para un caso de uso específico (por ejemplo, un asistente de política de recursos humanos).
• Acceso: puedes acceder a tus agentes de conversación especializados directamente desde Autopilot for Everyone, lo que lo convierte en un centro central para todas tus necesidades de conversación.

Agentes de conversación frente a Autopilots especializados:

• Superposición: ambos están diseñados para fines específicos de casos de uso.

• Nuestra recomendación: recomendamos crear con agentes de conversación. Proporcionan una experiencia de tiempo de diseño mucho más rica y robusta para crear, probar y refinar tu agente específico de caso de uso.

• Diferencia clave: los agentes de conversación no admiten actualmente cargas de archivo o automatización de escritorio local, mientras que los autopilots especializados sí lo hacen.

Licencia

Durante la vista previa pública, las ejecuciones de agentes de conversación no consumen Platform ni Agent units. Sin embargo, si el agente utiliza un servicio de pago, como una herramienta DeepRAG, consume las unidades necesarias para realizar la llamada a esa herramienta.

Los detalles oficiales de licencias para agentes de conversación estarán disponibles con la disponibilidad general de 2025.10.

Nota: iniciar una conversación con un agente de conversación desencadena un proceso de Orchestrator dedicado a ese chat. Este proceso siempre aparece como En ejecución para que pueda responder a tus mensajes de inmediato. Sin embargo, solo consume recursos cuando realmente envías un mensaje. Mientras está inactivo y en espera, no utiliza ningún recurso.

Mientras tanto, considera lo siguiente:

Mejores prácticas

Al diseñar un agente conversacional, considera las siguientes mejores prácticas:

1. Comienza con un perfil claro: define el tono y el ámbito del agente (por ejemplo, "Eres un asistente de recursos humanos amigable...").
2. Diseña para la imprevisibilidad: los usuarios pueden proporcionar información incompleta o incorrecta. Manipula la ambigüedad con gracia.
3. Guía de uso de herramientas: asegúrate de que las descripciones de herramientas indiquen claramente cuándo y cómo utilizarlas.
4. Itera con evaluaciones: crea casos de prueba para escenarios positivos y negativos. Actualiza tu lógica de agente en consecuencia.

Primeros pasos con agentes conversacionales

La creación de un agente de conversación sigue un ciclo de vida estructurado que incluye el diseño, las pruebas, la implementación y la supervisión. Los pasos clave son:

1. Diseño del agente: utiliza Studio Web para definir la solicitud del sistema del agente, configurar las herramientas disponibles, añadir contextualización y configurar flujos de trabajo de escalada.
2. Prueba y evaluación: utiliza el chat de depuración integrado para probar interacciones en varios turnos. Añade conversaciones reales o simuladas a los conjuntos de evaluación para validar el comportamiento y el rendimiento.
3. Publicación e implementación: publica el agente como un paquete de solución en Orchestrator. Asegúrate de que la carpeta de la solución incluya un robot sin servidor y unattended para la ejecución.
4. Acceder y gestionar: interactúa con el agente a través de la gestión de instancias. Supervisa el comportamiento de runtime, revisa los registros de seguimiento e itera en función de los comentarios.

Crear un agente de conversación

Puedes crear agentes de conversación utilizando el mismo diseñador de código bajo en Studio Web que los agentes autónomos, con diferencias clave adaptadas para el diálogo en tiempo real y en varios turnos.

Crear el agente

Para empezar:

1. Ve a studio.uipath.com.
2. Selecciona el botón Crear nuevo y luego selecciona Agente.
3. Seleccionar el tipo de agente de conversación.

   Opcionalmente, describe tu agente a Autopilot para generar una configuración de inicio

Figura 1. Crear un nuevo agente de conversación

Configurar la solicitud del sistema

La solicitud del sistema define el perfil del agente, los objetivos, las restricciones de comportamiento y la lógica de la herramienta/escalada. Úsalo para instruir al agente sobre cómo:

• Saludar a los usuarios.
• Gestionar consultas desconocidas.
• Escalar incidencias o utilizar herramientas de llamada.
• Mantén un tono y un estilo coherentes.

Consejo: Autopilot puede ayudarte a generar una solicitud de inicio efectiva en función de tu caso de uso.

Los agentes de conversación no utilizan solicitudes de usuario o entradas/salidas de Gestor de datos. Todas las entradas se recopilan en vivo durante la conversación.

Configurar herramientas

Las herramientas permiten a los agentes tomar acción durante una conversación, como ejecutar automatizaciones, ejecutar procesos o llamar a las API. Los tipos de herramientas compatibles incluyen: flujos de trabajo de RPA, flujos de trabajo de API, actividades y otros agentes (excepto agentes conversacionales).

Consejo: para los flujos de trabajo que realizan llamadas a la API exclusivamente, recomendamos utilizar flujos de trabajo de la API para obtener el mejor rendimiento en los chats en tiempo real.

Usa barreras de seguridad en el nivel de herramienta para aplicar políticas de runtime. Las barreras de seguridad se aplican tanto durante la Prueba como en runtime, y son visibles en los registros de seguimiento. Para obtener más detalles, consulta Barreras de seguridad.

Configurar contextos

Añade Índices de contextualización para dar acceso a tu agente a fuentes de conocimiento específicas. El agente puede realizar una consulta a estos índices para proporcionar respuestas informadas basadas en citas. Para obtener más información, consulta Contextos.

Configurar escaladas y memoria de agente

Los agentes conversacionales admiten flujos de trabajo de escalada y la memoria de agente para mejorar la toma de decisiones:

• Las escaladas permiten al agente pasar conversaciones a un humano a través de Action Center cuando la confianza es baja o la intención del usuario no está clara. Las conversaciones se ejecutan de forma síncrona, lo que significa que el agente detiene toda la interacción adicional hasta que se resuelve la escalada.
• La memoria de agente permite al agente recordar y reutilizar escaladas previamente resueltas, reduciendo la redundancia y mejorando la eficiencia.

Para obtener más información, consulta Escaladas y memoria de agente.

Evalúa y prueba el agente

Las evaluaciones ayudan a garantizar que tu agente de conversación se comporta de forma fiable en rutas de diálogo variadas. El proceso es similar a la evaluación de un agente autónomo, pero está adaptado para el diálogo.

Usa el panel Salida para simular conversaciones reales. Selecciona Probar en la nube para ejecutar el agente en un entorno similar al chat e interactuar con tu agente utilizando lenguaje natural.

Ver registros de ejecución en tiempo real

En el lado derecho del chat, expande el seguimiento de ejecución completo, que proporciona un seguimiento en tiempo real de la ejecución del agente. Muestra detalles como:

• Llamadas y respuestas de agente LLM
• Llamadas a herramientas, con argumentos y salidas finales

Añadir casos de prueba

Puedes añadir casos de prueba directamente desde el panel Salida seleccionando Añadir al conjunto de evaluación después de una ejecución de prueba. Prueba Se crea una prueba de evaluación para la conversación con:

• Historial de conversación: un registro de los giros anteriores en el diálogo.
• Mensaje de usuario actual: el último mensaje del usuario en la conversación.
• Respuesta esperada del agente.

Esto te permite probar cómo de bien mantiene el contexto y maneja las preguntas de seguimiento el agente, lo cual es esencial para una buena experiencia de conversación.

Figura 2. Crear conjuntos de evaluación

Para cada prueba de evaluación, puedes utilizar la interfaz del creador de conversaciones para editar el historial de conversaciones y la solicitud de usuario actual. Una interfaz similar te permite definir y refinar la respuesta esperada del agente, garantizando una validación de prueba precisa.

Figura 3. La ventana del creador de conversaciones al editar una prueba de evaluación

Figura 4. Puedes importar una conversación del chat de depuración seleccionando Añadir al conjunto de evaluación

Acceder a agentes conversacionales

Después de publicar e implementar un agente de conversación, puedes interactuar con él a través de la gestión de instancias, ubicada en la sección Agentes de Automation Cloud.

Figura 5. Gestión de instancias de agentes

Incrustar agentes de conversación en UiPath Apps

También puedes integrar un agente de conversación directamente en una aplicación UiPath utilizando el componente IFrame.

1. Crear y publicar: primero, asegúrate de que tu agente de conversación se haya creado y publicado.
2. Añadir IFrame: abre tu aplicación en Studio y añade un componente de IFrame a tu página.
3. Configurar la URL: establece la propiedad Origen de IFrame en una URL construida con el siguiente formato y parámetros: "https://<cloud_env>.uipath.com/<organization>/<tenant>/autopilotforeveryone_/conversational-agents/?agentId=<agent_id>&mode=embedded&title=<title>&welcomeTitle=<welcome_title>&welcomeDescription=<welcome_description>&suggestions=<suggestions>"

   Consulta la siguiente tabla para obtener más detalles.

4. Publicar aplicación: publica tu aplicación. ¡El agente ahora está integrado y listo para usar!

Tabla 2. Parámetros de URL

Parámetro	Obligatorio	Descripción
agentId	Sí	El ID de versión del agente publicado. Buscar, ve a Agents > Agentes de conversación, haz clic en "Chatear ahora" en tu agente y copia el ID de la URL.
mode	No	Establécelo como embedded para optimizarlo como una experiencia de barra lateral derecha dentro de IFrame. Establecer para fullscreenoptimizar como experiencia de pantalla completa dentro de IFrame. El predeterminado es fullscreen.
title	No	El título mostrado en el encabezado del componente de chat. El valor predeterminado es el nombre del agente.
welcomeTitle	No	Un título para la pantalla de bienvenida de primera ejecución. Por defecto, un string vacío.
welcomeDescription	No	Una descripción para la pantalla de bienvenida de primera ejecución. Por defecto, un string vacío.
suggestions	No	Una matriz de sugerencias iniciales para el usuario. Valores predeterminados a una matriz vacía [] Nota: Para probar en el navegador directamente, envuelve en 1 comilla doble. Ejemplo:["Hi, what can you do", "Hello, how are you"] Para inserción en apps, envuelve en 2 comillas dobles: debes escapar la cadena o de lo contrario UiPath Apps lanzará un error de validación. (por ejemplo, [""Hi, what can you do""]).
showHistory	No	Un booleano (true o false) para controlar la Visibilidad del panel Historial de chat. Es true de forma predeterminada.

Limitaciones

Los agentes de conversación se encuentran actualmente en vista previa pública. Estamos trabajando activamente para añadir nuevas capacidades. Ten en cuenta las siguientes limitaciones.

Capacidad	Descripción
Solicitud de usuario	No se requieren solicitudes de usuario: estos agentes no se basan en solicitudes predefinidas para recopilar entrada. En su lugar, consumen mensajes en tiempo real y responden en consecuencia, un turno a la vez.
Data manager	Gestor de datos está deshabilitado actualmente. Dado que las salidas son emitidas de forma dinámica por el agente de conversación a lo largo de la conversación, no es necesario configurar argumentos de salida. La capacidad de configurar entradas, que serían parámetros de alto nivel para inicializar una conversación, estará disponible en una versión futura.
Cargas de archivos	No puedes cargar archivos (por ejemplo, archivos PDF, imágenes) al agente durante una conversación. La capacidad de cargar archivos estará disponible en una versión futura.
Automatización de escritorio local	El agente no puede ejecutar automatizaciones que interactúen con tu escritorio local (por ejemplo, a través de UiPath Assistant).
Conexiones personales	Las herramientas no se pueden ejecutar utilizando tus conexiones personales de Integration Service. Solo se pueden utilizar conexiones compartidas actualmente.
Confirmación de herramienta	El agente no pide confirmación antes de ejecutar una herramienta.
Interacción de voz	Solo puedes interactuar con el agente a través de comandos de texto. La interacción de voz de pulsar para hablar y bidireccional estará disponible en versión preliminar en una versión futura.
Puntuación de estado del agente	La característica Puntuación de agente para la evaluación del rendimiento aún no está disponible.
Gestión de instancias	Las funciones de observabilidad avanzadas para supervisar el rendimiento del agente aún no están disponibles.
Comentarios de usuario	No puedes proporcionar comentarios (por ejemplo, pulgares arriba/abajo) en las respuestas del agente.
SDK	Los SDK sin encabezado y de IU para integrar agentes en aplicaciones externas de terceros aún no están disponibles.
Integraciones de terceros	El acceso a agentes de conversación a través de superficies como Slack, Microsoft Teams o MSFT Copilot aún no está disponible.
Licencia	Los detalles oficiales de licencias se concluirán para la versión de disponibilidad general.

Preguntas frecuentes

¿Por qué hay tantos trabajos de Orchestrator para agentes de conversación?

Cada vez que un usuario inicia una conversación con un agente de conversación, se crea un nuevo trabajo de Orchestrator para manejar esa sesión. Estos trabajos:

• Permanecen activos durante hasta ocho horas de inactividad.

• Finalizan automáticamente si no se recibe más entrada de usuario dentro de esa ventana.

• Ayudan a minimizar el tiempo de inicio manteniendo la sesión del agente activa y receptiva durante las conversaciones en curso.

Este comportamiento garantiza que el agente siempre esté listo para responder sin retraso, a la vez que optimiza el uso de recursos durante los períodos de inactividad.

¿Por qué mi agente de conversación no comienza desde Gestión de Instancias?

Si tu agente de conversación no se inicia en Gestión de Instancias, comprueba los siguientes requisitos:

• Asegúrate de haber asignado tanto un robot sin servidor como un Unattended Robot a la carpeta de solución que contiene tu agente.

• Asegúrate de que tu tenant tenga suficientes Robot Units disponibles para admitir la ejecución de runtime.

Sin estos recursos, el agente no se iniciará ni se ejecutará cuando se active desde Gestión de instancias.