Crear el agente

Utilice sus habilidades de agente de codificación y UiPath para crear, configurar y ejecutar un agente de LangGraph localmente.

Con la CLI instalada, las habilidades en su lugar y tu cuenta autenticada, estás listo para andamiar el proyecto local.

Paso 4: configurar el proyecto local

Crea una nueva carpeta para tu proyecto de agente y ábrela en VS Code (Archivo → Abrir carpeta). Todos los comandos a partir de este paso se ejecutan desde la raíz de la carpeta del proyecto.

Crear el entorno de Python

Crea un entorno virtual anclado a una versión de Python compatible y actívalo:

mkdir QuestIntake
cd QuestIntake

uv venv --python 3.13
source .venv/bin/activate

Nota:

Windows: utiliza .venv\Scripts\activate en lugar de source .venv/bin/activate.

Nota:

Versión de Python: uv y gestiona Python automáticamente si la versión 3.13 no está en tu RUTA. Las versiones compatibles son 3.11, 3.12 y 3.13.

Instalar la integración de LangGraph

LangGraph es un marco de Python para crear agentes LLM con estado como gráficos de nodos y bordes. uipath-langchain es la capa de integración de UiPath que empaqueta un agente de LangGraph para su implementación y evaluación en UiPath Platform.

Instala el paquete UiPath LangGraph en el paquete venv. Esto también hace que el marco esté disponible para el andamiaje del proyecto en el siguiente paso:

uv pip install uipath-langchain

Registrar Python con UiPath CLI

Indica a la CLI dónde reside el ejecutable de Python compatible con UiPath:

uip codedagent setup --force

Deberías ver "Result": "Success". Este paso es necesario una vez por máquina (y después de cualquier cambio en venv) antes de utilizar los comandos uip codedagent .

Andamio del proyecto

Crea la estructura del proyecto de UiPath. uip codedagent new el marco instalado y genera los archivos de andamio correctos:

uip codedagent new QuestIntake

Esto crea pyproject.toml, main.py, langgraph.json, uipath.json, entry-points.json, bindings.json y archivos de contexto del agente de codificación (AGENTS.md, CLAUDE.md, .agent/). main.py es un marcador de posición; tu agente de codificación lo reemplaza en el paso 5.

Añade la dependencia del servidor de desarrollo local y sincroniza el archivo de bloqueo:

uv add uipath-dev --dev
uv sync

Generar puntos de entrada

Ejecuta init para generar los esquemas de punto de entrada a partir del código de andamio:

uip codedagent init

El proyecto tiene un punto de entrada de marcador de posición en esta etapa. Vuelve a ejecutar init en el paso 5 después de que tu agente de codificación escriba el código de agente real.

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Paso 5: crea el agente con tu agente de codificación

Aquí es donde las habilidades de UiPath valen la pena. Abre tu agente de codificación y pídele que cree la lógica del agente. La siguiente solicitud es breve: describe lo que debe hacer el agente, no cómo crearlo.

La habilidad uipath-agents que ha instalado tu agente de codificación ya conoce los patrones de integración de LangGraph, las importaciones correctas de SDK, las convenciones de esquema de Pydantic y el requisito de inicialización de LLM diferido (el cliente de LLM debe inicializarse dentro de la función de nodo, no en el momento de carga del módulo: UiPath runtime del contenedor no admite objetos LLM en el nivel de módulo; consulta el inicio rápido del SDK para ver un ejemplo práctico). Sin habilidades, tendrías que especificar todo eso en la propia solicitud.

Utiliza la siguiente solicitud (o adáptala a tu caso de uso):

Create a UiPath coded agent using LangGraph.

The agent is a quest intake classifier for a D&D adventurer's guild. Given a
description of an incoming quest, it classifies the difficulty as one of four tiers:
- Trivial: Simple errands anyone can handle (e.g., deliver a letter, clear rats from a cellar)
- Standard: Moderate quests requiring some skill (e.g., escort a merchant caravan)
- Heroic: Difficult quests requiring significant expertise (e.g., slay a wyvern, infiltrate a thieves' guild)
- Legendary: Extreme quests requiring top-tier heroes and special approval (e.g., defeat a lich, close a planar rift)

Return the classification tier and a brief reasoning.

Use these exact field names in the State schema:
- Input field: `description` (string)
- Output fields: `tier` (string) and `reasoning` (string)

Create a langgraph.json and an input.json with a sample D&D quest for testing.

Importante:

Los agentes de codificación no son deterministas. Tu código generado diferirá de cualquier ejemplo mostrado aquí; que se espera. Lo que importa es que main.py se ejecute sin errores y devuelva una clasificación.

Nota:

Pregunta de entrega: si tu agente de codificación presenta una pregunta de 'Entrega' (Studio Web, servidor de desarrollo local u omitir), selecciona Omitir - He terminado por ahora. Conéctate a Studio Web en el paso 9.

Después de que finalice el agente de codificación, vuelve a ejecutar init para recoger los puntos de entrada actualizados de los nuevos esquemas de Pydantic:

uip codedagent init

Deberías ver una salida que confirma que se detectó el punto de entrada junto con un diagrama gráfico ASCII:

Created 'entry-points.json' file with 1 entrypoint(s).

Antes de continuar, abre pyproject.toml y añade una entrada authors en [project] si no hay una allí. UiPath requiere este campo para empaquetar el proyecto:

authors = [{ name = "Your Name" }]

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Con el agente ejecutándose localmente y los puntos de entrada registrados, estás listo para ejecutarlo y crear un conjunto de evaluación en la siguiente sección.