Probar el agente

Valida la configuración del agente, implementa en Studio Web y ejecuta pruebas de extremo a extremo en el panel de depuración.

Con el agente validado localmente, estás listo para cargarlo en Studio Web y ejecutar una prueba en vivo.

Paso 7: cargar en Studio Web

Carga la solución a Studio Web desde el directorio de soluciones:

uip solution upload .

Una carga correcta devuelve "Status": "Uploaded successfully" junto con un SolutionId y un DesignerUrl que puedes abrir directamente en un navegador. Su agente ahora existe como un proyecto editable en Studio Web.

Nota:

Cargar frente a implementar. uip solution upload la solución a Studio Web como un proyecto de origen editable: el destino correcto para el desarrollo y las pruebas. Cuando estés listo para ejecutar el agente en producción, deberás utilizar uip solution pack + uip solution publish para crear un paquete versionado e implementarlo en Orchestrator. Este lab utiliza carga.

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Paso 8: probar el agente en Studio Web

1. Inicia sesión en UiPath Automation Cloud y abre Studio Web desde la navegación lateral.

2. Busca tu proyecto de SelectorMonster en la lista de proyectos y selecciónalo para abrirlo.

3. Studio Web abre el agente en Agent Builder. Confirme que puede ver:

   • La solicitud del sistema en el panel derecho
   • questDescription y monsters enumerados como entradas
   • monsterIndex enumerado como salida

4. Selecciona Depurar en la barra de herramientas superior. En el panel de entrada, pegue el siguiente JSON:

   {
     "questDescription": "A wealthy merchant's caravan has been attacked near the harbor. Eyewitnesses report tentacles, hypnotic powers, and strange psychic disturbances for miles around.",
     "monsters": [
       {"index": "aboleth", "name": "Aboleth"},
       {"index": "kraken", "name": "Kraken"},
       {"index": "giant-octopus", "name": "Giant Octopus"},
       {"index": "sea-hag", "name": "Sea Hag"},
       {"index": "dryad", "name": "Dryad"}
     ]
   }
   

5. Selecciona Guardar y depurar para ejecutar el agente.

   

6. Revisa el resultado en el panel Salida . Verifica que monsterIndex contenga "aboleth" o "kraken" : ambas son selecciones defendibles para un horror acuático con tentáculos que controla la mente. Si ves "giant-octopus", es posible que sea necesario ajustar la solicitud.

   

Importante:

Los agentes no son deterministas. Incluso con temperature: 0, el modelo puede producir diferentes salidas en las ejecuciones. El objetivo es una selección defendible, no una cadena específica. Usa los siguientes dos ejemplos para desarrollar una idea de cómo razona el agente; las respuestas incorrectas coherentes son una señal para refinar la solicitud.

Prueba estas entradas adicionales:

• "questDescription": "Clear out the moon-worshipping coven abducting village children under the full moon" con los candidatos "sea-hag", "night-hag", "green-hag", "dryad"; debe devolver una variante hag
• "questDescription": "Slay the beast terrorizing the northern kingdoms with fire and ancient cruelty" con los candidatos "ancient-red-dragon", "young-red-dragon", "hell-hound", "salamander"; debe devolver "ancient-red-dragon"

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Lo que creaste

Has creado y publicado un agente de código bajo utilizando la UiPath CLI:

• Se ha aplicado andamiaje a una solución y un proyecto de agente desde el terminal.
• Configuraste la solicitud del sistema, el esquema de entrada y el esquema de salida editando agent.json y entry-points.json directamente.
• Validó el proyecto localmente antes de cargarlo.
• Cargado en Studio Web y ejecutado una prueba en vivo.

Comandos clave de este lab:

Comando	Lo que hace
uip solution init <name>	Crear una nueva solución (el contenedor implementable)
uip agent init <path>	Andamiar un nuevo proyecto de agente de código bajo y registrarlo con la solución
uip agent validate <path>	Valide el esquema del agente localmente antes de cargarlo
uip solution upload .	Cargar la solución a Studio Web como proyecto editable

Siguientes pasos

• Adding Tools to Your UiPath Agent - extend Monster Selector with a tool that calls the 5e SRD API directly, removing the monsters[] input and letting the agent decide what to search for.
• Patrones de orquestación (futuro laboratorio): se puede llamar a tu agente desde proyectos de UiPath Flow, flujos de trabajo de API y otros agentes.
• Documentación de agentes de UiPath : referencia completa para las capacidades de agente de código bajo y codificado.
• Comunidad de UiPath : foros, tutoriales y debates para desarrolladores

Consejo:

La próxima vez, salta al final. Ahora que comprendes lo que hace cada comando, tu agente de codificación puede ejecutar toda la secuencia desde una sola solicitud. Con las habilidades de UiPath instaladas (Paso 2), las habilidades llevan el conocimiento de CLI, y tu solicitud solo necesita proporcionar lo que no pueden saber: el nombre del agente, las entradas, las salidas y la solicitud del sistema.

"Crea un agente de UiPath de código bajo llamado [AgentName]. Esquema de entrada: [enumerar cada campo con nombre, tipo y descripción]. Esquema de salida: [enumerar cada campo]. Solicitud del sistema: '[su solicitud]'. Validar y cargar".

Por ejemplo, para volver a crear el agente Selector de Monstruos que creaste en este laboratorio:

"Create a low-code UiPath agent named MonsterSelector. Input schema: questDescription (string, "Description of the quest") and monsters (array, "Candidate monsters from the 5e SRD API"). Output schema: monsterIndex (string, "The index slug of the chosen monster"). System prompt: 'You are an RPG game master helping to select the most thematically appropriate monster for a quest. Given a quest description and a list of candidate monsters (each with a name and an index slug), pick the ONE monster whose lore, environment, or threat level best fits the quest. Return ONLY the index slug of your chosen monster. Do not return the full object or any commentary - just the string slug. If multiple candidates fit, favor the most iconic or thematically resonant choice.' Validate and upload."