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Agente autónomo
Nodo de agente autónomo: configura un agente de IA con modelo, solicitudes, herramientas y recursos para razonar y completar tareas.
Lo que hace
Ejecuta un agente de IA que creas en el lienzo. Le das un modelo, instrucciones, herramientas y contexto, y razona sobre tus datos para completar una tarea y devolver un resultado.
El nodo está etiquetado como Agente autónomo en el panel Añadir nodo . Úsalo para decisiones impulsadas por IA, generación de contenido, clasificación, extracción o cualquier paso que se beneficie del razonamiento en lugar de la lógica fija.
Un agente autónomo razona en un bucle. Lee las solicitudes, decide si llamar a una herramienta o consultar su contexto, incorpora lo que se le devuelve y repite hasta que tiene una respuesta o alcanza su límite de iteración. Das forma a ese bucle con el modelo, las solicitudes y los recursos que conectas a los controladores del nodo.
Elegir entre un agente autónomo y otros nodos
| Situación | Usar |
|---|---|
| Desea definir el modelo, las solicitudes y las herramientas del agente directamente en este flujo de trabajo | Agente autónomo |
| Desea llamar a un agente que ya está implementado en su organización | Proceso BPMN |
| Necesitas una rama fija, basada en reglas y sin razonamiento | Decisión o cambio |
Un agente autónomo se crea en línea: su configuración vive en el nodo y viaja con el flujo de trabajo.
Añadir un agente
Añade el nodo y configúralo en el panel de propiedades.
- Selecciona el botón + en un controlador de salida, o selecciona + Añadir nodo en la barra de herramientas inferior.
- Selecciona la categoría Agente y luego Agente autónomo. Maestro Automate añade el nodo y abre su panel de propiedades.
- Configura el modelo y las solicitudes como se describe a continuación.
Resultado: el nodo de agente autónomo se añade al lienzo con su panel de propiedades abierto, listo para configurar.
Referencia de configuración
| Campo | Obligatorio | Predeterminado | Descripción |
|---|---|---|---|
| Aprovechar | No | Arnés estándar | Cómo se ejecuta el agente. El aprovechamiento estándar se adapta a algunas llamadas de herramientas, y el Aprovechamiento avanzado (vista previa) se adapta a ejecuciones largas de varios pasos. Agentes avanzados (vista previa) los compara. |
| Modelo | No | Modelo de agente predeterminado de la organización | El modelo lingüístico de gran tamaño (LLM) que utiliza el agente. Selecciona un modelo del selector, que enumera los modelos disponibles para tu organización. |
| Solicitud del sistema | Sí | Ninguno | El rol del agente e instrucciones permanentes: quién es y cómo debe comportarse. Escribe una guía duradera que se aplique a cada invocación, como el perfil del agente, las restricciones y las expectativas de salida. |
| Solicitud de usuario | Sí | Ninguno | La tarea para esta invocación. Haz referencia a los datos del flujo de trabajo con expresiones, por ejemplo $vars.start.output.request. |
| Temperatura | No | 0 | Aleatoriedad de muestreo, de 0 a 1. Los valores más bajos hacen que las respuestas sean más deterministas, y los valores más altos hacen que las respuestas sean más variadas o creativas. |
| Máximo de tokens por respuesta | No | 16384 | Longitud máxima de cada respuesta del modelo. El límite depende del modelo seleccionado. |
| Iteraciones máximas | No | 25 | Número máximo de pasos de razonamiento y llamada de herramientas antes de que el agente se detenga. Acepta valores de 1 a 100. |
| Barandillas | No | Ninguno | Reglas que restringen el comportamiento y las salidas del agente, como bloquear contenido no permitido o mantener el agente dentro de un ámbito definido. Las barreras de seguridad se aplican al agente en su conjunto. |
Variables de salida
Declara los campos de retorno estructurados del agente en la sección Salidas de la pestaña Parámetros del panel de propiedades. El agente no tiene una lista independiente de variables de entrada declaradas. En su lugar, haz referencia a los datos ascendentes directamente en las solicitudes, por $vars.start.output.request , en la solicitud del usuario.
Cada agente comienza con una variable de salida, content, que contiene el texto de respuesta. Añade más variables de salida para que el agente devuelva datos estructurados.
Cada variable de salida que declaras se convierte en un campo en el objeto output del agente, al que se hace referencia como $vars.<agentName>.output.<name>. Dale a cada uno un nombre y un tipo, luego indica al agente en la solicitud del sistema que lo rellene. El agente devuelve todos los campos declarados juntos en un solo output estructurado.
Recursos
Un agente autónomo se compone con los nodos de recursos que conectas a sus identificadores. El nodo tiene cuatro identificadores de recursos, cada uno con su propia etiqueta en el lienzo: Herramientas, Contexto, Escaladas y Memoria. Conecta un recurso a un identificador y luego configura ese recurso en su propio panel de propiedades. Los recursos viajan con el flujo de trabajo.
Cada identificador acepta solo su tipo de recurso coincidente. El lienzo bloquea las conexiones que no encajan, por lo que no puedes, por ejemplo, conectar una herramienta al manipulador de contexto.
Herramientas
Conecta herramientas al identificador de herramientas para dar al agente capacidades que puede llamar mientras razona. El agente decide durante su bucle si llamar a cada herramienta conectada y cuándo hacerlo. Cada herramienta lleva una descripción que le dice al agente para qué sirve la herramienta.
Escribe la descripción bajo el título de la herramienta, en Añadir una descripción.... También aparece bajo el nombre de la herramienta en el lienzo.
Los campos que se muestran en púrpura, con un icono brillante, los rellena el agente cuando llama a la herramienta. En esos campos, describe lo que debe proporcionar el agente, por ejemplo "Qué resumir en los documentos y cómo presentar el resultado".
Los tipos de herramientas que puedes conectar son:
- Herramientas integradas, tres herramientas listas para usar que se describen a continuación.
- Herramientas de conector, que permiten al agente actuar en una aplicación a través de una conexión, por ejemplo, enviando un correo electrónico o creando un registro en un sistema descendente.
- Herramientas de flujo de trabajo RPA y función API , que permiten al agente llamar a un proceso RPA implementado o flujo de trabajo API como una herramienta.
- Herramientas de servidor de protocolo de contexto de modelo (MCP) , que proporcionan al agente las herramientas que ofrece un servidor MCP.
Herramientas incorporadas
Tres herramientas integradas se envían con Maestro Automate. Cada uno es un recurso autónomo que se conecta al manipulador de Herramientas y se configura en su propio panel.
- Analizar archivos: analiza uno o más archivos con un LLM para extraer, sintetizar o responder preguntas sobre su contenido. Describe los archivos que pasará el agente y la tarea de análisis que se ejecutará en ellos.
- Transformación por lotes: procesa y transforma un archivo CSV fila por fila. Proporciona el archivo de origen, describe la tarea por fila y define las columnas de salida que añade la herramienta. Puedes habilitar o deshabilitar la búsqueda en la web para la transformación.
- Resumir: produce una síntesis en todos los documentos (hasta 1000 páginas) con citas. Proporciona el origen, describe qué sintetizar y elige la extensión del archivo. Cuando el origen es un PDF, puedes activar o desactivar las citas.
Herramientas de servidor MCP
Conecta un servidor de protocolo de contexto de modelo (MCP) para exponer sus herramientas al agente. Al seleccionar una o más herramientas del servidor se añade una sección de configuración de herramientas debajo del selector de herramientas, con un panel ampliable por herramienta. En ese panel puedes editar la descripción de cada argumento, ver el esquema completo de entrada y salida de la herramienta y elegir cómo obtiene el argumento su valor: el agente decide en runtime, el valor está vinculado a una variable de agente dentro del ámbito o el valor es fijo (y opcionalmente marcado como sensible).
La lista de herramientas de un servidor MCP puede provenir de dos modos de descubrimiento:
- En caché: toma una instantánea de las herramientas del servidor cuando el servidor está conectado. Utiliza las herramientas Actualizar en el servidor para extraer una instantánea actualizada bajo demanda.
- De forma predeterminada, el interruptor Actualizar el esquema antes de la llamada en el panel de configuración de una herramienta vuelve a comprobar el servidor para el esquema actual de la herramienta justo antes de cada llamada, por lo que un cambio de esquema en el servidor (un parámetro renombrado o añadido, por ejemplo) no requiere una actualización manual. Cuando está deshabilitada, la herramienta siempre utiliza el esquema de la última instantánea.
- Dinámico: descubre herramientas en tiempo de ejecución en cada llamada, incluidas las herramientas añadidas al servidor después de configurar el nodo.
Para servidores MCP remotos, la actualización sondea el punto final de descubrimiento del servidor para finalizaciones asíncronas. Para los servidores Platform MCP, que son servicios nativos de UiPath como Document Understanding, la lista de herramientas proviene del catálogo de servicios de UiPath Platform.
Si aún no hay ningún servidor MCP conectado, añade uno desde la entrada del servidor MCP en el panel Añadir nodo . Las opciones Crear nuevo agrupan la creación de servidores por subtipo: Plataforma, Remoto, Comando, Codificado y UiPath. Al seleccionar Plataforma se abre un cuadro de diálogo para crear el servidor dentro de la solución actual, cuando tu entorno lo admita; los otros subtipos abren la página de creación correspondiente en Orchestrator. Acerca de los servidores MCP los describe.
Context
Conecta un recurso de contexto al manipulador de contexto para conectar el agente a tus datos. El agente se basa en estos datos de conexión a tierra mientras razona en lugar de confiar solo en el modelo. Un recurso de contexto apunta a un índice de contexto en tu organización.
Configure cómo el agente recupera del índice, incluido el modo de recuperación (semántico, estructurado, DeepRAG o transformación por lotes), la consulta, el número de resultados a devolver, un umbral de relevancia y si se deben incluir citas. Para crear un nuevo índice de contexto, utiliza la acción Crear nuevo contexto en el panel Añadir del manipulador, que abre la creación de índices en una nueva pestaña.
Escala
Conecta el controlador de escaladas para enrutar a un humano cuando el agente llega a un caso que no debe decidir solo. El agente hace una pausa, un humano actúa en la escalada y el agente reanuda con el resultado. Puedes adjuntar cualquiera de los dos recursos de escalada:
- Escalada: enruta a una tarea de aplicación de acción. Configura la aplicación de acción, los destinatarios, las notificaciones, las entradas pasadas a la aplicación y cómo el resultado de la aplicación se asigna al agente.
- Escalada de aplicación de acción: redirige a una aplicación de acción codificada, con los mismos destinatarios, notificación, entrada y configuración de asignación de resultados.
Una escalada solicita:
- Nombre de la escalada y una descripción de su propósito
- Aplicación de acción
- Propiedades adicionales, como el título de la tarea, la prioridad y las etiquetas
- Tarea
- Notificaciones procesables disponibles
Ambos recursos de escalada se configuran de la misma manera. Elige Escalada de aplicación de acción cuando tu destino de escalada sea una aplicación de acción codificada en lugar de una aplicación de acción estándar. Adjuntar cualquiera de los recursos requiere la versión 1.2 o posterior del nodo de agente autónomo.
Los recursos de escalada ofrecen la misma vista de esquema de formulario que los nodos de aprobación rápida de formulario rápido , que muestra una vista previa en línea del esquema a medida que lo creas, junto con la vista JSON.
Memoria
Conecta un espacio de memoria al identificador de memoria para que el agente recuerde lo que aprendió en ejecuciones anteriores. Recuerda las entradas y los resultados de casos anteriores similares, reutiliza las respuestas que los humanos dieron a sus escaladas y mejora a partir de los comentarios que los usuarios añaden a sus seguimientos. La memoria está en vista previa. La memoria de agente describe los espacios de memoria, y Configurar la memoria de agente describe cómo configurar uno.
Entradas y salidas
Entrada
El agente recibe datos del nodo anterior a través de su controlador de entrada y de cualquier expresión $vars a la que hagas referencia directamente en sus solicitudes.
Salida
El agente devuelve un objeto output que contiene las variables de salida que declaraste. El campo predeterminado es content, el texto de respuesta. Accede a un campo con $vars.<node>.output.<field>, por ejemplo:
$vars.agent1.output.content
$vars.agent1.output.content
Si el agente falla, el nodo rellena un objeto error en su lugar. La gestión de errores describe la forma del error y cómo enrutar en ella.
{
"output": {
"content": "string. The agent's response text, plus any output variables you declared."
},
"error": "object. Populated only on failure. See Error handling."
}
{
"output": {
"content": "string. The agent's response text, plus any output variables you declared."
},
"error": "object. Populated only on failure. See Error handling."
}
Ramificación en el resultado
Sigue al agente con una Decisión de enrutar según lo que devolvió:
Autonomous Agent → Decision ($vars.agent1.output.content.includes("approved"))
→ True: continue processing
→ False: escalate or terminate
Autonomous Agent → Decision ($vars.agent1.output.content.includes("approved"))
→ True: continue processing
→ False: escalate or terminate
Lee un campo de salida declarado en un nodo de Script posterior:
return $vars.agent1.output.content;
return $vars.agent1.output.content;
Ejemplos
Ejemplo 1: clasificar una solicitud entrante
Qué hace: clasifica una solicitud de soporte como reembolso, queja o pregunta, y devuelve la etiqueta como salida estructurada.
Solicitud del sistema:
You are a support triage assistant. Classify each request into exactly one category: refund, complaint, or question. Respond with only the category.
You are a support triage assistant. Classify each request into exactly one category: refund, complaint, or question. Respond with only the category.
Solicitud de usuario:
Classify this request: $vars.start.output.request
Classify this request: $vars.start.output.request
Declarar una variable de salida category (cadena). El agente devuelve:
{
"output": {
"category": "refund"
}
}
{
"output": {
"category": "refund"
}
}
Ruta en $vars.agent1.output.category con un conmutador descendente.
Ejemplo 2: resolver una consulta de factura de principio a fin
Qué hace: responde a la pregunta de factura de un cliente leyendo la factura, basando la respuesta en la política, llamando a un flujo de trabajo cuando necesita actuar y escalando cuando la cantidad supera un umbral.
Conecta los identificadores del agente:
- Contexto: un índice de contexto que contiene tu política de facturación, para que el agente base su respuesta en la orientación aprobada.
- Herramientas: una herramienta integrada de Analizar archivos para leer la factura adjunta y una herramienta de Flujo de trabajo de RPA que emite un reembolso en el sistema de facturación.
- Escaladas: un recurso de escalada que enruta los casos de alto valor a un revisor en una aplicación de acción.
Solicitud del sistema:
You are a billing support agent. Use the billing policy in your context to answer invoice questions. Read the attached invoice before answering. If a refund is warranted and the amount is at or below 200, issue it with the refund workflow. If the amount exceeds 200, escalate for review instead of acting. Always return a structured result.
You are a billing support agent. Use the billing policy in your context to answer invoice questions. Read the attached invoice before answering. If a refund is warranted and the amount is at or below 200, issue it with the refund workflow. If the amount exceeds 200, escalate for review instead of acting. Always return a structured result.
Solicitud de usuario:
Resolve this customer query: $vars.start.output.query
Invoice: $vars.start.output.invoiceFile
Resolve this customer query: $vars.start.output.query
Invoice: $vars.start.output.invoiceFile
Declara las variables de salida resolution (cadena), refundIssued (booleano) y amount (número). Un caso resuelto devuelve:
{
"output": {
"resolution": "Refund issued for duplicate charge.",
"refundIssued": true,
"amount": 48.5
}
}
{
"output": {
"resolution": "Refund issued for duplicate charge.",
"refundIssued": true,
"amount": 48.5
}
}
Sigue al agente con una Decisión sobre $vars.agent1.output.refundIssued para bifurcar entre un mensaje de confirmación y una ruta de seguimiento. El agente gestiona el caso de exceso de umbral por sí mismo escalando, para que esa rama no necesite lógica adicional en el flujo de trabajo.
Problemas comunes
Aparece un error de validación de entrada antes de que puedas depurar. La solicitud del sistema y la solicitud del usuario son obligatorias. El nodo informa de un error de validación hasta que se establecen ambos.
Una expresión para un elemento de bucle no se resuelve dentro del agente. Cuando hagas referencia al elemento actual de un bucle en una solicitud, utiliza la expresión del elemento actual del bucle, por ejemplo $vars.loop1.currentItem.<field>. Hacer referencia al ámbito incorrecto deja el valor sin resolver en runtime.
El agente devuelve texto cuando esperabas datos estructurados. De forma predeterminada, el agente solo devuelve content. Declara una variable de salida para cada campo estructurado que desees e indica al agente en la solicitud del sistema que los rellene.
Una herramienta de Transformación por lotes conectada informa de un error de validación. La Transformación por lotes requiere al menos una columna de salida. Define las columnas que la herramienta debe añadir antes de depurar el flujo de trabajo.
No se puede conectar una escalada de aplicación de acción al agente. La escalada de la aplicación de acción requiere la versión 1.2 o posterior del nodo de agente autónomo. Actualiza el nodo si la conexión está bloqueada.
Próximos pasos
- Añadir un agente de IA a un flujo de trabajo: la guía de creación paso a paso.
- Herramientas de agente: las herramientas que puedes conectar al agente.
- Proceso BPMN: llama a un agente que ya está implementado.
- Formulario rápido: ruta a un humano para su aprobación o entrada.
- Gestión de errores: ruta en una ejecución de agente fallida.
- Comunidad: haz preguntas y comparte flujos de trabajo con otros constructores en UiPath Forum.
- Lo que hace
- Elegir entre un agente autónomo y otros nodos
- Añadir un agente
- Referencia de configuración
- Variables de salida
- Recursos
- Herramientas
- Context
- Escala
- Memoria
- Entradas y salidas
- Entrada
- Salida
- Ramificación en el resultado
- Ejemplos
- Ejemplo 1: clasificar una solicitud entrante
- Ejemplo 2: resolver una consulta de factura de principio a fin
- Problemas comunes
- Próximos pasos