Configurar LLM

Nota:

Las configuraciones de LLM están disponibles en los siguientes planes de licencia:

• Unified Pricing: plataforma Enterprise, plataforma estándar, plataforma básica, plataforma de prueba de aplicaciones Enterprise, plataforma de prueba de aplicaciones estándar.
• Flex: plataforma avanzada, plataforma estándar Flex .

La pestaña de configuraciones de LLM te permite integrar tus suscripciones de IA existentes manteniendo el marco de control proporcionado por UiPath. Puedes:

• Reemplazar la suscripción de UiPath LLM: reemplaza las suscripciones administradas por UiPath por las tuyas, siempre que coincidan con la misma familia de modelos y la misma versión ya admitida por el producto UiPath. Esto permite intercambiar sin problemas los modelos gestionados por UiPath con tus modelos suscritos.
• Añade tu propio LLM: utiliza cualquier LLM que cumpla con los criterios de compatibilidad del producto. Para garantizar una integración fluida, tu LLM elegido debe pasar una serie de pruebas iniciadas a través de una llamada de sondeo antes de que pueda utilizarse dentro del ecosistema UiPath.

La configuración de LLM conserva la mayoría de los beneficios de control de la AI Trust Layer, incluida la aplicación de políticas a través de Automation Ops y los registros de auditoría detallados. Sin embargo, las políticas de gobernanza del modelo están diseñadas específicamente para los LLM gestionados por UiPath. Esto significa que si deshabilitas un modelo en particular a través de una política de AI Trust Layer , la restricción solo se aplica a la versión administrada UiPathde ese modelo. Sus propios modelos configurados del mismo tipo no se verán afectados.

Al aprovechar la opción de utilizar tu propio LLM o suscripción, ten en cuenta los siguientes puntos:

• Requisitos de compatibilidad: tu LLM o suscripción elegida debe alinearse con la familia de modelos y la versión actualmente compatible con el producto UiPath.
• Configuración: asegúrate de configurar y mantener correctamente todos los LLM necesarios en la configuración personalizada. Si falta algún componente, está obsoleto o está configurado incorrectamente, tu configuración personalizada puede dejar de funcionar. En tales casos, el sistema volverá automáticamente a un LLM administrado por UiPath para garantizar la continuidad del servicio, a menos que los LLM de UiPath se desactiven a través de una política de Automation Ops.
• Ahorro de costes: si tu configuración personalizada de LLM está completa, es correcta y cumple todos los requisitos necesarios, puedes optar a una tasa de consumo reducida.

Establecer una configuración de LLM

La configuración de LLM se basa en Integration Service para establecer la conexión a tus propios modelos. Puedes crear conexiones a los siguientes proveedores:

• IA abierta de Azure
• OpenAI
• Amazon Bedrock
• Google Vertex
• OpenAI V1 Compliant LLM: utiliza esta opción para conectarte a cualquier proveedor de LLM cuya API cumpla el estándar OpenAI V1. Para obtener más detalles, consulta la documentación del conector de OpenAI V1 Compliant LLM.
  Nota:

  Para utilizar las conexiones de Integration Service, debes añadir los rangos de IP salientes de Integration Service a tu lista de permitidos.

Para configurar una nueva conexión, sigue estos pasos:

1. Crear la conexión de Integration Service

1. En Integration Service, crea una conexión a tu proveedor de LLM.
2. Elija la carpeta donde se almacenará la conexión.
3. Completa la autenticación según lo requiera el conector seleccionado.
   Nota:

   La carpeta que elijas controla tanto la seguridad como la visibilidad. Para evitar el acceso no autorizado, crea la conexión de Integration Service en una carpeta privada no compartida. Sin embargo, ten en cuenta que la visibilidad del modelo está determinada por el acceso a esta carpeta. Si un administrador no tiene acceso a él, la configuración del modelo asociado no aparecerá en la lista.

2. Añadir una nueva configuración de LLM

1. Ve a Admin > AI Trust Layer > Configuraciones de LLM.
2. Selecciona el Tenant.
3. Selecciona Añadir configuración.
4. Elige el Producto (por ejemplo, Agentes) y la Característica (por ejemplo, Diseño, Evaluación e implementación).
5. Selecciona la carpeta Conexiones.

3. Configurar el modelo

En la sección Configuración del modelo , rellena los siguientes campos:

• Nombre de LLM : este campo admite dos opciones de configuración, dependiendo de tu caso de uso:
  • Seleccionar un modelo de la lista: elegir un modelo de la lista predefinida reemplaza la suscripción de LLM administrada por UiPath con tu propia suscripción para ese mismo modelo. Este escenario se conoce como Trae tu propia suscripción (BYOS).
  • Añadir alias personalizado: introducir un nombre personalizado te permite configurar un modelo que no está incluido en la lista predefinida de modelos recomendados para ese producto. Este escenario se conoce como Trae tu propio modelo (BYOM).
    Nota:

    La opción Añadir un alias personalizado solo está disponible para productos que admiten modelos personalizados. Por ejemplo, no aparece para Autopilot for Everyone, que solo admite un conjunto limitado de modelos predefinidos.

• Tipo de API : el punto final de la API compatible con el LLM (por ejemplo, Finalizaciones de Open AI Chat). Debe coincidir con el punto final expuesto por tu proveedor.
• Conector : el conector de Integration Service (por ejemplo, Microsoft Azure OpenAI, Amazon Bedrock).
• Conexión : la conexión específica de Integration Service creada anteriormente. Si no hay ninguna conexión disponible, crea una en Integration Service.
• Identificador de LLM : el identificador del modelo exactamente como aparece en tu suscripción de LLM.
  • Para modelos alojados en Azure: introduce el nombre/identificador de implementación del modelo.
  • Para la inferencia entre regiones de AWS Bedrock: introduce el ID del perfil de inferencia. Debes anteponer al ID del modelo tu código de región, por ejemplo: eu.anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0.
  • Para otros proveedores: utiliza el nombre del modelo tal y como se define en tu suscripción.

Nota:

Al configurar tu propio LLM, puedes restringir opcionalmente qué modelos lingüísticos grandes están disponibles para su uso en tu organización. Si quieres asegurarte de que solo se utilizan tus modelos personalizados , puedes deshabilitar los modelos de terceros administrados por UiPath aplicando una política de AI Trust Layer. Consulta la sección Modelos en la documentación de las políticas de AI Trust Layer.

4. Validar y guardar

1. Selecciona Probar configuración para verificar que el punto final es accesible.

   • La plataforma valida la conectividad.
   • Garantizar que se configura el modelo correcto sigue siendo tu responsabilidad.

2. Si la validación se realiza correctamente, selecciona Guardar para activar la configuración.

   

Gestionar conexiones LLM existentes

Puedes realizar las siguientes acciones en tus conexiones existentes:

• Comprobar estado : verifica el estado de tu conexión de Integration Service. Esta acción garantiza que la conexión esté activa y funcione correctamente.
• Editar : modifica cualquier parámetro de tu conexión existente.
• Deshabilitar : suspende temporalmente la conexión. Cuando está deshabilitada, la conexión permanece visible en tu lista, pero no enruta ninguna llamada. Puedes volver a habilitar la conexión cuando sea necesario.
• Eliminar : elimina permanentemente la conexión de tu sistema. Esta acción deshabilita la conexión y la elimina de tu lista.

Configuración de LLM para su producto

Cada producto admite versiones y modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) específicos. Utiliza la siguiente tabla para identificar los modelos y versiones compatibles para tu producto.

Puedes conectar tu propio LLM utilizando uno de los siguientes proveedores: Amazon Web Services, Google Vertex, Microsoft Azure OpenAI u OpenAI V1 Compliant. Sigue los pasos descritos en la sección anterior para crear una conexión.

Nota:

Soporte de archivos: algunas características del producto dependen del punto final de LLM configurado para procesar los archivos cargados. Al utilizar configuraciones de LLM personalizadas, la compatibilidad con los formatos de archivo depende del proveedor, la familia de modelos, la versión del modelo y el tipo de API. Verifique que el modelo seleccionado admita los formatos de archivo necesarios antes de habilitar las características basadas en archivos. Para conocer los requisitos específicos del producto, consulta la documentación del producto relevante, por ejemplo, Analizar archivos para agentes.

El número de modelos que debes configurar depende del producto y la característica:

• Para las características con un modelo seleccionable, donde eliges qué modelo utilizar, puedes configurar uno o más modelos; los modelos no configurados siguen utilizando suscripciones gestionadas por UiPath.
• Para las características con un conjunto de modelos fijos, donde la característica utiliza un conjunto predeterminado de modelos, todos los modelos deben estar configurados para que la característica funcione; la configuración parcial no es válida.

Producto	Función	LLM	Versión
Agentes 1	Diseñar, evaluar e implementar	Anthropic	anthropic.claude-3.5-sonnet-20240620-v1:0 anthropic.claude-3.5-sonnet-20241022-v2:0 anthropic.claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0 anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0
		Google	gemini-2.5-pro gemini-2.5-flash
		OpenAI	gpt-4o-2024-05-13 gpt-4o-2024-08-06 gpt-4o-2024-11-20 gpt-4o-mini-2025-04-14 gpt-4o-mini-2024-07-18
Autopilot	Generación	Google	gemini-2.5-flash-lite gemini-2.5-flash gemini-2.5-pro gemini-embedding-001
	Chat	Anthropic	anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0 anthropic.claude-sonnet-4-6 anthropic.claude-opus-4-6-v1
		Google	gemini-2.5-pro gemini-2.5-flash vista previa de gemini-3-flash vista previa de gemini-3-pro vista previa de gemini-3.1-pro
Autopilot para todos	Chat	Anthropic	anthropic.claude-3.5-sonnet-20240620-v1:0 anthropic.claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0
		OpenAI	gpt-4o-mini-2024-07-18
Agentes codificados	Invocar LLM	Anthropic	anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0 anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0 anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0
		Google	gemini-2.5-flash gemini-2.5-pro
		OpenAI	gpt-4.1-2025-04-14 gpt-4.1-mini-2025-04-14 gpt-5-2025-08-07 gpt-5-mini-2025-08-07 gpt-5.1-2025-11-13
Conexión a tierra del contexto	Incrustaciones	Géminis	gemini-embedding-001
	Ingestión avanzada	Géminis	gemini-2.5-flash
	DeepRAG	Géminis	gemini-2.5-flash
	Transformación por lotes	Géminis	gemini-2.5-flash gemini-2.5-flash-lite
	Transformación por lotes con búsqueda web	Géminis	gemini-2.5-flash gemini-2.5-flash-lite
Actividades de GenAI	Crear, probar e implementar	Anthropic	anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0 anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0 anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0 anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0 anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0 anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0
		Google	gemini-2.0-flash-001 gemini-2.5-pro gemini-2.5-flash
		OpenAI	gpt-5-2025-08-07 gpt-5-mini-2025-08-07 gpt-5-nano-2025-08-07 gpt-5.1-2025-11-13 gpt-4o-2024-11-20 gpt-4o-mini-2024-07-18
Healing Agent	Recuperación del flujo de trabajo	Google	gemini-2.5-flash
		OpenAI	gpt-4o-2024-08-06
Automatización de IU	ScreenPlay	Anthropic	anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0
		Google	gemini-2.5-flash
		OpenAI	gpt-4.1-mini-2025-04-14 gpt-4.1-2025-04-14 gpt-5-2025-08-07 gpt-5-mini-2025-08-07 computer-use-preview-2025-03-11
	Selectores semánticos	Google	gemini-2.5-flash
Test Manager	Autopilot Búsqueda de Autopilot Buscar pruebas obsoletas Generar casos de prueba Importar casos de prueba Generar informes Evaluación de requisitos	Anthropic	anthropic.claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0 (se reemplazará por anthropic.claude-4.5-sonnet en marzo de 2026)
		Google	gemini-2.5-pro gemini-2.5-flash
		OpenAI	gpt-4o-2024-11-20

¹ Requisitos de los agentes:

• Asegúrate de que tu LLM admita:
  • Llamada de herramientas (función) : el modelo debe poder llamar a herramientas o funciones durante la ejecución.
  • Deshabilitar las llamadas de herramientas paralelas : si tu proveedor lo admite, el modelo debe ofrecer la opción de deshabilitar las llamadas de herramientas paralelas.
• Al utilizar modelos personalizados, los agentes establecen de forma predeterminada un límite de 4096 tokens, independientemente de la capacidad real del modelo, ya que UiPath no puede inferir límites de tokens para las implementaciones definidas por el cliente.