Acerca del chat de Autopilot (agente)

Agente conversacional en Test Manager, disponible en Test Cloud, para gestionar activos de prueba, generar pruebas, analizar ejecuciones de pruebas de rendimiento y navegar por proyectos a través del lenguaje natural.

¿Qué es el chat de Autopilot (agente)?

El chat de Autopilot (agente) es un agente consciente del contexto y habilitado para acciones que está disponible en Test Manager. El chat de Autopilot (agente) ofrece un asistente inteligente y conversacional en Test Manager, diseñado para mejorar la forma en que los probadores interactúan y gestionan sus activos.

En lugar de navegar por menús y filtros, los usuarios pueden hacer preguntas, realizar búsquedas, generar activos y desencadenar acciones en lenguaje natural. El chat mantiene el contexto conversacional cuando se utilizan herramientas, haciendo que las interacciones sean más naturales y fluidas.

El chat de Autopilot (agente) se conecta con las herramientas Autopilot integradas de Test Manager y se extiende más allá a través de la integración del servidor MCP, lo que le permite ejecutar comandos, evaluar requisitos, generar casos de prueba e incluso ejecutar procesos y agentes de automatización externos.

Importante:

El chat de Autopilot (agente) está disponible en Test Manager solo cuando se entrega a través de Test Cloud.

Figura 1. Chat de Autopilot (agente): ventana genérica

Para obtener información adicional y tutoriales grabados, suscríbete a la información complementaria mantenida en el portal Insider de UiPath, donde también puedes dejar comentarios.

¿Cuántos modos de trabajo tiene el chat de Autopilot (agente)?

El chat de Autopilot (agente) se puede utilizar con 2 modos: modo de edición y modo de agente .

1. El modo de edición permite a los usuarios consultar el sistema y luego elegir una de las herramientas u operaciones sugeridas por Autopilot para realizar la tarea consultada. Autopilot no continúa a menos que los usuarios confirmen la herramienta que se utilizará.

Figura 2. Chat de Autopilot (agente): modo de edición

Al trabajar en modo Editar , puedes consultar el razonamiento y expandirlo.

Figura 3. Chat de Autopilot (agente): razonamiento del modo de edición

2. El modo de agente permite a los usuarios consultar el sistema, pero luego confiar plenamente en Autopilot para elegir las mejores herramientas y operaciones para realizar la tarea consultada (sin intervención humana). Autopilot procede automáticamente y no se requiere confirmación del usuario.

Figura 4. Chat de Autopilot (agente): modo de agente

¿Qué LLM se pueden utilizar con el chat de Autopilot (agente)?

La lista de LLM compatibles se puede encontrar en el tema Configuración de LLM . Para ver qué modelo está realmente en vigor para el chat de Autopilot (agente) en tu tenant, su estado y su historial de configuración, consulta Centro de modelos.

¿Cómo puedo acceder al chat de Autopilot (agente) desde Test Manager?

Para acceder al chat de Autopilot (agente), busca el icono de Autopilot en el encabezado global. Abre un chat, accede al menú Configuración o al Historial de chat. Para obtener más información sobre la pantalla de chat y la configuración disponible, consulta Autopilot: interfaz de usuario.

¿Qué funcionalidades cubre el chat de Autopilot (agente) en Test Manager?

En lugar de navegar por menús y filtros, los usuarios pueden hacer preguntas, realizar búsquedas, generar activos y desencadenar acciones en lenguaje natural.

Abre la configuración del chat de Autopilot (agente) .

Figura 5. Configuración de chat (agente) de Autopilot

Las herramientas del marco de Test Manager son:

• Búsqueda de documentos
• Búsqueda de Autopilot
• Búsqueda web
• Evaluación de requisitos
• Generación de pruebas
• Detección de pruebas obsoletas
• Gráfico de Autopilot

Figura 6. Herramientas del marco de Test Manager

En Test Manager entregado a través de Test Cloud, se accede exclusivamente a la búsqueda de Autopilot a través de la herramienta de marco de búsqueda de Autopilot : el punto de entrada independiente de Autopilot Search solo está disponible en Test Manager entregado a través de Automation Cloud. Para obtener más información, consulta Buscar proyecto de Test Manager.

Las herramientas de Test Manager MCP son:

• Asignar casos de prueba a requisitos
• Asignar casos de prueba al conjunto de pruebas
• Asignar etiqueta de objeto
• Crear casos de prueba en masa
• Crear requisito
• Crear Caso de Prueba
• Crear conjunto de pruebas
• Obtener todas las etiquetas
• Obtener todas las etiquetas de objetos
• Obtener requisitos
• Obtener casos de prueba
• Obtener conjuntos de prueba
• Obtener ejecuciones de prueba
• Obtener registros de casos de prueba para ejecuciones de prueba
• Desasignar casos de prueba del requisito
• Desasignar casos de prueba del conjunto de pruebas

Figura 7. Herramientas de MCP de Test Manager

El análisis de las ejecuciones de pruebas de rendimiento y la generación de informes de rendimiento no forman parte de este conjunto de herramientas predeterminado. Estas capacidades requieren el servidor MCP de Performance Testing, descrito en Enlace al servidor MCP de Performance Testing.

Para obtener más información sobre el chat de Autopilot (agente) en el conjunto de productos de UiPath, consulta Autopilot: acerca del chat de Autopilot.

¿El chat de Autopilot (agente) consume mi grupo de uso?

Sí. El chat de Autopilot (agente) es la única interfaz en Test Manager que se basa en el grupo de uso de Autopilot: cada turno de chat consume de él, ya sea una conversación de forma libre o si le pides al chat de Autopilot (agente) que ejecute una capacidad en tu nombre. El uso de la propia acción dedicada de una capacidad en lugar del chat nunca consume el grupo. Para obtener el desglose completo y un ejemplo práctico, consulta Grupo de uso de Autopilot para pruebas.

¿Puedo conectar un servidor MCP personalizado al chat de Autopilot (agente) en Test Manager?

Sí, además de los servidores MCP personalizados creados en Orchestrator, también puedes conectar servidores MCP de UiPath de origen, que se añaden manualmente por URL en lugar de crearse a través de Orchestrator: el servidor MCP de Test Manager integrado y el servidor MCP de Performance Testing. Abre la configuración del chat de Autopilot (agente) y configura los servidores MCP como se describe en el tema Autopilot: interfaz de usuario .

¿Hay alguna directriz de consulta y solicitud para el chat de Autopilot (agente)?

Para obtener más información sobre las directrices de consulta y solicitud, consulta Autopilot: interactuar con el chat de Autopilot: recomendaciones.

¿Hay soporte para consultas que contienen campos personalizados?

¿Hay soporte para consultas que contienen campos personalizados? Sí.

Las consultas admiten tanto campos personalizados basados en texto como campos personalizados de etiquetas. Usa el chat de Autopilot (agente) para operaciones de campo personalizadas como:

• Buscar todos los campos personalizados disponibles (solicitud de ejemplo: Mostrar todos los campos personalizados).
• Buscar objetos de datos que tengan uno o más campos personalizados (solicitud de ejemplo: Buscar todos los requisitos donde Sprint = S1 y propietario = John Smith).
• Mover objetos de datos (solicitud de ejemplo: mover el requisito REQ:2 de S3 a S4).

¿En qué regiones se implementa el chat de Autopilot (agente)?

El chat de Autopilot (agente) se implementa en las siguientes regiones: UE, EE. UU., JA, CA, AUS, SI, Reino Unido, IN. Para obtener más información, consulta la sección Regiones globales de la nube de la documentación.

Los LLM que admiten el chat de Autopilot (agente) se implementan en las siguientes regiones: UE, EE. UU., JP. Para todas las demás regiones disponibles, los LLM se redirigen. Para obtener más información, consulta la sección Características de IA y enrutamiento de modelos de la documentación.

El centro de modelos te permite ver la región de enrutamiento utilizada para el tráfico de LLM del chat de Autopilot (agente) en tu tenant, y muestra si ese enrutamiento se ha editado desde el valor predeterminado.

Importante:

Si tu organización aplica una residencia de datos estricta en una política de AI Trust Layer y la región permitida no aloja un LLM compatible para el chat de Autopilot (agente), las solicitudes pueden fallar en lugar de redirigirse. De forma predeterminada, UiPath prioriza la continuidad del producto y enruta a la región disponible más cercana en su lugar.

Para obtener más información, consulta la sección Residencia de datos del tema Centro de modelos y Gestionar modelos en Centro de modelos.

Requisitos previos para el chat de Autopilot (agente)

1. Asegúrate de tener una cuenta de UiPath Test Cloud.
2. Asegúrate de habilitar los modelos de IA (LLM) en tus políticas de AI Trust Layer. Para utilizar las capacidades de IA proporcionadas por Autopilot, asegúrate de tener una política de AI Trust Layer activa e implementada en tu tenant. Más información sobre cómo:
   • Crear una política
   • Configura la política para AI Trust Layer
   • Implemente la política en el tenant donde desea utilizar Autopilot
3. Asegúrate de haber preparado cualquier documento que quieras adjuntar como parte de tu consulta. El chat de Autopilot (agente) acepta los formatos PDF, TXT, MD, Word y Excel. Ten en cuenta que, si adjuntas documentos PDF, el chat de Autopilot (agente) tiene en cuenta su estructura y formato durante el procesamiento.
4. Antes de introducir tu consulta en la ventana de chat de Autopilot (agente) , asegúrate de elegir el modo de trabajo (modo de edición o modo de agente ).
5. Para analizar las ejecuciones de pruebas de rendimiento o generar informes de rendimiento, añade el servidor MCP de Performance Testing manualmente en Configuración de chat. El servidor no está conectado de forma predeterminada. Para conocer los pasos, consulta Enlace al servidor MCP de Performance Testing.

Figura 8. Modo de chat de Autopilot (agente)

Funcionalidades en el chat de Autopilot (agente)

Búsqueda de Autopilot

Utiliza la búsqueda de Autopilot directamente dentro del chat, escribiendo términos completos, parciales o difusos de lo que estás buscando. El agente recupera todos los objetos coincidentes. Si se comete un error tipográfico, el chat corrige automáticamente los errores comunes.

Después de que aparezcan los resultados, puedes expandirlos o abrir la vista filtrada en la tabla de artefactos, sin salir del chat.

Ejemplos de consultas:

• Encuentra todos los requisitos en los que el campo personalizado Sprint está establecido en 123.
• Encuentra todos los casos de prueba que fallaron en los últimos 5 días.

Figura 9. Búsqueda de Autopilot en el chat de Autopilot (agente)

Gráficos de Autopilot

Utiliza la funcionalidad Gráficos de Autopilot para generar una representación visual de tus datos en forma de gráficos de barras, gráficos lineales y gráficos circulares. Ten en cuenta que los gráficos de Autopilot admiten defectos.

Ejemplos de consultas:

• Mostrar la distribución de archivos adjuntos por tipos de archivo.
• ¿Cuántos requisitos se prueban total, parcialmente o no se prueban?
• Mostrar casos de prueba fallidos agrupados por requisito.
• Mostrar pruebas fallidas sin defectos vinculados agrupadas por requisitos.
• Mostrar distribución de casos de prueba por etiqueta.
• Mostrar la distribución de requisitos con el campo personalizado 'Sprint'.
• ¿Qué conjuntos de pruebas tardan más en ejecutarse?
• Mostrar tendencias de casos de prueba que no se hayan ejecutado recientemente.
• Genera un gráfico circular con todas las incidencias abiertas agrupadas por gravedad.
• Genere un gráfico de barras con una barra para cada requisito que se vea afectado por las incidencias abiertas, donde cada barra es una pila de defectos agrupados por su gravedad, teniendo la gravedad superior en la parte superior.

Figura 10. Gráficos de Autopilot en el chat de Autopilot (agente)

Evaluación de requisitos impulsada por IA

Utiliza la funcionalidad Evaluar calidad para evaluar la claridad, la integridad y la comprobabilidad de los requisitos, garantizando entradas de mayor calidad antes de que comience el diseño de la prueba.

Para invocar una evaluación de requisitos desde el chat de Autopilot (agente), haz referencia al requisito por nombre o ID. El chat de Autopilot (agente) comprende el contexto, abre la interfaz de evaluación de requisitos y muestra un análisis detallado con sugerencias de mejora.

Una vez completada la evaluación del requisito, revisa el resultado, comprueba los problemas identificados y refina el requisito sin salir del chat.

Ejemplos de consultas:

• Evalúe la calidad del requisito "Enviar préstamo".
• Evalúa la calidad de UIB:24.

Cómo utilizar el chat de Autopilot (agente) para la evaluación de requisitos (modo Editar)

1. Introduzca una consulta que indique qué requisito debe evaluarse.

Figura 11. Chat de Autopilot (agente): evaluar consulta de requisitos

2. Selecciona Configurar y edita los campos: añade cualquier documento o selecciona qué documentos se incluirán en el análisis, añade o edita una solicitud, selecciona un modelo de IA y luego Aceptar o Rechazar la operación.

Figura 12. Chat de Autopilot (agente): evaluar la configuración de requisitos

3. Si seleccionas Rechazar, la operación no se realiza. Si seleccionas Aceptar, Autopilot trabaja en segundo plano para proporcionar los resultados.

Figura 13. Chat de Autopilot (agente): revisión de resultados de evaluación de requisitos

4. (Opcional) Introduce una consulta sobre la acción más inmediata que debe realizarse a continuación.

Generación de pruebas impulsada por IA

Utiliza la funcionalidad Generar casos de prueba para crear automáticamente casos de prueba estructurados y de alta calidad basados en detalles de requisitos, documentos de usuario, RAG o solicitudes de usuario.

Para invocar Generar casos de prueba desde el chat de Autopilot (agente), haz referencia a un requisito por nombre o ID. El chat de Autopilot (agente) interpreta tu intención, identifica el requisito relevante e inicia la herramienta Generar casos de prueba donde puedes proporcionar más contexto (etiquetas, campos personalizados).

Una vez generadas las pruebas, revisa las pruebas generadas.

Ejemplos de consultas:

• Genere casos de prueba para el requisito 'Enviar préstamo'.
• Genera casos de prueba para UIB:24.

Aprovechar RAG frente a Adjuntar documentos

Aprovechar RAG solo cuando:

• Los requisitos contienen términos ambiguos o abreviaturas
• Es necesario extraer el contexto ambiguo de varias fuentes de forma dinámica

Este es un ejemplo en el que debes aprovechar RAG: "Habilitar SSO para los módulos CR, BH y FI y sincronizar con el panel de BI". En este escenario de ejemplo, los documentos deben cargarse para RAG, haciendo referencia a las abreviaturas ambiguas.

Adjuntar documentos cuando:

• Los requisitos no contienen términos ambiguos
• Los archivos contienen información nítida sobre el requisito
• Puede definir solicitudes personalizadas e instruir a los LLM para extraer el contexto que es relevante para el requisito

Cómo utilizar el chat de Autopilot (agente) para la generación de pruebas (modo Editar)

1. Introduzca una consulta que genere pruebas para un requisito específico.

Figura 14. Chat de Autopilot (agente): consulta de generación de pruebas

2. Introduzca una consulta que indique qué requisito debe evaluarse. 3. Selecciona Configurar y edita los campos: añade cualquier documento o selecciona qué documentos se incluirán en el análisis, añade o edita una solicitud, selecciona un modelo de IA y luego Aceptar o Rechazar la operación. 4. Si seleccionas Rechazar, la operación no se realiza. Si seleccionas Aceptar, revisa los resultados.

Figura 15. Chat de Autopilot (agente): generar revisión de resultados de prueba

Búsqueda de documentación

Haga preguntas en lenguaje natural para aprender a utilizar Test Manager. El chat de Autopilot (agente) recupera la información directamente de la documentación oficial, completa con enlaces de origen para leer más.

Esto hace que la incorporación de nuevos equipos sea mucho más rápida y elimina la necesidad de cambiar entre la documentación y las pantallas del producto.

Ejemplos de consultas:

• ¿Cómo creo un requisito?
• ¿Cómo ejecuto un conjunto de pruebas?

Figura 16. Chat de Autopilot (agente): búsqueda de documentación

Detección de pruebas obsoletas

Utiliza la funcionalidad Buscar pruebas obsoletas para mantener un repositorio de pruebas limpio y actualizado identificando automáticamente los casos de prueba obsoletos o redundantes vinculados a los requisitos.

Para invocar Buscar pruebas obsoletas desde el chat de Autopilot (agente), haz referencia a un requisito por un nombre o ID. El chat de Autopilot (agente) interpreta tu intención, identifica el requisito relevante e inicia la herramienta Buscar pruebas obsoletas donde puedes proporcionar más contexto.

El chat de Autopilot (agente) analiza la relación entre los requisitos y sus casos de prueba asociados para detectar casos de prueba obsoletos causados por:

• Requisitos actualizados o obsoletos
• Cobertura redundante de la misma funcionalidad
• Entornos de prueba o dependencias obsoletos
• Pasos de prueba desalineados o no compatibles

Encontrar casos de prueba obsoletos permite a los probadores centrarse solo en activos de prueba ejecutables relevantes, mejorando tanto la precisión de la prueba como la eficiencia del mantenimiento.

Figura 17. Chat de Autopilot (agente): buscar pruebas obsoletas

Lector web y búsqueda web

Cuando una consulta queda fuera del ámbito de la documentación o de la búsqueda de Autopilot, el chat de Autopilot (agente) cambia automáticamente al modo de búsqueda web, pero solo dentro del contexto de Probar automatización.

El chat de Autopilot (agente) busca fuentes públicas de confianza para temas relacionados con marcos de prueba, estrategias de automatización o metodologías de control de calidad, y luego resume la información más relevante.

Los usuarios reciben orientación contextual y centrada en la automatización mientras permanecen dentro del dominio de Test Manager.

Ejemplos de consultas:

• ¿Cuáles son las mejores prácticas para escribir pruebas de regresión automatizadas?
• ¿Cómo debo diseñar casos de prueba basados en datos en la automatización?

Configuración y servidores MCP

MCP significa Protocolo de contexto de modelo , un estándar moderno que permite a los sistemas de IA (como el chat de Autopilot (agente)) conectarse de forma segura a fuentes de datos externas, herramientas y flujos de trabajo de automatización.

MCP funciona como puente entre tu asistente de IA y los sistemas o API con los que necesita interactuar. En lugar de que la IA solo genere respuestas de texto, MCP le permite tomar medidas , como crear requisitos, asignar casos de prueba o ejecutar un proceso de UiPath, todo a través de interfaces seguras y bien definidas.

Un servidor MCP aloja un conjunto de herramientas (o "capacidades") a las que el agente de IA puede llamar cuando detecta una intención relevante en tu solicitud de chat.

Cada herramienta MCP se comporta como un punto final de la API, pero es compatible con la IA, lo que significa que el chat entiende cuándo y cómo invocarla, basándose en el lenguaje natural.

• Escribes una solicitud en lenguaje natural en el chat, como: "Importa los dos últimos requisitos de este archivo de Excel".
• El chat interpreta tu intención y busca una herramienta MCP que pueda realizar esta acción.
• Se activa la herramienta MCP relevante (por ejemplo, Create_requirement), tomando la entrada de tu contexto (como los datos de Excel).
• La acción se ejecuta automáticamente, por ejemplo, crear requisitos o vincular casos de prueba.

Además del servidor MCP de Test Manager integrado y el servidor MCP de Performance Testing (ambos servidores MCP de UiPath de origen añadidos manualmente por URL), también se admiten servidores MCP personalizados creados en Orchestrator. Para obtener más información sobre los servidores MCP que pueden configurarse a través de Orchestrator, consulta Orchestrator: acerca de los servidores MCP y Orchestrator: gestión de servidores MCP.

Abre la configuración del chat de Autopilot (agente) y configura los servidores MCP como se describe en el tema Autopilot: interfaz de usuario .

Tipos de servidor MCP

• El servidor MCP de Test Manager integrado proporciona las siguientes herramientas:
  • Asignar casos de prueba al requisito
  • Asignar casos de prueba al conjunto de pruebas
  • Asignar etiqueta de objeto
  • Añadir etiquetas en masa
  • Añadir parámetros de casos de prueba de forma masiva
  • Añadir pasos de prueba de forma masiva
  • Crear casos de prueba en masa
  • Establecer valores de campo personalizados de forma masiva
  • Requisitos de actualización masiva
  • Casos de prueba de actualización masiva
  • Actualizar conjuntos de pruebas en masa
  • Pasos de prueba de actualización masiva
  • Crear requisito
  • Crear Caso de Prueba
  • Crear conjunto de pruebas
  • Obtener todas las etiquetas
  • Obtener todas las etiquetas de objeto por ID de objeto
  • Obtener ID de casos de prueba asignados para el requisito
  • Obtener valores de etiqueta de campo personalizados
  • Obtener valores de texto de campo personalizados
  • Obtener requisitos
  • Obtener parámetros del caso de prueba
  • Obtener casos de prueba
  • Obtener conjuntos de prueba
  • Obtener pasos de prueba para el caso de prueba
  • Obtener ejecuciones de prueba
  • Obtener registros de casos de prueba por ejecución de prueba
  • Leer solicitud
  • Buscar objetos por valor de campo personalizado
  • Desasignar casos de prueba del requisito
  • Desasignar casos de prueba del conjunto de pruebas
  • Actualizar el parámetro del caso de prueba
• El servidor MCP de Performance Testing proporciona acceso a los datos de ejecución de pruebas de rendimiento, lo que permite que el chat de Autopilot (agente) analice las ejecuciones de pruebas de rendimiento y genere informes de rendimiento. A diferencia del servidor MCP de Test Manager integrado, no está conectado de forma predeterminada y debe añadirse manualmente. Para conocer los pasos, consulta Enlace al servidor MCP de Performance Testing.
• Los servidores MCP personalizados creados a través de Orchestrator exponen tus propios procesos, automatizaciones o API, como un flujo de trabajo que genera datos de prueba o crea cuentas en una aplicación de terceros.

Enlace al servidor MCP de Test Manager

Puedes configurar el servidor MCP de Test Manager en la configuración del chat de Autopilot (agente).

1. En Orchestrator, ve a Servidores MCP y selecciona Añadir servidor MCP.
2. Selecciona el tipo de servidor de plataforma .
3. Selecciona Test Manager externo en el menú desplegable Tipo .
4. Introduce un Nombre para el servidor.
5. Copia la URL de vista previa generada automáticamente.
6. Abre la configuración del chat de Autopilot (agente) en Test Manager.
7. En Servidores MCP, pegue la URL copiada.
8. Selecciona Añadir y guardar.

Enlace al servidor MCP de Performance Testing

A diferencia del servidor MCP de Test Manager, el servidor MCP de Performance Testing no se genera a través de Orchestrator. En su lugar, lo añades directamente introduciendo su URL en la configuración del chat de Autopilot (agente).

1. Abre la configuración del chat de Autopilot (agente) en Test Manager.

2. En Servidores MCP, selecciona Añadir nuevo servidor.

3. Introduce una URL del servidor MCP de Performance Testing que siga este patrón:

   https://{yourcloudaccount.com}/{ACCOUNT_NAME}/{TENANT_NAME}/agenthub_/mcpfps/testmanagerperformancetesting

   Ejemplo: https://cloud.uipath.com/TestCloudAccount/DefaultTenant/agenthub_/mcpfps/testmanagerperformancetesting

4. Selecciona Añadir y guardar.

El servidor MCP de Performance Testing está conectado y el chat de Autopilot (agente) ahora puede acceder a los datos de ejecución de pruebas de rendimiento.

¿Por qué el chat de Autopilot (agente) no puede encontrar mi ejecución de prueba?

Si el chat de Autopilot (agente) informa de que no puede encontrar una ejecución de prueba coincidente cuando preguntas por los resultados de la prueba de rendimiento, comprueba si el servidor MCP de Performance Testing está conectado. Los datos de ejecución de pruebas de rendimiento solo son visibles para el chat de Autopilot (agente) a través de ese servidor: no forman parte del conjunto de herramientas MCP predeterminado de Test Manager y no se conectan automáticamente. Consulta Enlace al servidor MCP de Performance Testing para añadirlo.

Limitaciones conocidas

El chat de Autopilot (agente) reenvía el contexto completo del proyecto con cada turno de chat, y los usuarios no pueden configurar el almacenamiento en caché de solicitudes. Esto puede conducir a un uso y coste de tokens desproporcionadamente altos, y puede desencadenar fallos de límite de tasa de backend, particularmente para las configuraciones Trae tu propio modelo (BYOM) con límites de tokens por minuto más bajos que los modelos alojados en UiPath.

Para reducir el uso de tokens:

• Mantén los documentos de apoyo concisos y estima su recuento de tokens utilizando una herramienta como OpenAI Tokenizer.
• Crea una biblioteca de solicitudes personalizada con solicitudes concisas y reutilizables en lugar de repetir largas instrucciones en cada consulta.
• Para las configuraciones BYOM que alcanzan los límites de tasa, considera un modelo alojado en UiPath en su lugar.