Acerca del chat de Autopilot

¿Qué es Autopilot Chat?

Autopilot Chat is a context-aware and action-enabled agent which is available in Test Manager in Public Preview. Autopilot Chat brings an intelligent, conversational assistant in Test Manager, designed to enhance how testers interact with and manage their assets.

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.

Autopilot Chat connects with Test Manager’s built-in Autopilot tools and extends further through MCP server integration, allowing it to execute commands, evaluate requirements, generate test cases, and even run external automation processes and agents.

Importante:

Autopilot Chat is available in Test Manager only when delivered through Test Cloud.

Figure 1. Autopilot Chat - generic window

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¿Cuántos modos de trabajo tiene Autopilot Chat?

Autopilot Chat can be used with 2 modes: Edit mode and Agent mode.

1. Edit mode enables users to query the system and then choose one of the tools or operations suggested by Autopilot to perform the queried task. Autopilot does not proceed unless users confirm the tool to be used.

Figure 2. Autopilot Chat - Edit mode

When working in Edit mode, you can consult the reasoning and expand it.

Figure 3. Autopilot Chat - Edit mode reasoning

2. Agent mode enables users to query the system but then fully rely on Autopilot to choose the best tools and operations to perform the queried task (with no human intervention). Autopilot proceeds automatically and no user confirmation is required.

Figure 4. Autopilot Chat - Agent mode

¿Qué LLM se pueden usar con Autopilot Chat?

The list of supported LLMs can be found in the Configuring LLMs topic.

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

To access Autopilot Chat, look for the Autopilot icon in the global header. Open a chat, access the Settings menu or the Chat History. To learn more about the chat screen and the available settings, refer to Autopilot - User interface.

¿Qué funcionalidades cubre Autopilot Chat 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.

Open the Autopilot Chat settings.

Figure 5. Autopilot Chat settings

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

Figure 6. Test Manager framework tools

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

Figure 7. Test Manager MCP tools

To learn more about Autopilot Chat across the UiPath suite of products, refer to Autopilot - About Autopilot chat.

¿Puedo conectar un servidor MCP personalizado a Autopilot Chat en Test Manager?

Only the custom MCP servers created in Orchestrator are supported. Open the Autopilot Chat settings and configure the MCP servers as described in the Autopilot - User interface topic.

¿Existen directrices de consulta y solicitud para Autopilot Chat?

To learn more about query and prompt guidelines, refer to Autopilot - Interacting with Autopilot chat - recommendations.

¿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. Utiliza Autopilot Chat 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 Autopilot Chat?

Autopilot Chat is deployed in the following regions: EU, US, JA, CA, AUS, SI, UK, IN. For more information, refer to the Global cloud regions section of the documentation.

The LLMs which support Autopilot Chat are deployed in the following regions: EU, US, JP. For all the other available regions, the LLMs are re-routed. For more information, refer to the AI features and model routing section of the documentation.

Requisitos previos para el chat de Autopilot

1. Asegúrate de tener una cuenta de UiPath Test Cloud.
2. Make sure to enable AI models (LLMs) in your AI Trust Layer policies. To use the AI capabilities provided by Autopilot, make sure you have an AI Trust Layer policy active and deployed to your tenant. Learn how to:
   • Crear una política
   • Configura la política para AI Trust Layer
   • Implemente la política en el tenant donde desea utilizar Autopilot
3. Make sure you have prepared any documents you want to attach as part of your query. Autopilot Chat accepts PDF, TXT, MD, Word, and Excel formats. Note that, if you attach PDF documents, Autopilot Chat takes into account its structure and formatting during processing.
4. Before entering your query into the Autopilot Chat window, make sure that you choose the working mode (Edit mode or Agent mode).

Figure 8. Autopilot Chat mode

Funcionalidades en el chat de Autopilot

Búsqueda de Autopilot

Use Autopilot Search directly inside the chat, by typing full, partial or fuzzy terms of what you are looking for. The agent retrieves all the matching objects. If a typo is made, the chat auto-corrects common mistakes.

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.

Figure 9. Autopilot Search in Autopilot Chat

Gráficos de Autopilot

Use the Autopilot Charts functionality to generate a visual representation of your data in the form of bar charts, line charts, and pie charts. Note that Autopilot Charts supports defects.

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.

Figure 10. Autopilot Charts in Autopilot Chat

Evaluación de requisitos impulsada por IA

Use the Evaluate Quality functionality to assess the clarity, completeness, and testability of requirements, ensuring higher-quality inputs before test design begins.

To invoke a requirement evaluation from Autopilot Chat, reference the requirement by name or ID. Autopilot Chat understands the context, opens the Requirement Evaluation interface, and displays a detailed analysis with improvement suggestions.

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 Autopilot Chat para la evaluación de requisitos (modo Editar)

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

Figure 11. Autopilot Chat - Evaluate Requirement query

2. Select Configure and edit the fields: add any documents or select which documents to be included in the analysis, add or edit a prompt, select an AI model, and then either Accept or Reject the operation.

Figure 12. Autopilot Chat - Evaluate Requirement configuration

3. If you select Reject, the operation is not performed. If you select Accept, Autopilot works behind the scenes to provide the results.

Figure 13. Autopilot Chat - Evaluate Requirements result review

4. (Optional) Enter a query about the most immediate action that needs to be performed next.

Generación de pruebas impulsada por IA

Use the Generate Test Cases functionality to automatically create high-quality, structured test cases based on requirement details, user documents, RAG or user prompts.

To invoke Generate Test Cases from Autopilot Chat, reference a requirement by name or ID. Autopilot Chat interprets your intent, identifies the relevant requirement, and launches the Generate Test Cases tool where you can provide more context (labels, custom fields).

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.

Leverage RAG vs. Attach documents

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 Autopilot Chat para la generación de pruebas (modo Editar)

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

Figure 14. Autopilot Chat - Test Generation query

2. Enter a query indicating which requirement needs to be evaluated. 3. Select Configure and edit the fields: add any documents or select which documents to be included in the analysis, add or edit a prompt, select an AI model, and then either Accept or Reject the operation. 4. If you select Reject, the operation is not performed. If you select Accept, review the results.

Figure 15. Autopilot Chat - Generate Test result review

Búsqueda de documentación

Ask questions in natural-language questions to learn how to use Test Manager. Autopilot Chat retrieves the information directly from the official documentation, complete with source links for further reading.

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?

Figure 16. Autopilot Chat - Documentation Search

Detección de pruebas obsoletas

Use the Find Obsolete Tests functionality to maintain a clean, up-to-date test repository by automatically identifying the outdated or redundant test cases linked to requirements.

To invoke Find Obsolete Tests from Autopilot Chat, reference a requirement by either a name or ID. Autopilot Chat interprets your intent, identifies the relevant requirement, and launches the Find Obsolete Tests tool where you can provide more context.

Autopilot Chat analyzes the relationship between requirements and their associated test cases to detect obsolete test cases caused by:

• 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.

Figure 17. Autopilot Chat - Find Obsolete Tests

Lector web y búsqueda web

When a query falls outside the scope of documentation or Autopilot Search, Autopilot Chat automatically switches to web search mode, but only within the context of Test Automation.

Autopilot Chat searches trusted public sources for topics related to testing frameworks, automation strategies, or QA methodologies, and then summarizes the most relevant insights.

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 stands for Model Context Protocol — a modern standard that allows AI systems (like Autopilot Chat) to securely connect to external data sources, tools, and automation workflows.

MCP works as a bridge between your AI assistant and the systems or APIs it needs to interact with. Instead of the AI just generating text responses, MCP lets it take action — such as creating requirements, assigning test cases, or running a UiPath process — all through well-defined, secure interfaces.

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.

In addition to the built-in Test Manager MCP server, only the MCP servers created in Orchestrator are supported. To learn more about the MCP servers which can be configured via Orchestrator, refer to Orchestrator - About MCP Servers and Orchestrator - Managing MCP Servers.

Open the Autopilot Chat settings and configure the MCP servers as described in the Autopilot - User interface topic.

Tipos de servidor MCP

• The built-in Test Manager MCP server provides the following tools:
  • Asignar casos de prueba al requisito
  • Asignar casos de prueba al conjunto de pruebas
  • Asignar etiqueta de objeto
  • Añadir etiquetas en masa
  • Crear casos de prueba en masa
  • Establecer valores de campo personalizados de forma 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 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
  • Buscar objetos por valor de campo personalizado
  • Desasignar casos de prueba del requisito
  • Desasignar casos de prueba del conjunto de pruebas
• The custom MCP servers created via Orchestrator expose your own processes, automations, or APIs — such as a workflow that generates test data or creates accounts in a third-party app.

Enlace al servidor MCP de Test Manager

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

1. Abre la configuración del chat de Autopilot.
2. Under MCP Servers, enter a Test Manager server URL which observes this pattern: https://{yourcloudaccount.com}/{ACCOUNT_NAME}/{TENANT_NAME}/agenthub_/mcpfps/testmanager. Add your cloud URL, account and tenant name in the relevant placeholders. Example: https://cloud.uipath.com/TestCloudAccount/DefaultTenant/agenthub_/mcpfps/testmanager
3. Select Add and Save.