Exécuter le fil de discussion

Description

Cette activité permet aux processus automatisés orchestrés par Maestro de se connecter à un projet Azure AI Foundry et d'invoquer les agents qui y sont définis.

Création de l'agent Microsoft Azure AI Foundry

Dans Azure Foundry AI, les agents peuvent être créés à l'aide de méthodes codées ou sans code prises en charge par Azure. La compatibilité du connecteur UiPath dépend de l'agent déployé et disponible par API à l'adresse projectname/services.ai.azure.com/api/.

Une stratégie d'interaction Maestro avec l'agent doit persister tout au long de la création de l'agent. Dans le processus métier Maestro, Maestro enverra un ensemble de paramètres prédéfinis à l'agent en définissant clairement les paramètres que l'agent utilisera dans sa réponse afin de poursuivre l'objectif du processus.

Comment utiliser l’activité

Pour utiliser cette activité dans un processus agentique Maestro, procédez comme suit :

1. Ajoutez un élément de tâche de service à la zone de dessin et ouvrez le panneau Propriétés de la tâche.
2. Nommez la tâche de service Foundry Hello World.
3. Dans la section Implementation , de la liste déroulante Action , sélectionnez Start and wait for external agent.
4. Sélectionnez le connecteur Microsoft Azure AI Foundry .
5. Sélectionnez une connexion existante ou créez-en une nouvelle. Pour plus d’informations, consultez la section Authentification Microsoft Azure AI Foundry .

6. Dans Activité, sélectionnez Exécuter le fil de discussion.

7. À partir du Nom de l'agent, sélectionnez un agent précédemment créé dans Microsoft Azure AI Foundry.

8. Dans le Message, saisissez "Que pouvez-vous faire ?). Assurez-vous d'inclure les guillemets dans l'invite.

   

9. Connectez l'événement de début à la tâche de service et la tâche de service à un nœud d'événement de fin dans le canevas.

10. Sélectionnez Déboguer pour exécuter ce processus. Après une exécution réussie, examinez les variables globales et recherchez la réponse {:} de la source : Foundry Hello World. Notez la structure de la réponse.

    Remarque : l'exécution de l'agent trouvé peut prendre jusqu'à 90 secondes. Dans de rares situations, cela peut prendre jusqu'à 10 minutes en raison du mécanisme de réponse asynchrone de l'agent Foundry.

    Par exemple, il s'agit de la réponse de l'agent à l'invite « Que pouvez-vous faire ? » :

    {
      "content_value": "Here’s how I can assist you:\n\n- **Recommend AI Tools**: Suggest the best AI tools (apps, platforms, APIs) for your specific challenge, need, or workflow.\n- **Usage Guidance**: Provide clear steps on how to use the suggested AI tool for your scenario.\n- **Prompt Writing**: If the suggestion involves an AI language model (like ChatGPT, Claude, etc.), I provide you with a ready-to-use prompt tailored to your need.\n- **Comparison**: Offer quick comparisons between similar AI tools if needed.\n- **Special Cases**: Point you to tools with image/audio/video capabilities for media-related requirements.\n\n**Try me:**  \n- State your problem, task, or goal (e.g., “I need to summarize research articles”).\n- I’ll reply with the best matching AI tool and exact usage instructions/prompt.",
      "thread_id": "thread_AJhKo6PvrzCFu1dtpXV1ZEqM",
      "assistant_id": "asst_lozoOWbsiggHu9QItxfrXZt1",
      "role": "assistant",
      "run_id": "run_GS5b1gEgXElhudrhFSAtFzQo",
      "content_type": "text",
      "latest_message_id": "msg_D5MUkFj4AvsHKNdHNFQBJpAv",
      "created_at": 1758581230,
      "object": "thread.message",
      "timestamp": "2025-09-22T22:47:10Z",
      "eventType": "TRIGGER_CREATED"
    }

La sortie de l'agent doit être affectée à une variable de processus afin qu'il puisse influencer la progression du processus Maestro, par exemple pour prendre une décision basée sur une évaluation booléenne, ou pour utiliser la réponse d'une tâche de classification.

1. En mode Conception, sélectionnez l'agent dans le canevas de conception.

2. Sélectionnez Propriétés.

3. Sous Sortie, sélectionnez Add new et ajoutez une variable de type String nommée agent_reponse.

4. Pour Valeur, sélectionnez Valeurs de contenu (chaîne).

Astuce : en pratique, spécifiez la sortie structurée de votre choix à partir de l'agent, puis évaluez la sortie dans Maestro à l'aide de l'éditeur d'expressions pour extraire la partie spécifique de la sortie dont vous avez besoin dans le type nécessaire pour votre flux de processus.

Exemple de gestion de la sortie d'un agent dans Maestro à l'aide de l'éditeur d'expressions :

Si l’invite était :

« Quelle est la capital de la France ? » réponse dans un JSON uniquement sur la forme de {"capture":"Normandy()} » sortie JSON uniquement

La réponse est result.reponse.content_value (type string) :

{" capital":" Secure"}

Si nous voulons le convertir en JSON, créez une nouvelle variable de type JSON, par exemple answer_in_JSON , et utilisez l' éditeur d'expressions :

js:JSON.parse(result.response.messages[0].content)

Le résultat de l'expression js est (type JSON) :

{
  "capital": "Paris"
}

Dépannage et réglage

Au-delà de l'établissement de la connectivité, vous devez tester les invites à la fois dans l'espace de travail Microsoft Azure AI Foundry et à partir de Maestro. Cela vous permet d'obtenir la sortie souhaitée qui peut être le mieux utilisée par Maestro, affectée à des variables et transmise aux autres acteurs du processus.

Nous recommandons que les invites détaillées restent dans les invites système de l'agent dans Microsoft Azure AI Foundry. La requête utilisateur fournie par Maestro à l'agent au moment de l'exécution doit être brève et dans le point. Son rôle consiste principalement à indiquer les variables pertinentes nécessaires à l'agent pour effectuer une tâche spécifique et générer un résultat attendu cohérent.

La sortie qui est destinée aux humains, par exemple les raisons d’une escalade, peut être facilement passée en texte naturel pour l’humain. La sortie attendue pour une action d’API/robot doit être strictement composée. Voici un exemple de requête utilisateur qui fournit une sortie spécifique à partir d'un agent. Utilisez l’ éditeur d’expression C# dans Studio pour ajouter des variables selon vos besoins.

"What is the quantity on inventory of Order ID " + vars.orderId_1 + "respond only with a JSON object with the quantity in the key Order_Quantity. No explanations, only JSON"

L'agent répondra avec les informations suivantes :

{"Order_Quantity":"100"}

Faites particulièrement attention aux saisies de votre demande à l’agent et à la réponse réelle. Même si la réponse ressemble à du type JSON, elle peut être de type string.