Agents conversationnels

Remarque : les agents conversationnels sont disponibles en aperçu public.

À propos des agents conversationnels UiPath

Les agents conversationnels sont une nouvelle catégorie d'agents UiPath conçus pour engager des dialogues dynamiques, sur plusieurs tours et en temps réel avec les utilisateurs. Contrairement aux agents autonomes qui répondent à une seule requête, les agents conversationnels interprètent et réagissent à un flux continu de messages utilisateur. Ils gèrent le contexte de conversation, l'exécution des outils, les escalades humaines et la mémoire, ce qui permet une expérience d'automatisation plus riche et plus adaptative. Considérez-les comme des assistants numériques intelligents qui comprennent le contexte et gèrent naturellement l'ambiguïté.

Les agents conversationnels sont particulièrement utiles pour les scénarios qui nécessitent :

• Clarification continue ou échange aller-retour
• Guidage personnalisé en fonction de l'intention de l'utilisateur
• Secours humain transparent lorsque la confiance est faible

Tableau 1. Principales différences avec les agents autonomes

Fonctionnalités	Agent conversationnel	Agent autonome
Modèle d'interaction	Dialogue aller-retour et multi-tours	Exécution de tâche en un seul tour à partir d'une requête initiale
Cas d'utilisation principal	Assistance et support utilisateur en temps réel, collecte interactive d'informations	Exécution d'une tâche à partir d'une invite définie
Entrée utilisateur	Messages de chat utilisateur continus	Requête structurée unique
Force de base	Gestion de la conversation et de l'ambiguïté	Exécution d'un plan à travers des outils

Quand utiliser des agents conversationnels

Utilisez des agents conversationnels lorsque votre scénario d'automatisation implique une interaction en temps réel et contextuelle. Ces agents sont les mieux adaptés pour : ​

• Expériences en libre-service pour les clients ou les employés, telles que l'assistance technique ou des assistants d'intégration.
• Guidance interactive via des processus en plusieurs étapes, des formulaires ou des arbres de décision.
• Conversations contextuelles dans lesquelles les utilisateurs peuvent poser des questions de suivi ou fournir des informations de manière incrémentale.
• Interfaces en langage naturel pour les applications, les systèmes ou les bases de connaissances, permettant aux utilisateurs d'interroger des informations de manière conversationnelle.

Utilisez plutôt des agents autonomes lorsque la tâche peut être entièrement décrite dans une seule requête, avec tous les paramètres requis fournis dès le départ. Voici quelques exemples idéaux :

• Traitement de documents structurés (par exemple, extraction de données de factures ou de contrats)
• Génération automatisée de rapports basée sur une logique prédéfinie
• Tâches de synthèse ou de transformation avec des exigences claires et uniques

Quel est le lien entre les agents conversationnels et Autopilot for Everyone ?

Plusieurs expériences de discussion étant disponibles, il est important de savoir laquelle utiliser et quand.

Agents conversationnels et Autopilot for Everyone :

• Collaborer : ces deux expériences fonctionnent côte à côte. Les agents conversationnels ne remplacent pas Autopilot for Everyone.
• Différentes finalités : considérez Autopilot for Everyone comme l'agent général d'UiPath, optimisé pour les tâches de productivité et interagissant avec la plateforme UiPath. Les agents conversationnels sont des spécialistes que vous créez pour un usage spécifique (par exemple, un assistant de stratégie RH).
• Accès : vous pouvez accéder à vos agents conversationnels spécialisés directement depuis Autopilot for Everyone, ce qui en fait un hub central pour tous vos besoins conversationnels.

Agents conversationnels et Autopilots spécialisés :

• Chevauchement : les deux sont conçus pour des usages spécifiques.

• Notre recommandation : nous vous recommandons de créer avec des agents conversationnels. Ils fournissent une expérience de conception beaucoup plus riche et plus robuste permettant de créer, de tester et d'affiner votre agent pour un usage spécifique.

• Principale différence : les agents conversationnels ne prennent actuellement pas en charge les téléchargements de fichiers ou l'automatisation du bureau local, contrairement aux autopilotes spécialisés.

Licences

Lors d'un aperçu public, l'exécution des agents conversationnels ne consomme pas d'Agent Units ni de Platform Units. Cependant, si l'agent utilise un service payant, tel qu'un outil DeepRAG, il consomme les unités nécessaires pour appeler cet outil.

Official licensing details for conversational agents will become available with the general availability release.

Remarque : Le démarrage d'une conversation avec un agent conversationnel déclenche un processus Orchestrator dédié à ce chat. Ce processus apparaît toujours comme En cours d'exécution afin de répondre immédiatement à vos messages. Cependant, des ressources ne sont consommées que lorsque vous envoyez effectivement un message. Lorsqu'il est inactif et en attente, il ne consomme aucune ressource.

En attendant, tenez compte des éléments suivants :

Meilleures pratiques

Lors de la conception d'un agent conversationnel, tenez compte des meilleures pratiques suivantes :

1. Commencez par définir clairement un persona : précisez le ton et le champ d'action de l'agent (par exemple, « Tu es un assistant RH sympathique… »).
2. Conception pour l'imprévisibilité : les utilisateurs peuvent fournir des informations incomplètes ou incorrectes. Gérez l'ambiguïté avec élégance.
3. Guide d'utilisation des outils : veillez à ce que leur description indique clairement quand et comment les utiliser.
4. Itération avec des évaluations : créez des cas de test pour les chemins heureux et malheureux. Mettez à jour votre logique d'agent en conséquence.

Démarrer avec les agents conversationnels.

La création d'un agent conversationnel suit un cycle de vie structuré qui inclut la conception, les tests, le déploiement et la surveillance. Les principales étapes sont les suivantes :

1. Conception de l'agent : utilisez Studio Web pour définir l'invite système de l'agent, configurer les outils disponibles, ajouter un ancrage dans le contexte et configurer des workflows d'escalade.
2. Test et évaluation : Utilisez le chat de débogage intégré pour tester les interactions multi-tours. Ajoutez des conversations réelles ou simulées aux ensembles d'évaluation pour valider le comportement et les performances.
3. Publier et déployer : Publiez l'agent sous forme de package de solution dans Orchestrator. Assurez-vous que le dossier solution inclut un Unattended Robot serverless pour l'exécution.
4. Accès et gestion : interagir avec l'agent via la gestion des instances. Surveiller le comportement du runtime, examiner les journaux de traçage et effectuer des itérations en fonction des commentaires.

Création d'un agent conversationnel

Vous pouvez créer des agents conversationnels dans Studio Web à l'aide du même concepteur low-code que pour les agents autonomes, avec des différences clés adaptées au dialogue en temps réel et multi-tours.

Créer l'agent

Pour commencer :

1. Accédez à studio.uipath.com.
2. Sélectionnez le bouton Create New (Créer nouveau), puis Agent.
3. Sélectionnez le type d'agent de conversation.

   Vous pouvez éventuellement décrire votre agent à Autopilot pour générer une configuration de démarrage.

Graphique 1. Création d'un nouvel agent de conversation

Configurer l'invite système

La requête système définit le profil de l'agent, ses objectifs, ses contraintes comportementales et sa logique d'outils et d'escalade. Utilisez-la pour indiquer à l'agent comment procéder pour :

• Saluer les utilisateurs.
• Gérer les requêtes inconnues.
• Escalader les problèmes ou appeler des outils.
• Conservez un ton et un style cohérents.

Conseil : Autopilot peut vous aider à générer une requête de démarrage efficace selon votre cas d'utilisation.

Les agents conversationnels n'utilisent pas les invites utilisateur ni les entrées/sorties du Gestionnaire de données. Toutes les entrées sont collectées en direct au cours de la conversation.

Configurer les outils

Les outils permettent aux agents de prendre des mesures lors d'une conversation, telles que l'exécution d'automatisations, de processus ou d'appels d'API. Les types d'outils pris en charge sont les suivants : workflows RPA, workflows d'API, activités et autres agents (à l'exception des agents conversationnels).

Conseil : pour les workflows qui effectuent exclusivement des appels d'API, nous vous recommandons d'utiliser des workflows d'API pour obtenir de meilleures performances dans les discussions en temps réel.

Utilisez des garde-fous au niveau des outils pour appliquer les stratégies de runtime. Les garde-fous s'appliquent à la fois pendant le test et l'exécution, et sont visibles dans les journaux de traçage. Pour de plus amples informations, consultez la section Garde-fous personnalisés.

Configurer les contextes

Ajoutez un ancrage dans le contexte pour donner à votre agent accès à des sources de connaissances spécifiques. L'agent peut interroger ces index pour fournir des réponses éclairées et basées sur des citations. Pour de plus amples informations, reportez-vous à la section Contextes.

Configurer les escalades et la mémoire de l'agent

Les agents conversationnels prennent en charge les workflows d'escalade et la mémoire de l'agent pour améliorer la prise de décision :

• Les escalades permettent à l'agent de confier les conversations à un humain via Action Center lorsque la confiance est faible ou que l'intention de l'utilisateur est floue. Les conversations s'exécutent de manière synchrone, ce qui signifie que l'agent interrompt toute interaction supplémentaire jusqu'à ce que l'escalade soit résolue.
• La mémoire d'agent permet à l'agent de mémoriser et de réutiliser les escalades précédemment résolues, ce qui réduit la redondance et améliore l'efficacité.

Pour de plus amples informations, reportez-vous à la section Escalades et mémoire de l'agent.

Évaluer et tester l'agent

Les évaluations permettent de garantir que votre agent de conversation se comporte de manière fiable dans des chemins de dialogue variés. Le processus est similaire à l'évaluation d'un agent autonome, mais il est adapté au dialogue.

Utilisez le panneau Sortie pour simuler de vraies conversations. Sélectionnez Test sur le cloud pour exécuter l'agent dans un environnement de type chat et interagir avec votre agent en langage naturel.

Afficher les journaux d'exécution en temps réel

À droite du chat, développez le traçage d'exécution complet, qui fournit un traçage en temps réel de l'exécution de l'agent. Il affiche des détails tels que :

• Appels et réponses d'agent LLM
• Appels d'outils, avec arguments et sorties finales

Ajouter des scénarios de test

Vous pouvez ajouter des scénarios de test directement depuis le panneau Sortie en sélectionnant Ajouter à l'ensemble d'évaluation après une exécution de test. Un test d'évaluation est créé pour la conversation avec :

• Historique des conversations : un enregistrement des tours précédents du dialogue.
• Message utilisateur actuel : le dernier message de l'utilisateur dans la conversation.
• Réponse attendue de l'agent.

Cela vous permet de tester la capacité de l'agent à maintenir le contexte et à gérer les questions de suivi, ce qui est essentiel pour une bonne expérience conversationnelle.

Figure 2. Création d'ensembles d'évaluation

Pour chaque test d'évaluation, vous pouvez utiliser l'interface du générateur de conversation pour modifier l'historique des conversations et l'invite utilisateur actuelle. Une interface similaire vous permet de définir et d'affiner la réponse attendue de l'agent, ce qui garantit une validation précise des tests.

Figure 3. La fenêtre du générateur de conversation lors de la modification d'un test d'évaluation

Figure 4. Vous pouvez importer une conversation depuis le Chat de débogage en sélectionnant Ajouter à l'ensemble d'évaluation

Accès aux agents conversationnels

Une fois un agent de conversation publié et déployé, vous pouvez interagir avec lui via la gestion des instances, située dans la section Agents d'Automation Cloud.

Figure 5. Gestion des instances d'agent

Accessing agents in Microsoft Teams and Slack (Preview)

You can access conversational agents in Microsoft Teams and Slack. For details, refer to:

• Autopilot - Utiliser le chat 1:1 avec l’application Autopilot for Teams

• Autopilot - UiPath Autopilot pour Slack

Intégrer des agents conversationnels dans UiPath Apps

Vous pouvez également intégrer un agent conversationnel directement dans une application UiPath à l'aide du composant IFrame.

1. Créer et publier : assurez-vous tout d'abord que votre agent conversationnel a été créé et publié.
2. Ajouter un composant IFrame : ouvrez votre application dans Studio et ajoutez un composant IFrame à votre page.
3. Configurer l'URL : définissez la propriété Source d'IFrame sur une URL qui possède le format et les paramètres suivants : "https://<cloud_env>.uipath.com/<organization>/<tenant>/autopilotforeveryone_/conversational-agents/?agentId=<agent_id>&mode=embedded&title=<title>&welcomeTitle=<welcome_title>&welcomeDescription=<welcome_description>&suggestions=<suggestions>"

   Examinez le tableau suivant pour plus de détails.

4. Publier l'application : publiez votre application. L'agent est désormais intégré et prêt à l'emploi !

Table 2. Paramètres des URL

Paramètre	Requis	Description
agentId	Oui (Yes)	L'ID de version de l'agent publié. Pour le trouver, accédez à Agents > Agents conversationnels, cliquez sur « Discuter maintenant » sur votre agent et copiez l'ID depuis l'URL.
mode	Non (No)	Choisissez embedded pour l'optimiser en tant qu'expérience de barre latérale droite dans IFrame. Choisissez fullscreen pour l'optimiser en tant qu'expérience en mode plein écran dans IFrame. La valeur par défaut est fullscreen.
title	Non (No)	Le titre s'affiche dans l'en-tête du composant de discussion. Par défaut, le nom de l'agent.
welcomeTitle	Non (No)	Titre de l'écran de bienvenue de la première exécution. Par défaut, une chaîne de caractères vide.
welcomeDescription	Non (No)	Description de l'écran de bienvenue de la première exécution. Par défaut, une chaîne de caractères vide.
suggestions	Non (No)	Tableau de suggestions de requêtes présenté à l'utilisateur lors de la première exécution. Par défaut, un tableau vide [] Remarque : Pour tester directement la requête dans le navigateur, entourez-la de guillemets doubles. Exemple : ["Hi, what can you do", "Hello, how are you"] Pour l'intégration d'Apps, ajoutez 2 guillemets doubles – vous devez échapper à la chaîne de caractères, sinon UiPath Apps générera une erreur de validation. (par exemple, [""Hi, what can you do""]).
showHistory	Non (No)	Une instruction booléenne (true ou false) permettant de contrôler la visibilité du panneau Historique des discussions. Par défaut, il s'agit de true.

Limitations

Les agents conversationnels sont actuellement en aperçu public. Nous travaillons activement à l'ajout de nouvelles fonctionnalités. Veuillez noter les limitations suivantes.

Capacité	Description
Requête utilisateur	Les invites utilisateur ne sont pas requises : ces agents ne reposent pas sur des invites prédéfinies pour collecter les entrées. Ils consomment plutôt les messages en temps réel et y répondent au fil des tours, un par un.
Data Manager	Le Gestionnaire de données est actuellement désactivé. Étant donné que les sorties sont générées dynamiquement par l'agent conversationnel tout au long de la conversation, il n'est pas nécessaire de configurer d'argument de sortie. La possibilité de configurer les entrées, qui seraient des paramètres de haut niveau pour initialiser une conversation, sera disponible dans une version future.
Téléversements de fichiers	Vous ne pouvez pas téléverser des fichiers (par exemple, des fichiers PDF, des images) vers l'agent pendant une conversation. La possibilité de téléverser des fichiers sera disponible dans une version future.
Automatisation du bureau local	L'agent ne peut pas exécuter d'automatisations qui interagissent avec votre bureau local (par exemple, via Assistant).
Connexions personnelles	Les outils ne peuvent pas être exécutés à l'aide de vos connexions personnelles à Integration Service. Seules les connexions partagées peuvent être utilisées actuellement.
Confirmation de l'outil	L'agent ne demande pas de confirmation avant d'exécuter un outil.
Interaction vocale	Vous ne pouvez interagir avec l'agent qu'à l'aide de commandes de textuelles. L'interaction vocale Push-to-talk et bidirectionnelle sera disponible en aperçu dans une version future.
Score de santé de l'agent	La fonctionnalité Score de l'agent pour l'évaluation des performances n'est pas encore disponible.
Gestion des instances	Les fonctionnalités d'observabilité avancées pour surveiller les performances de l'agent ne sont pas encore disponibles.
Commentaires de l'utilisateur	Vous ne pouvez pas fournir de commentaires (par exemple, pouce levé/baissé) sur les réponses de l'agent.
SDK	Les SDK Headless et UI permettant d'intégrer des agents dans des applications externes tierces ne sont pas encore disponibles.
Intégrations tierces	L'accès aux agents conversationnels à l'aide d'interfaces telles que Slack, Microsoft Teams ou MSFT Copilot n'est pas encore disponible.
Licences	Les détails officiels des licences seront finalisés pour la version de disponibilité générale.

FAQ

Pourquoi existe-t-il autant de tâches Orchestrator pour les agents conversationnels ?

Chaque fois qu'un utilisateur entame une conversation avec un agent conversationnel, une nouvelle tâche Orchestrator est créée pour gérer cette session. Ces tâches :

• Restez actif pendant une durée maximale de huit heures d'inactivité.

• Terminer automatiquement si aucune autre entrée utilisateur n'est reçue dans cette fenêtre.

• Contribuez à minimiser le temps de démarrage en maintenant la session de l'agent active et réactive lors des conversations en cours.

Ce comportement garantit que l'agent est toujours prêt à répondre sans délai, tout en optimisant l'utilisation des ressources pendant les périodes d'inactivité.

Pourquoi mon agent de conversation ne commence-t-il pas depuis la gestion des instances ?

Si votre agent conversationnel ne démarre pas dans Instance Management, vérifiez les exigences suivantes :

• Assurez-vous d'avoir affecté à la fois un robot sans serveur et un Unattended Robot au dossier solution qui contient votre agent.

• Make sure you are in the correct tenant where your conversational agent solution resides.

• Assurez-vous que votre locataire dispose d'un nombre suffisant de Robot Units disponibles pour prendre en charge l'exécution du runtime.

Sans ces ressources, l'agent ne s'initialisera pas ou ne s'exécutera pas lorsqu'il sera déclenché depuis la gestion des instances.