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

Comment les agents conversationnels sont-ils liés à Autopilot for Everyone ?

Comme plusieurs expériences de chat sont disponibles, il est important de savoir laquelle utiliser et quand.

Agents conversationnels vs. Autopilot for Everyone :

• Collaboration : ces deux expériences fonctionnent côte à côte. Les agents conversationnels ne remplacent pas Autopilot for Everyone.
• Différentes objectifs : percevez Autopilot for Everyone comme un agent général de UiPath, optimisé pour les tâches de productivité et interagissant avec la plateforme UiPath. Les agents conversationnels sont des experts que vous créez pour un cas d'utilisation spécifique (par ex. un assistant en politique RH).
• Accès : vous pouvez accéder à vos agents conversationnels spécialisés directement depuis Autopilot for Everyone, ce qui en fait un noyau central pour tous vos besoins conversationnels.

Agents conversationnels vs. Autopilots spécialisés :

• Chevauchement : les deux sont conçus à des fins spécifiques à un cas d'utilisation.

• Notre recommandation : nous recommandons de construire avec des agents conversationnels. Ils offrent une expérience de conception beaucoup plus riche et plus robuste lors de la création, des tests et de l'amélioration de votre agent spécifique à un cas d'utilisation.

• Différence clé : les agents conversationnels ne prennent actuellement pas en charge les téléchargements de fichiers ni l’automatisation locale, contrairement aux Autopilots spécialisés.

Licences

Pendant l'aperçu public, les exécutions d'agents conversationnels ne consomment pas d'unités de plateforme ou d'agent. Cependant, si l'agent utilise un service payant, tel qu'un outil DeepRAG, il consomme les unités nécessaires pour effectuer l'appel à cet outil.

Les détails officiels des licences pour les agents conversationnels seront disponibles lors de la disponibilité générale de la version 2025.10.

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 politiques de runtime. Les garde-fous s'appliquent pendant le test et le runtime et sont visibles dans les journaux de traçage. Pour plus de détails, reportez-vous à la section Garde-fous.

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

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 : tout d'abord, vérifiez que votre agent conversationnel a bien été créé et publié.
2. Ajouter IFrame : ouvrez votre application dans Studio et ajoutez un composant IFrame à votre page.
3. Configurez l'URL : définissez la propriété Source de l'IFrame sur une URL créée avec 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>"

   Consultez le tableau suivant pour plus de détails.

4. Publier l’application : publier votre application. L’agent est maintenant intégré et prêt à être utilisé !

Tableau 2. Paramètres 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 « Chatter maintenant » sur votre agent et copiez l'ID de l'URL.
mode	Non (No)	Régler sur embedded pour optimiser l’expérience de la barre de droite dans l’IFrame. Régler sur fullscreen pour optimiser l'expérience en mode plein écran dans IFrame. La valeur par défaut est fullscreen.
title	Non (No)	Le titre affiché dans l'en-tête du composant de chat. La valeur par défaut est le nom de l’agent.
welcomeTitle	Non (No)	Un titre pour l'écran d'accueil de la première exécution. La valeur par défaut est une chaîne vide.
welcomeDescription	Non (No)	Une description de l'écran d'accueil pour la première exécution. La valeur par défaut est une chaîne vide.
suggestions	Non (No)	Un tableau d'invites suggérées de première exécution pour l'utilisateur. La valeur par défaut est un tableau vide [] Remarque : Pour tester directement sur le navigateur, encapsulez 1 guillemets doubles. Exemple : ["Hi, what can you do", "Hello, how are you"] Pour l'intégration dans Apps, encapsulez 2 guillemets doubles - vous devez échapper la chaîne, sinon UiPath Apps générera une erreur de validation. (par exemple, [""Hi, what can you do""]).
showHistory	Non (No)	Un booléen (true ou false) pour contrôler la visibilité du panneau d'historique de discussion. La valeur par défaut est true.

Limitations

Les agents conversationnels sont actuellement en aperçu public. Nous travaillons activement à l’ajout de nouvelles fonctionnalités. Tenez compte des 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	Data Manager est actuellement désactivé. Étant donné que les sorties sont émises dynamiquement par l’agent conversationnel tout au long de la conversation, il n’est pas nécessaire de configurer les arguments de sortie. La possibilité de configurer les entrées, qui seraient des paramètres de haut niveau pour initialiser une conversation, sera disponible dans une prochaine version.
Téléchargements de fichiers	Vous ne pouvez pas charger des fichiers (par exemple, des fichiers PDF, des images) vers l’agent pendant une conversation. La possibilité de télécharger des fichiers sera disponible dans une prochaine version.
Automatisation de bureau local	L'agent ne peut pas exécuter d'automatisations qui interagissent avec votre bureau local (par exemple, via l'Assistant).
Connexions personnelles	Les outils ne peuvent pas être exécutés à l’aide de vos connexions Integration Service personnelles. 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 que par le biais de commandes textuelles. L’interaction vocale dans les deux sens sera disponible en aperçu dans une prochaine version.
Score de santé de l’agent	La fonctionnalité Agent Score d'évaluation des performances n'est pas encore disponible.
Gestion des instances	Les fonctionnalités avancées d’observabilité permettant de surveiller les performances des agents ne sont pas encore disponibles.
Commentaires des utilisateurs	Vous ne pouvez pas fournir de commentaires sur les réponses de l'agent.
SDK	Les SDK sans interface graphique et UI permettant d'intégrer des agents dans des applications externes tierces ne sont pas encore disponibles.
Intégrations tierces	L’accès conversationnel à l’agent via des applications comme Slack, Microsoft Teams ou MSFT Copilot n’est pas encore disponible.
Licences	Les détails de la licence officielle seront finalisés pour la publication de la 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.

• 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.