Gérer les agents UiPath

La page Agents dans Automation Cloud^TM sert de registre centralisé et de hub d'observabilité pour tous les agents UiPath. Utilisez-le pour surveiller les performances, tester le comportement conversationnel, gérer les ressources partagées et conserver une visibilité sur l'ensemble de votre écosystème déployé.

Depuis un seul endroit, vous pouvez :

• Surveiller les agents déployés et examiner les mesures de performance en temps réel.
• Test conversational agents before and after deployment.
• Enquêter sur les incidents d'agent ou résoudre les problèmes de fonctionnement dégradé.
• Accéder aux modèles d'agent et les déployer depuis UiPath Marketplace.
• Gérer les index d'ancrage dans le contexte.

Terminologie

• Une instance d'agent correspond à une exécution unique et active d'un agent UiPath déployé – représentant une occurrence de runtime durant laquelle l'agent traite des données en entrée, raisonne, exécute des outils et génère une sortie conformément à sa logique et son contexte définis.

• La gestion des instances d'agent représente l'ensemble des tâches liées à la surveillance, la maintenance, l'amélioration et l'arrêt des agents et des tâches d'agent.

Fonctionnalités clés

Voici les principales fonctionnalités de la page Agents dans Automation Cloud^TM :

• Surveillance de l'agent en temps réel.
• Gestion et récupération des erreurs.
• Coordination entre agents et opérateurs humains en cours d'exécution.
• Gestion de la fusion et des consensus par le biais de passerelles de prise de décision.
• Analyse et optimisation des performances basées sur plusieurs mesures.
• Des contrôles de gouvernance et de conformité garantissent le respect des règles d'entreprise.

Vue d'ensemble (Overview)

L'onglet Présentation fournit un résumé de haut niveau de votre écosystème d'agents, consolidant les Insights opérationnels, les indicateurs de performance et les analyses de consommation dans une vue centralisée. Il sert de centre de commande pour comprendre les performances des agents au sein de votre organisation et évaluer leur efficacité dans l'utilisation des ressources.

Insights sur les performances

L'onglet agrège les données de runtime sur tous les agents déployés pour vous aider à surveiller les tendances des performances et à identifier les opportunités d'optimisation. Les mesures clés incluent :

• Total des tâches : suit le nombre total d'exécutions d'agent terminées, fournissant une mesure de l'activité et de l'adoption.

• Taux de réussite : mesure le pourcentage d'exécutions réussies de l'agent pour vous aider à évaluer la fiabilité et à détecter les erreurs récurrentes ou l'instabilité dans les configurations de l'agent.

• Délai de réponse moyen : indique la rapidité avec laquelle vos agents sont capables d'effectuer des tâches, ce qui vous permet de surveiller la latence et l'efficacité à grande échelle.

• Consommation d'Agent Unit : quantifie l'utilisation totale d'Agent Unit de tous les agents, ce qui permet d'améliorer les prévisions, la budgétisation et l'allocation des ressources.

Analyses de surveillance et de commentaires

L'onglet fait également apparaître les tendances de consommation et de commentaires dans votre environnement :

• Les rapports de consommation d'Agent Unit identifient les agents les plus actifs ou les plus coûteux, ce qui aide à hiérarchiser le réglage ou l'allocation des ressources.

• Les résumés des commentaires mettent en évidence les agents qui reçoivent le plus d'interactions utilisateur ou d'évaluations de performance, ce qui aide les équipes à se concentrer sur l'amélioration de l'expérience utilisateur et de l'impact.

Filtre et analyse basée sur le temps

Les administrateurs peuvent analyser les données selon différentes dimensions, telles que le type d'agent, l'état de déploiement ou la plage de temps, pour identifier les anomalies et évaluer les tendances sur des périodes opérationnelles définies (par exemple, vues quotidiennes, hebdomadaires ou mensuelles). Ces filtres permettent une analyse ciblée et simplifient le reporting.

Agents déployés

L'onglet Agents déployés fournit une vue consolidée de tous les agents actuellement actifs en production, accompagnée de métriques en temps réel sur les performances, l'état et les retours. Il constitue le principal espace de travail pour surveiller l'efficacité opérationnelle, diagnostiquer les problèmes et garantir que les agents déployés fournissent des résultats cohérents et de haute qualité.

Visibilité de l'agent unifiée

Cette vue agrège tous les agents prêts pour la production dans votre locataire, ce qui permet aux administrateurs et aux développeurs d'évaluer rapidement le statut opérationnel et l'activité récente. Chaque fiche agent résume les principales métriques opérationnelles, notamment :

• Taux de réussite : le pourcentage d'exécutions réussies, qui vous aide à identifier les agents dégradés ou peu performants.

• Délai de réponse moyen : measure de la vitesse et de l'efficacité des tâches récentes.

• Volume de commentaires : le nombre d'évaluations utilisateur ou système collectées pour l'agent.

• Indicateurs d'état de santé : signaux visuels (par exemple, En bon état, Dégradé) reflétant les tendances globales de performance et la stabilité du runtime.

Les agents peuvent être filtrés par état, type, dossier ou plage temporelle, ce qui permet une surveillance précise dans tous les domaines métier ou environnements de déploiement.

Insights opérationnels et suivi des performances

L'onglet fournit des analyses contextuelles qui vont au-delà du simple statut de runtime. Vous pouvez explorer :

• Tâches actives et terminées : des chronologies distinctes suivent les exécutions en direct et les exécutions terminées, ce qui aide à identifier les pics et les goulets d'étranglement de la charge de travail.

• Modèles d'erreur et de latence : des graphiques de performance affichent les erreurs d'exécution, le délai de première réponse et les centiles de latence, permettant aux équipes d'ajuster la réactivité.

• Tendances des commentaires : l'analyse des sentiments agrégés (positifs et négatifs) montre comment la qualité de l'agent évolue au fil du temps et quelles mises à jour affectent la satisfaction des utilisateurs.

Ces insights aident à diagnostiquer les problèmes systémiques, à valider de nouveaux déploiements et à hiérarchiser les efforts d'optimisation.

Analyse de l'utilisation et de la consommation

Le tableau de bord met en évidence la façon dont les agents interagissent avec leurs environnements et consomment les ressources :

• Utilisation d'Agent Unit : suit la consommation totale et identifie les cas atypiques en matière de coût ou d'utilisation des ressources.

• Principales capacités invoquées : répertorie les actions les plus fréquemment utilisées (outils, activités ou index) dans l'ensemble des exécutions de l'agent, ce qui aide les équipes à comprendre les modèles de comportement et les dépendances courantes.

• Utilisateurs et charges de travail les plus actifs : met en évidence les concentration d'utilisation, offrant une transparence sur les utilisateurs ou processus à l'origine de la demande la plus élevée.

Vue détaillée du runtime de l'agent

La sélection d'un agent individuel ouvre un espace de travaille analytique détaillé, combinant :

• Un diagramme de runtime qui cartographie la logique, les outils et les sources de mémoire de l'agent.

• Des visualisations du score de santé qui évaluent la conception des requêtes, l'intégration des outils et la couverture de l'évaluation.

• Des traces d'exécution avec une visibilité granulaire sur chaque exécution (entrées, sorties, erreurs et détails de synchronisation), permettant aux développeurs de reconstruire et de déboguer le processus de raisonnement de l'agent.

L'affichage d'une instance d'agent offre une visibilité complète sur chaque exécution, avec une traçabilité intégrale des décisions, actions et indicateurs de performance au cours d'une exécution unique.

Comprendre la vue du traçage

La vue du traçage combine une représentation graphique de la logique de l'agent avec des données d'exécution alignées chronologiquement, ce qui vous permet d'inspecter le flux et les résultats de chaque étape. Le canevas montre les nœuds représentant les principaux composants de l'agent, tels que les modèles et les outils, connectés en séquence.

Une fois que vous êtes dans la vue Traçage de l'exécution d'un agent, procédez comme suit pour interagir avec les données de suivi et les examiner :

1. Prévisualiser les informations sur les nœuds. Passez la souris sur n'importe quel nœud du canevas pour afficher une infobulle qui comprend :
   • Le statut de l'exécution (réussite, réessai ou échec)
   • Horodatages de début et de fin
   • Un aperçu rapide des données d'entrée et de sortie
   Cela est utile pour obtenir rapidement une idée de ce qui s'est passé à chaque étape sans avoir à ouvrir tous les détails.
2. Afficher les détails complets des nœuds. Sélectionnez un nœud pour ouvrir un panneau détaillé qui comprend :
   • Charges utiles d'entrée et de sortie complètes (JSON)
   • Journaux d'exécution ou messages d'erreur (le cas échéant)
   • Mesures de performance, telles que la latence et l'utilisation de jetons
   • Paramètres de configuration, si disponibles
3. Passer d'une étape à l'autre pour explorer comment les informations ont été transmises par l'agent :
   • Sélectionner les nœuds connectés pour monter ou descendre dans la séquence.
   • Cela vous aide à suivre comment les décisions, les entrées ou les sorties d'une étape ont influencé l'étape suivante.
4. Utilisez le panneau Traçage d’exécution. Ce panneau affiche la liste chronologique de toutes les actions enregistrées lors de l’exécution de l’agent.
   • Sélectionnez une ligne dans le journal des traçages pour mettre en évidence le nœud correspondant sur le canevas.
   • De même, sélectionnez un nœud sur le canevas pour mettre automatiquement en surbrillance la ligne pertinente dans le journal des traçages.

Agents conversationnels

L'onglet Agents conversationnels fournit un environnement complet pour gérer, tester et analyser les agents qui interagissent avec les utilisateurs via le dialogue en langage naturel. Il combine des tests de conception, une évaluation par chat en direct, des insights de runtime et des commentaires pour aider les équipes à améliorer continuellement les performances et la fiabilité des conversations.

Les agents conversationnels peuvent être testés directement dans l'interface de discussion. Ce bac à sable intégré vous permet de simuler des échanges en conditions réelles et d'évaluer la façon dont l'agent gère la reconnaissance d'intention, la prise de tour de parole et la continuité du contexte. Vous pouvez :

• Interagir avec l'agent en temps réel, en envoyant des requêtes en langage naturel et en observant ses réponses en direct.

• Tester les requêtes ou personnaliser les messages pour évaluer la couverture de tous les scénarios.

• Évaluer la façon dont l'agent applique les outils, la mémoire et les modèles au cours d'une boucle de conversation.

Cet environnement de test aide à valider la logique conversationnelle avant le déploiement, garantissant ainsi une précision et un ton alignés sur les cas d'utilisation prévus.

La vue Runtime fournit une visibilité de bout en bout sur le fonctionnement des agents conversationnels en production, en capturant les sessions en direct, les taux d'achèvement et les interactions utilisateur. Elle suit les principales mesures opérationnelles, telles que le temps de réponse, la durée et la consommation d'Agent Unit, pour garantir les performances, l'évolutivité et la fiabilité de l'ensemble des charges de travail.

La vue Trace permet de procéder au débogage et à l'optimisation en retraçant l'intégralité du raisonnement et du flux d'exécution d'un agent. Vous pouvez inspecter les décisions, les appels d'outils, les points de contrôle de gouvernance et les cartes thermiques de performance pour comprendre le comportement, valider la logique et améliorer la qualité globale des conversations.

La vue Commentaires agrège les évaluations des utilisateurs et du système dans un tableau de bord central. Elle visualise les tendances de sentiment, met en évidence les problèmes récurrents et relie les commentaires à des exécutions individuelles pour un contexte plus approfondi. Cela permet un réglage itératif et une amélioration continue de la qualité.

Brouillons d’agent

L'onglet Agents en brouillon contient des agents non publiés ou en cours de développement.

Chaque brouillon s'affiche sous forme de fiche qui comprend :

• Le nom de l'agent (ou « Sans titre », s'il n'a pas encore été renommé).

• Le dernier horodatage mis à jour.

• Un lien rapide pour rouvrir le brouillon dans Studio Web afin de poursuivre la modification.

Les agents brouillons peuvent être repris, modifiés ou publiés une fois finalisés.

Index d'ancrage dans le contexte

The Context grounding indexes tab enables you to monitor the status and health of your indexes and track their ingestion progress at the tenant level.

The Index Monitoring section provides graphical insights into the following metrics:

• Queries: Tracks the number of queries performed on your indexes over a selected time interval.

• Index jobs: Displays the number of completed ingestion jobs. If no jobs have run in the selected period, a placeholder graphic is shown.

The Indexes table lists all available indexes in your tenant, showing key details such as:

• Index name, Folder, and Data source

• Health status, indicating whether an index is Healthy or Degraded

• Storage size, Ingestion status, Last sync, and Last queried timestamps

Select an index from the table to open its details page. The Index details view provides:

• Queries during the selected interval.

• A Health chart showing the overall health score and the two component criteria.

• Ingestion history, listing completed, failed, skipped, or deleted sync runs.

Use this view to investigate degraded indexes, review ingestion reliability, or check when an index was last queried.

Index health score

The Index health helps you monitor the condition of your Context Grounding indexes and identify those that may need maintenance or cleanup. It provides an automated, objective score showing how well each index performs and how frequently it’s used.

Each index receives a health score based on two criteria:

• Ingestion reliability – How successfully documents were processed during the latest ingestion run.

• Utilization – How recently the index has been queried.

The combined score helps you determine whether an index is healthy and delivering value (overall score above 75%), or degraded (overall score 75% or below). The score updates automatically after each successful ingestion or query.

Figure 1. Index health score

Index health is recalculated every 15 minutes for all tenants and only applies to indexes with completed ingestion jobs. New indexes have a 24-hour grace period after creation before health scoring begins.

The following table describes how each health criterion is calculated and weighted to determine the overall index health score.

Table 1. Index health scoring criteria

Critère	Mesure	Formule	Remarques
Ingestion reliability	Success rate from last ingestion	100 × (1 - failed_docs / total_docs)	Skipped and deleted documents are excluded. If no ingestion is completed within 24h, score = 0.
Utilization	Days since last query (max 90 days)	100 × (1 - days_since_last_query / 90)	After 24h without any query, score = 0.
Overall health	Average of both metrics	(Ingestion Reliability + Utilization) / 2	Calculated only if both component scores exist.

You can review the health status in two places:

• The Context Grounding Indexes list – The Health column shows a colored indicator (green for Healthy, red for Degraded). Hovering over it displays details for each dimension (Ingestion reliability and Utilization).

• The Index details view – The dedicated Health chart displays the overall score and component metrics. You can also track ingestion history and investigate issues when reliability is low.

Modèles

L'onglet Templates (Modèles) permet d'accéder directement aux modèles d'agent disponibles sur UiPath Marketplace.

Pour savoir comment utiliser les modèles, consultez la section Utiliser des modèles d'agents.

Figure 2. Agent templates in Marketplace