Gérer les agents UiPath

The Agents page in Automation Cloud^TM serves as your centralized registry and observability hub for all UiPath agents. Use it to monitor performance, test conversational behavior, manage shared resources, and maintain visibility across your deployed ecosystem.

From a single location, you can:

• Monitor deployed agents and review performance metrics in real time.
• Test conversational agents before and after deployment.
• Investigate and resolve agent incidents or degraded health conditions.
• Access and deploy agent templates from the UiPath Marketplace.
• Manage Context Grounding indexes.

Terminologie

• An Agent instance is a single, active execution of a deployed UiPath agent—representing one runtime occurrence where the agent processes input, performs reasoning, executes tools, and produces output according to its defined logic and context.

• 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

Here are the key features of the Agents page in Automation Cloud^TM:

• Real-time agent monitoring.
• Error handling and recovery.
• 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)

The Overview tab provides a high-level summary of your agent ecosystem, consolidating operational insights, performance indicators, and consumption analytics into one centralized view. It acts as a command center for understanding how agents are performing across your organization and how efficiently they are consuming resources.

Performance insights

The tab aggregates runtime data across all deployed agents to help you monitor performance trends and identify optimization opportunities. Key metrics include:

• Total jobs: Tracks the total number of completed agent executions, providing a measure of activity and adoption.

• Success rate: Measures the percentage of successful agent runs to help you evaluate reliability and detect recurring errors or instability in agent configurations.

• Average response time: Indicates how quickly your agents are able to complete tasks, allowing you to monitor latency and efficiency at scale.

• Agent unit consumption: Quantifies total unit usage across all agents, enabling better forecasting, budgeting, and resource allocation.

Monitoring and feedback analytics

The tab also surfaces consumption and feedback trends across your environment:

• Agent unit consumption reports identify the most active or costly agents, helping prioritize tuning or resource allocation.

• Feedback summaries highlight which agents receive the most user interactions or performance ratings—helping teams focus on improving user experience and impact.

Filter and time-based analysis

Administrators can analyze data across various dimensions, such as agent type, deployment state, or time range, to identify anomalies and evaluate trends over defined operational periods (e.g., daily, weekly, or monthly views). These filters enable targeted analysis and streamline reporting.

Deployed agents

The Deployed agents tab provides a consolidated view of all agents currently active in production, along with real-time performance, health, and feedback metrics. It acts as the primary workspace for monitoring operational efficiency, diagnosing issues, and ensuring that deployed agents deliver consistent, high-quality outcomes.

Unified agent visibility

This view aggregates all production-ready agents across your tenant, allowing administrators and developers to quickly assess operational status and recent activity. Each agent card summarizes key operational metrics, including:

• Success rate – The percentage of successful runs, helping you identify degraded or underperforming agents.

• Average response time – A measure of execution speed and efficiency across recent jobs.

• Feedback volume – The number of user or system evaluations collected for the agent.

• Health indicators – Visual cues (e.g., Healthy, Degraded) reflecting overall performance trends and runtime stability.

Agents can be filtered by state, type, folder, or time range, enabling precise monitoring across business areas or deployment environments.

Operational insights and performance tracking

The tab provides contextual analytics that extend beyond simple runtime status. You can explore:

• Active and completed jobs – Separate timelines track live executions versus completed runs, helping identify workload peaks and bottlenecks.

• Error and latency patterns – Performance charts display execution errors, time-to-first-response, and latency percentiles, allowing teams to fine-tune responsiveness.

• Feedback trends – Aggregated sentiment analysis (positive vs. negative) shows how agent quality evolves over time and which updates affect user satisfaction.

These insights help diagnose systemic issues, validate new deployments, and prioritize optimization efforts.

Usage and consumption analysis

The dashboard highlights how agents interact with their environments and how resources are consumed:

• Agent unit usage – Tracks total consumption and identifies outliers in cost or resource utilization.

• Top capabilities invoked – Lists the most frequently used actions (tools, activities, or indexes) across agent runs, helping teams understand behavior patterns and common dependencies.

• Most active users and workloads – Reveals usage concentration, offering transparency into who or what processes drive the highest demand.

Detailed agent runtime view

Selecting an individual agent opens a detailed analytics workspace, combining:

• A runtime diagram that maps the agent’s logic, tools, and memory sources.

• Health score visualizations that assess prompt design, tool integration, and evaluation coverage.

• Execution traces with granular visibility into every run (inputs, outputs, errors, and timing details), allowing developers to reconstruct and debug the agent’s reasoning process.

The agent instance view provides full observability into individual agent executions, offering a complete trace of decisions, actions, and performance metrics within a single run.

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

The Conversational agents tab provides a complete environment for managing, testing, and analyzing agents that interact with users through natural language dialogue. It brings together design-time testing, live chat evaluation, runtime insights, and feedback analytics to help teams continuously improve conversational performance and reliability.

Conversational agents can be tested directly within the chat interface. This embedded playground allows you to simulate real-world exchanges and evaluate how the agent handles intent recognition, turn-taking, and context continuity. You can:

• Engage with the agent in real-time, sending natural language prompts and observing live responses.

• Test prompts or craft custom messages to assess coverage across scenarios.

• Evaluate how the agent applies tools, memory, and models during a conversation loop.

This testing environment helps validate conversational logic before deployment, ensuring accuracy and tone align with intended use cases.

The Runtime view provides end-to-end visibility into how conversational agents perform in production, capturing live sessions, completion rates, and user interactions. It tracks key operational metrics, such as response time, duration, and agent unit consumption, to ensure performance, scalability, and reliability across workloads.

The Trace view enables debugging and optimization by mapping the full reasoning and execution flow of an agent. You can inspect decisions, tool calls, governance checkpoints, and performance heatmaps to understand behavior, validate logic, and enhance overall conversational quality.

The Feedback view aggregates user and system evaluations into a central dashboard. It visualizes sentiment trends, highlights recurring issues, and links feedback to individual runs for deeper context. This enables iterative fine-tuning and continuous quality improvement.

Draft agents

The Draft agents tab contains unpublished or in-progress agents currently being developed.

Each draft is displayed as a card that includes:

• The agent name (or "Untitled", if not yet renamed).

• The last updated timestamp.

• A quick link to reopen the draft in Studio Web for further editing.

Draft agents can be resumed, edited, or published once finalized.

Context Grounding indexes

L'onglet Index d'ancrage dans le contexte vous permet de surveiller le statut de vos index et de suivre la progression de leur ingestion au niveau de l'entité.

La section Surveillance des index fournit des informations graphiques sur les mesures suivantes :

• Requêtes : suit le nombre de requêtes effectuées sur vos index pendant l'intervalle de temps sélectionné.

• Tâches d'indexation : affiche le nombre de tâches d'ingestion. Si aucune tâche n'a été exécutée pendant la période sélectionnée, un graphique de substitution s'affiche.

Le tableau Index répertorie tous les index disponibles dans votre locataire. Pour obtenir des informations plus détaillées sur les index, sélectionnez un index dans le tableau. La vue d'un agent individuel fournit les informations suivantes :

• Le nombre de requêtes (Queries) effectuées pendant l'intervalle sélectionné.
• L'historique des tâches de synchronisation de l'index pendant l'intervalle sélectionné. Sélectionnez une entrée dans le tableau de synchronisation pour obtenir une vue détaillée des documents ingérés.

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 1. Agent templates in Marketplace