Liste de contrôle de la configuration des agents

Liste de contrôle de la configuration pour les agents dans Automation Suite, répertoriant les étapes requises pour s'assurer que les agents fonctionnent correctement à partir des prérequis jusqu'à la configuration de la politique.

Suivez les étapes ci-dessous pour vous assurer que les agents fonctionnent comme prévu dans Automation Suite :

1. Assurez-vous de répondre à toutes les conditions préalables avant de commencer. Pour plus de détails, reportez-vous à Prérequis.
2. Dans Automation Ops, créez ou modifiez une politique AI Trust Layer et activez le bouton Agents dans l'onglet Bascules produit, puis déployez la politique sur votre locataire. Pour plus de détails, reportez-vous à Paramètres des politiques AI Trust Layer.
3. Configurez au moins une connexion LLM dans AI Trust Layer. Les agents ont besoin d'un LLM pour fonctionner. Toutes les fonctionnalités optimisées par l'IA sont indisponibles tant que vous n'avez pas configuré de LLM. Pour en savoir plus, consultez la section Configuration des LLM pour votre produit.
4. Créez un agent dans Agent Builder. Pour plus de détails, reportez-vous à Démarrer avec les agents UiPath.
5. Testez l'agent pour vérifier qu'il s'exécute comme prévu. Pour plus de détails, reportez-vous à Test de l'agent.
6. Effectuez la publication et le déploiement de l'agent pour le rendre disponible.Pour plus de détails, reportez-vous à Publier et déployer l'agent.

Configuration LLM requise

Les fonctionnalités des agents ont des exigences LLM différentes. La table ci-dessous affiche les abonnements LLM externes compatibles avec chaque fonctionnalité.

Fonctionnalités	OpenAI	Google	Anthropic	Autres modèles open source
Exécution de l’agent	✅	✅	✅	✅
Évaluations de l'agent	✅	✅	✅	✅
Ancrage dans le contexte	✅	✅	✅	Intégrations + Lot uniquement 1
Autopilot pour Agent Builder	❌	✅	✅	❌
Simulations	✅2	❌	❌	❌

¹ Lors de l'utilisation de modèles auto-hébergés, l'ancrage dans le contexte prend uniquement en charge les intégrations et la transformation par lots. DeepRAG et l'extraction avancée nécessitent un modèle Cloud (OpenAI, Google ou Anthropic). ² Les simulations nécessitent le mini modèle GPT 4.1.

Pour plus de détails, reportez-vous à Prise en charge des grands modèles de langage et à Configuration des LLM.