Testez l'agent

Validez la configuration de l’agent, déployez-le sur Studio Web et exécutez les tests de bout en bout dans le panneau de débogage.

Une fois l'agent validé localement, vous êtes prêt à le charger sur Studio Web et à exécuter un test en direct.

Étape 7: charger sur Studio Web

Chargez la solution dans Studio Web depuis le répertoire de la solution:

uip solution upload .

Un téléchargement réussi renvoie "Status": "Uploaded successfully" avec une SolutionId et une DesignerUrl que vous pouvez ouvrir directement dans un navigateur. Votre agent existe désormais en tant que projet modifiable dans Studio Web.

Remarque :

Charger vs. déployer uip solution upload envoie la solution à Studio Web sous forme de projet source modifiable: la bonne cible pour le développement et les tests. Lorsque vous êtes prêt à exécuter l'agent en production, vous allez plutôt utiliser uip solution pack + uip solution publish pour créer un package avec version et le déployer sur Orchestrator. Ce laboratoire utilise le téléchargement.

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Étape 8 - Tester l'agent dans Studio Web

1. Connectez-vous à UiPath Automation Cloud et ouvrez Studio Web à partir de la navigation latérale.

2. Recherchez votre projet Monsélectionner dans la liste de projets et sélectionnez-le pour l'ouvrir.

3. Studio Web ouvre l'agent dans Agent Builder. Confirmez que vous pouvez consulter les éléments suivants:

   • L’invite système dans le panneau de droite
   • questDescription et monsters répertoriés comme entrées
   • monsterIndex répertoriée comme sortie

4. Sélectionnez Debug dans la barre d'outils supérieure. Dans le panneau d'entrée, collez l'élément JSON suivant:

   {
     "questDescription": "A wealthy merchant's caravan has been attacked near the harbor. Eyewitnesses report tentacles, hypnotic powers, and strange psychic disturbances for miles around.",
     "monsters": [
       {"index": "aboleth", "name": "Aboleth"},
       {"index": "kraken", "name": "Kraken"},
       {"index": "giant-octopus", "name": "Giant Octopus"},
       {"index": "sea-hag", "name": "Sea Hag"},
       {"index": "dryad", "name": "Dryad"}
     ]
   }
   

5. Sélectionnez Enregistrer et Debug pour exécuter l'agent.

   

6. Examinez le résultat dans le panneau Sortie . Vérifiez que monsterIndex contient "aboleth" ou "kraken" — les deux sont des choix définis pour une Assurez-vous d’une Assurez-vous à un point de vue pris à l’ Points d’ travail. Si vous voyez "giant-octopus", l'invite peut avoir besoin d'être affinée.

   

Important :

Les agents sont non déterministes. Même avec temperature: 0, le modèle peut produire des sorties différentes entre les exécutions. L'objectif est un choix défini, et non une chaîne spécifique. Utilisez les deux exemples suivants pour développer une idée de la façon dont l'agent raisonne; les réponses erronées cohérentes sont un signal pour affiner l'invite.

Essayez ces entrées supplémentaires:

• "questDescription": "Clear out the moon-worshipping coven abducting village children under the full moon" avec les candidats "sea-hag", "night-hag", "green-hag", "dryad"; doit renvoyer une variante de hag
• "questDescription": "Slay the beast terrorizing the northern kingdoms with fire and ancient cruelty" avec les candidats "ancient-red-dragon", "young-red-dragon", "hell-hound", "salamander"; doit renvoyer "ancient-red-dragon"

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Ce que vous avez créé

Vous avez créé et publié un agent low-code à l'aide de la UiPath CLI:

• Élaborer un projet de solution et d'agent depuis le terminal.
• Vous avez configuré l’invite système, le schéma d’entrée et le schéma de sortie en modifiant directement agent.json et entry-points.json .
• Le projet a été validé localement avant de le télécharger.
• Téléchargé vers Studio Web et exécuté un test en direct.

Commandes clés de ce lab:

Commande	Ce qu’il fait
uip solution init <name>	Créer une nouvelle solution (le conteneur déployable)
uip agent init <path>	Élaborer un nouveau projet d’agent low-code et l’enregistrer avec la solution
uip agent validate <path>	Validez le schéma de l’agent localement avant le téléchargement
uip solution upload .	Charger la solution dans Studio Web en tant que projet modifiable

Et après

• Adding Tools to Your UiPath Agent - extend Monster Selector with a tool that calls the 5e SRD API directly, removing the monsters[] input and letting the agent decide what to search for.
• Modèles d'orchestration (laboratoire futur): votre agent est appelable depuis les projets UiPath Flow, les workflows d’API et d’autres Agents.
• Documentation des Agents UiPath : référence complète des capacités des agents low-code et codés.
• UiPath Community - Forums, pratiques et discussions des développeurs

Astuce :

La prochaine fois, passez à la fin. Maintenant que vous comprenez le rôle de chaque commande, votre agent de codage peut exécuter la séquence entière à partir d'une seule invite. Lorsque les compétences UiPath sont installées (étape 2), les compétences portent les connaissances de la CLI et votre requête ne doit fournir que ce qu'elle ne connaît pas: le nom de l'agent, les entrées, les sorties et la requête système.

« Créez un agent UiPath low-code nommé [AgentName]. Schéma d'entrée: [liste de chaque champ avec nom, type et description]. Schéma de sortie: [liste chaque champ]. Invite système: « [votre invite] ». Valider et télécharger.»

Par exemple, pour recréer l'agent Task Selector que vous avez créé dans ce lab:

"Create a low-code UiPath agent named MonsterSelector. Input schema: questDescription (string, "Description of the quest") and monsters (array, "Candidate monsters from the 5e SRD API"). Output schema: monsterIndex (string, "The index slug of the chosen monster"). System prompt: 'You are an RPG game master helping to select the most thematically appropriate monster for a quest. Given a quest description and a list of candidate monsters (each with a name and an index slug), pick the ONE monster whose lore, environment, or threat level best fits the quest. Return ONLY the index slug of your chosen monster. Do not return the full object or any commentary - just the string slug. If multiple candidates fit, favor the most iconic or thematically resonant choice.' Validate and upload."