maestro
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Guide de l'utilisateur de Maestro
- Introduction
- Démarrage
- Créer avec Maestro BPMN
- Compréhension de la modélisation BPMN de Maestro
- Ouverture du canevas de modélisation
- Modéliser votre processus
- Alignement et connexion des éléments BPMN
- Autopilot pour Maestro (aperçu)
- Référentiel de processus
- Implémenter un processus BPMN simple
- Implémenter un processus BPMN complexe
- Débogage
- Simulation
- Scénarios de mise en œuvre courants
- Building with Maestro Case
- Présentation de Maestro Case
- Maestro BPMN vs. Maestro Case : quand utiliser la gestion des incidents
- Le cycle de vie de Maestro Case : du déclencheur d'événement à l'expérience de l'application
- Créer votre premier incident avec Maestro Case
- Build a Maestro Case with a coding agent (preview)
- Définition des clés de cas (système vs. externe)
- Établissement des contrats d'E/S et de réécriture de la tâche
- Règles de sortie et fin de l’étape précoce
- Modélisation des étapes primaires et secondaires
- Déclencher un cas à partir de Data Fabric
- Implémentation des personas et des autorisations au niveau de l'étape
- Définition des SLA et des règles d'escalade automatisées
- Configuration d'une boucle de retraitement (renouvellement)
- Configuring and testing the Case Manager Agent (preview)
- Contrat d’entrée et de sortie du gestionnaire de cas
- Dictionnaire des composants de Maestro Case
- Créer avec Maestro Flow
- Intégrations
- Opérations
- Surveillance
- Optimisation
- Informations de référence
Important :
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Chat nodes for modeling conversational experiences in Maestro Flow, covering routing control, conversational AI turns, and deterministic messages.
The Chat nodes build a conversational Flow. Once deployed, it reaches end-users through every chat channel supported for conversational agents — iFrame embeds, Assistant, Microsoft Teams, Slack, and custom surfaces built with the UiPath TypeScript SDK. Monitor its performance, metrics, and user feedback through chat agent observability.
Nœuds disponibles
| Nœud | Ce qu’il fait |
|---|---|
| Conversation Trigger | Marks the Flow as conversational and starts it when a user initiates a chat on any channel. |
| Attendre un message | Suspends until the user sends a message, then outputs the latest conversation context (chat history) for downstream nodes to consume. |
| Agents conversationnels | Runs a single chat agent turn. Streams its responses and takes actions through tool-calls. |
| Envoyer message | Writes an arbitrary message to the conversation. Use for fixed replies, routing messages, and emitting data from other nodes to the chat. |
| Get Conversation Context | Reads the current conversation history and metadata without suspending the Flow. Generally not needed, but can be used when a downstream node needs to inspect latest chat messages without waiting for new input. |
Capability examples
Combine the conversational nodes with the rest of Flow's palette to unlock a variety of capabilities, such as:
- Deterministic branching — route to different node paths based on message content or agent output.
- Agent hand-off — pass the conversation between multiple conversational agents, each with its own prompt and tools.
- Parallel branches — launch any other Flow branches in parallel - such as human approval tasks - while the conversation continues seamlessly to the user.
- Chat termination — end the conversation when a goal is reached.
- Zero-agent conversations — build a fully deterministic chat experience with no LLM turns at all.
End-to-end walkthrough
Visit build a chat agent workflow for a step-by-step example that combines the chat nodes into an agent-handoff routing pattern.
Associé
- Chat conversational agents — surface overview in the Agents user guide.
- Chat deployment — publish to Orchestrator and expose through Instance Management, Assistant, Teams, Slack, iFrame, or the TypeScript SDK.