- 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
- Patterns library
- Autopilot pour Maestro (aperçu)
- Référentiel de processus
- Implémenter un processus BPMN simple
- Implémenter un processus BPMN complexe
- Débogage
- Simulation
- Évaluations (Aperçu)
- 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
- Créer un Maestro Case avec un agent de codage (aperçu)
- 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)
- Configurer et tester l'agent Case Manager (aperçu)
- Contrat d’entrée et de sortie du gestionnaire de cas
- Dictionnaire des composants de Maestro Case
- Créer avec Maestro Flow
- Maestro Automate
- Intégrations
- Opérations
- Surveillance
- Optimisation
- Informations de référence
Orchestrer un agent d’IA
Créez un agent autonome sur la zone de dessin, transmettez-lui des données et acheminez l'exécution du workflow en fonction de la décision de l'agent.
Ce que vous créerez : un flux qui invoque un agent d'IA que vous créez sur la zone de dessin, lui transmet des données et achemine l'exécution en fonction de la réponse de l'agent (approuvée, rejetée ou échouée). Il s'agit de la base de toute automatisation agentique : une décision basée sur le raisonnement intégrée dans un processus automatisé plus vaste.
L'agent que vous créez ici est un agent autonome: son modèle, ses invites, ses outils et son contexte se trouvent tous sur le nœud et se déplacent avec le flux. Pour réutiliser un agent déjà publié dans votre organisation au lieu d’en créer un intégré, utilisez plutôt le nœud de processus BPMN .
Éléments requis
- Un compte UiPath Automation Cloud avec accès à Maestro Flow.
- Un modèle LLM disponible que l'agent peut utiliser.
Nœuds utilisés
- Déclencheur manuel: démarre le flux à la demande pendant que vous créez
- Agent autonome: un agent d'IA que vous avez créé sur la zone de dessin renvoie sa sortie
- Décision: ramifie l'exécution en fonction de la réponse de l'agent
- Terminer: termine le flux sur un chemin d'échec
Étapes
1. Créer un nouveau flux et ajouter un déclencheur
- Ouvrez Maestro → Flow et sélectionnez Nouveau Flow.
- Faites glisser un nœud de déclencheur manuel sur la zone de dessin.
Pour un flux de production, vous le remplacerez par un déclencheur planifié ou d'intégration. Un déclencheur manuel est suffisant pendant que vous créez.
2. Ajouter un nœud d'agent
Le libellé de la palette de l'agent est Agent autonome.
- Faites glisser un nœud Agent de la section Nœuds UiPath du panneau de nœuds sur la zone de dessin.
- Connectez-le au déclencheur manuel.
- Dans le panneau Propriétés, créez l'agent :
- Définissez le modèle ou laissez-le sur le modèle d'agent par défaut de votre organisation.
- Écrivez l'invite système, le rôle de l'agent et les instructions permanentes. Le modèle, l'invite système et l'invite de l'utilisateur sont tous requis.
- Écrivez l'invite de l'utilisateur, la tâche de cette exécution. Référencez les données de flux avec des expressions ; par exemple, le texte du document à classifier :
$vars.start.output.documentText.
3. Retourner un résultat structuré
Par défaut, l'agent renvoie un champ, content, contenant son texte de réponse. Pour une ramification propre, demandez à l'agent de renvoyer plutôt un champ structuré.
- Ouvrez la section Sorties dans le panneau Propriétés de l'agent (onglet Paramètres ).
- Ajoutez une variable de sortie nommée
decisionavec le typestring. - Dans l'invite Système, demandez à l'agent de définir
decisionsurapprovedourejected.
4. Gérer la réponse de l’agent
- Faites glisser un nœud Décision sur la zone de dessin et connectez-le au nœud Agent.
- Définissez la condition pour évaluer la sortie de l'agent, par exemple :
$vars.agent1.output.decision === "approved". - Connectez la branche Vrai à l'étape suivante de votre automatisation (par exemple, une notification ou une écriture de données).
- Connectez la branche Faux à un nœud Résilier.
- Définissez le statut Résilier sur
Failedet ajoutez un message tel queAgent returned: $vars.agent1.output.decision.
5. Déboguer le flux
Sélectionnez Debug dans la barre d'outils. Dans la trace d'exécution :
- Sélectionnez le nœud de l'agent pour inspecter les entrées envoyées et ce que l'agent a renvoyé.
- Confirmez que le nœud Décision a pris la branche correcte en fonction de la sortie de l'agent.
- Si la réponse de l'agent ne correspond pas à ce que vous attendiez, examinez la requête système, la requête utilisateur et la sortie déclarée avant de modifier la logique de flux non liée.
Pour entraîner les deux branches sans attendre les réponses réelles de l'agent, activez la sortie simulée sur le nœud de l'agent et définissez une réponse fixe.
Résultat
Votre flux s’exécute de bout en bout: le Déclencheur manuel démarre l’exécution, le nœud Agent raisonne sur l’entrée et renvoie un champ decision structuré, le nœud Décision se ramifie sur la valeur et le nœud Terminer met fin au flux sur le chemin rejeté . Vous pouvez inspecter les entrées et les sorties de l'agent dans la Trace d'exécution et ajuster les requêtes directement sur le nœud.
Étendre ce flux
- Donner des outils à l'agent: connectez les ressources d'outils (outils intégrés, outils de connecteur, outils de workflow RPA ou d'API, extraction de documents ou serveurs MCP) au handle d'outils de l'agent afin qu'il puisse agir, et pas seulement en raison.
- Ancrez l’agent dans vos données: connectez une ressource de contexte au gestionnaire de contexte de l’agent afin qu’il réponde à partir d’une source de connaissances indexée au lieu du modèle seul.
- Mettez un humain dans la boucle: connectez la gestion des escalades de l'agent à une ressource d'escalade pour les cas que l'agent ne doit pas décider seul.
- Ajouter une boucle: encapsulez l'invocation de l'agent dans un nœud de boucle pour traiter une liste d'éléments avec le même agent.
- Chaîne vers un autre système: après la branche Vrai du nœud de décision, ajoutez une requête HTTP ou un nœud d’intégration pour écrire le résultat dans un système externe.