About Autopilot chat (agent)

Agent conversationnel dans Test Manager, disponible dans Test Cloud, pour la gestion des ressources de test, la génération de tests et la navigation dans les projets via le langage naturel.

What is Autopilot chat (agent)?

Autopilot chat (agent) is a context-aware and action-enabled agent which is available in Test Manager. Autopilot chat (agent) brings an intelligent, conversational assistant in Test Manager, designed to enhance how testers interact with and manage their assets.

Au lieu de naviguer dans les menus et les filtres, les utilisateurs peuvent poser des questions, effectuer des recherches, générer des ressources et déclencher des actions en langage naturel. Le chat conserve le contexte conversationnel lorsque des outils sont utilisés, ce qui rend les interactions plus naturellement et fluides.

Autopilot chat (agent) connects with Test Manager’s built-in Autopilot tools and extends further through MCP server integration, allowing it to execute commands, evaluate requirements, generate test cases, and even run external automation processes and agents.

Important :

Autopilot chat (agent) is available in Test Manager only when delivered through Test Cloud.

Figure 1. Autopilot chat (agent) - generic window

Pour obtenir des informations supplémentaires et des tutoriels enregistrés, abonnez-vous aux informations complémentaires gérées sur le portail UiPath Insider Portal, où vous pouvez également laisser des commentaires.

How many modes of working does Autopilot chat (agent) have?

Autopilot chat (agent) can be used with 2 modes: Edit mode and Agent mode.

1. Le mode édition permet aux utilisateurs d'interroger le système, puis de choisir l'un des outils ou opérations suggérés par Autopilot pour effectuer la tâche interrogée. Autopilot ne se poursuit pas à moins que les utilisateurs ne confirment l’outil à utiliser.

Figure 2. Autopilot chat (agent) - Edit mode

Lorsque vous travaillez en mode Édition , vous pouvez consulter le raisonnement et le développer.

Figure 3. Autopilot chat (agent) - Edit mode reasoning

2. Le mode Agent permet aux utilisateurs d'interroger le système, mais de s'appuyer entièrement sur Autopilot pour choisir les meilleurs outils et opérations pour effectuer la tâche interrogée (sans intervention humaine). Autopilot se poursuit automatiquement et aucune confirmation de l’utilisateur n’est requise.

Figure 4. Autopilot chat (agent) - Agent mode

What LLMs can be used with Autopilot chat (agent)?

The list of supported LLMs can be found in the Configuring LLMs topic. To see which model is actually in effect for Autopilot chat (agent) in your tenant, its status, and its configuration history, see Model hub.

How can I access Autopilot chat (agent) from Test Manager?

To access Autopilot chat (agent), look for the Autopilot icon in the global header. Open a chat, access the Settings menu or the Chat History. To learn more about the chat screen and the available settings, refer to Autopilot - User interface.

What functionalities does Autopilot chat (agent) cover in Test Manager?

Au lieu de naviguer dans les menus et les filtres, les utilisateurs peuvent poser des questions, effectuer des recherches, générer des ressources et déclencher des actions en langage naturel.

Open the Autopilot chat (agent) settings.

Figure 5. Autopilot chat (agent) settings

Les outils de l'infrastructure Test Manager sont les suivants :

• Recherche de documents
• Recherche d’Autopilot
• Recherche Web
• Évaluation des prérequis
• Génération de tests
• Détection des tests obsolètes
• Graphique Autopilot

Image 6. Outils d’infrastructure Test Manager

Dans Test Manager fourni via Test Cloud, Autopilot Search est exclusivement accessible via l'outil d'infrastructure Autopilot Search — le point d'entrée autonome Autopilot Search est disponible uniquement dans Test Manager fourni via Automation Cloud. Pour de plus amples informations, consultez la section Rechercher le projet Test Manager.

Les outils MCP de Test Manager sont les suivants :

• Affecter des cas de test aux exigences
• Attribuer des cas de test à un ensemble de test
• Attribuer un libellé d’objet
• Créer des cas de test en bloc
• Créer un prérequis
• Créer un cas de test
• Créer un ensemble de tests
• Obtenir tous les libellés
• Obtenir tous les libellés d’objet
• Obtenir un prérequis
• Obtenir des cas de test
• Récupérer les ensembles de tests
• Obtenir des exécutions de test
• Obtenir les journaux de cas de test pour les exécutions de test
• Annuler l’affectation de cas de test à l’exigence
• Annuler l’affectation de cas de test à l’ensemble de tests

Figure 7. Outils MCP de Test Manager

To learn more about Autopilot chat (agent) across the UiPath suite of products, refer to Autopilot - About Autopilot chat.

Does Autopilot chat (agent) consume my usage pool?

Yes. Autopilot chat (agent) is the only interface in Test Manager that draws from the Autopilot usage pool — every chat turn consumes from it, whether it's a free-form conversation or you're asking Autopilot chat (agent) to run a capability on your behalf. Using a capability's own dedicated action instead of chat never consumes the pool. For the full breakdown and a worked example, refer to Autopilot usage pool for testing.

Can I connect a custom MCP server to Autopilot chat (agent) in Test Manager?

Only the custom MCP servers created in Orchestrator are supported. Open the Autopilot chat (agent) settings and configure the MCP servers as described in the Autopilot - User interface topic.

Are there any query and prompt guidelines for Autopilot chat (agent)?

Pour en savoir plus sur les directives de requête et d’invite, reportez-vous à Autopilot - Interagir avec les recommandations de chat d’Autopilot.

Les requêtes contenant des champs personnalisés sont-elles prises en charge ?

Les requêtes contenant des champs personnalisés sont-elles prises en charge ? Oui.

The queries support both text-based custom fields and label custom fields. Use Autopilot chat (agent) for custom field operations such as:

• Recherchez tous les champs personnalisés disponibles (exemple de requête : Montrez-moi tous les champs personnalisés).
• Recherchez des objets de données qui comportent un ou plusieurs champs personnalisés.
• Déplacez les objets de données (exemple de requête : Déplacer l'exigence Exigences REQ:2 de S3 à S4.)

What are the regions Autopilot chat (agent) is deployed in?

Autopilot chat (agent) is deployed in the following regions: EU, US, JA, CA, AUS, SI, UK, IN. For more information, refer to the Global cloud regions section of the documentation.

The LLMs which support Autopilot chat (agent) are deployed in the following regions: EU, US, JP. For all the other available regions, the LLMs are re-routed. For more information, refer to the AI features and model routing section of the documentation.

Model hub lets you view the routing region used for Autopilot chat (agent)'s LLM traffic in your tenant, and shows whether that routing has been edited from the default.

Important :

If your organization enforces strict data residency in an AI Trust Layer policy, and the allowed region does not host a compatible LLM for Autopilot chat (agent), requests can fail rather than reroute. By default, UiPath prioritizes product continuity and routes to the nearest available region instead.

Pour plus de détails, consultez la section Résidence des données de la rubrique Model Hub et Gestion des modèles dans Model Hub.

Prerequisites for Autopilot chat (agent)

1. Assurez-vous d'avoir un compte UiPath Test Cloud.
2. Veillez à activer les modèles d’IA dans vos politiques AI Trust Layer. Pour utiliser les capacités d’IA fournies par Autopilot, veillez à ce qu’une politique AI Trust Layer soit active et déployée auprès de votre locataire. Découvrez comment:
   • Créer une politique
   • Configurer la politique pour AI Trust Layer
   • Déployez la politique sur le locataire dans lequel vous souhaitez utiliser Autopilot
3. Make sure you have prepared any documents you want to attach as part of your query. Autopilot chat (agent) accepts PDF, TXT, MD, Word, and Excel formats. Note that, if you attach PDF documents, Autopilot chat (agent) takes into account its structure and formatting during processing.
4. Before entering your query into the Autopilot chat (agent) window, make sure that you choose the working mode (Edit mode or Agent mode).

Figure 8. Autopilot chat (agent) mode

Functionalities in Autopilot chat (agent)

Recherche d’Autopilot

Utilisez Autopilot Search directement dans le chat, en saisissant les termes complets, partiels ou approximatifs de ce que vous recherchez. L’agent récupère tous les objets correspondants. Si une faute de frappe est faite, le chat corrige automatiquement les erreurs courantes.

Une fois les résultats affichés, vous pouvez les développer ou ouvrir la vue filtrée dans la table des artefacts, sans quitter le chat.

Exemples de requêtes :

• Rechercher toutes les exigences où le champ personnalisé Sprint est défini sur 123.
• Recherchez tous les cas de test qui ont échoué au cours des 5 derniers jours.

Figure 9. Autopilot Search in Autopilot chat (agent)

Graphiques Autopilot

Utilisez la fonctionnalité Graphiques Autopilot pour générer une représentation visuelle de vos données sous forme de graphiques à barres, en courbes et en courbes. Notez que les graphiques Autopilot prennent en charge les défauts.

Exemples de requêtes :

• Montrez-moi la distribution des pièces jointes par types de fichiers.
• Combien d’exigences sont entièrement, partiellement ou non testées ?
• Affichez les cas de test ayant échoué regroupés par exigence.
• Affichez les tests ayant échoué sans défauts liés regroupés par exigences.
• Afficher la distribution des cas de test par libellé.
• Afficher la distribution des exigences avec un champ personnalisé « Sprint ».
• Quels ensembles de test prennent le plus de temps à s'exécuter ?
• Montrez-moi les tendances des cas de test qui n’ont pas été exécutés récemment.
• Générez un graphique à secteurs avec tous les problèmes ouverts regroupés par gravité.
• Générez un graphique à barres avec une barre pour chaque exigence affectée par des problèmes ouverts, où chaque barre est une pile de défauts regroupés en fonction de leur gravité, avec une gravité maximale.

Figure 10. Autopilot Charts in Autopilot chat (agent)

Évaluation des exigences optimisée par l’IA

Utilisez la fonctionnalité Évaluer la qualité pour évaluer la clarté, l'exhaustivité et la testabilité des exigences, garantissant des entrées de meilleure qualité avant le début de la conception des tests.

To invoke a requirement evaluation from Autopilot chat (agent), reference the requirement by name or ID. Autopilot chat (agent) understands the context, opens the Requirement Evaluation interface, and displays a detailed analysis with improvement suggestions.

Une fois l’évaluation des prérequis terminée, examinez le résultat, vérifiez les problèmes identifiés et affinez l’exigence sans quitter le chat.

Exemples de requêtes :

• Évaluez la qualité de l’exigence « Soumettre le prêt ».
• Évaluez la qualité de UIB:24.

How to use Autopilot chat (agent) for requirement evaluation (Edit mode)

1. Saisissez une requête indiquant quel prérequis doit être évalué.

Figure 11. Autopilot chat (agent) - Evaluate Requirement query

2. Sélectionnez Configurer et modifiez les champs: ajoutez tous les documents ou sélectionnez les documents à inclure dans l’analyse, ajoutez ou modifiez une invite, sélectionnez un modèle d’IA, puis acceptez ou rejetez l’opération.

Figure 12. Autopilot chat (agent) - Evaluate Requirement configuration

3. Si vous sélectionnez Rejeter, l'opération n'est pas effectuée. Si vous sélectionnez Accepter, Autopilot fonctionne en arrière-plan pour fournir les résultats.

Figure 13. Autopilot chat (agent) - Evaluate Requirements result review

4. (Facultatif) Saisissez une requête concernant l'action la plus immédiate devant être effectuée ensuite.

Génération de tests optimisée par l'IA

Utilisez la fonctionnalité Générer des cas de test pour créer automatiquement des cas de test structurés de haute qualité en fonction des détails des exigences, des documents utilisateur, de la RAG ou des invites utilisateur.

To invoke Generate Test Cases from Autopilot chat (agent), reference a requirement by name or ID. Autopilot chat (agent) interprets your intent, identifies the relevant requirement, and launches the Generate Test Cases tool where you can provide more context (labels, custom fields).

Une fois les tests générés, examinez les tests générés.

Exemples de requêtes :

• Générez des cas de test pour l’exigence « Soumettre le prêt ».
• Générez des cas de test pour UIB:24.

Exploiter la RAG vs. Joindre des documents

Exploitez la RAG uniquement lorsque :

• Les exigences contiennent des termes ou abréviations ambigus
• Besoin d’extraire dynamiquement le contexte ambigu provenant de plusieurs sources

Voici un exemple d’exploitation de la RAG : « Activer l’authentification unique pour les modules CR, BI et FI et synchroniser avec le tableau de bord BI. » Dans cet exemple de scénario, les documents doivent être téléchargés pour la RAG, en faisant référence aux abréviations ambiguës.

Joindre des documents lorsque :

• Les exigences ne contiennent pas de termes ambigus
• Les fichiers contiennent des informations précises sur le prérequis
• Vous pouvez définir des invites personnalisées et demander aux LLM d’extraire le contexte pertinent pour l’exigence

How to use Autopilot chat (agent) for test generation (Edit mode)

1. Saisissez une requête qui génère des tests pour une exigence spécifique.

Figure 14. Autopilot chat (agent) - Test Generation query

2. Saisissez une requête indiquant quelle exigence doit être évaluée. 3. Sélectionnez Configurer et modifiez les champs: ajoutez tous les documents ou sélectionnez les documents à inclure dans l’analyse, ajoutez ou modifiez une invite, sélectionnez un modèle d’IA, puis acceptez ou rejetez l’opération. 4. Si vous sélectionnez Rejeter, l'opération n'est pas effectuée. Si vous sélectionnez Accepter, examinez les résultats.

Figure 15. Autopilot chat (agent) - Generate Test result review

Recherche dans la documentation

Ask questions in natural-language questions to learn how to use Test Manager. Autopilot chat (agent) retrieves the information directly from the official documentation, complete with source links for further reading.

Cela rend l’intégration des nouvelles équipes beaucoup plus rapide et élimine le besoin de basculer entre la documentation et les écrans de produits.

Exemples de requêtes :

• Comment créer une exigence ?
• Comment exécuter un ensemble de test ?

Figure 16. Autopilot chat (agent) - Documentation Search

Détection des tests obsolètes

Utilisez la fonctionnalité Trouver des tests obsolètes pour maintenir un référentiel de test propre et actualisé en identifiant automatiquement les cas de test obsolètes ou redondants liés aux exigences.

To invoke Find Obsolete Tests from Autopilot chat (agent), reference a requirement by either a name or ID. Autopilot chat (agent) interprets your intent, identifies the relevant requirement, and launches the Find Obsolete Tests tool where you can provide more context.

Autopilot chat (agent) analyzes the relationship between requirements and their associated test cases to detect obsolete test cases caused by:

• Exigences mises à jour ou obsolètes
• Couverture redondante de la même fonctionnalité
• Environnements de test ou dépendances obsolètes
• Étapes de test mal alignées ou non prises en charge

La recherche de cas de test obsolètes permet aux testeurs de se concentrer uniquement sur les ressources de test pertinentes et exécutables, améliorant à la fois la précision des tests et l’efficacité de la maintenance.

Figure 17. Autopilot chat (agent) - Find Obsolete Tests

Lecteur Web et recherche Web

When a query falls outside the scope of documentation or Autopilot Search, Autopilot chat (agent) automatically switches to web search mode, but only within the context of Test Automation.

Autopilot chat (agent) searches trusted public sources for topics related to testing frameworks, automation strategies, or QA methodologies, and then summarizes the most relevant insights.

Les utilisateurs reçoivent des conseils contextuels axés sur l’automatisation tout en restant dans le domaine Test Manager.

Exemples de requêtes :

• Quelles sont les bonnes pratiques pour rédiger des tests de régression automatisés ?
• Comment dois-je concevoir des cas de test centrés sur les données dans l’automatisation ?

Serveurs et paramètres MCP

MCP stands for Model Context Protocol — a modern standard that allows AI systems (like Autopilot chat (agent)) to securely connect to external data sources, tools, and automation workflows.

MCP fonctionne comme un lien entre votre Assistant d'IA et les systèmes ou API avec lesquels il doit interagir. Au lieu de simplement générer des réponses textuelles par l’IA, MCP lui permet de prendre des mesures , telles que la création d’exigences, l’affectation de cas de test ou l’exécution d’un processus UiPath, le tout via des interfaces bien définies et sécurisées.

Un serveur MCP héberge un ensemble d'outils (ou « fonctions » que l'agent d'IA peut appeler lorsqu'il détecte une intention pertinente dans votre invite de chat.

Chaque outil MCP se comporte comme un point de terminaison de l’API, mais prend en charge l’IA, ce qui signifie que le chat comprend quand et comment l’invoquer, en se basant sur le langage naturel.

• Vous saisissez une requête en langage naturel dans le chat, par exemple : « Importer les deux dernières exigences de ce fichier Excel ».
• Le chat interprète votre intention et recherche un outil MCP capable d'effectuer cette action.
• L'outil MCP pertinent (par exemple, Create_requirement) est déclenché, en prenant l'entrée de votre contexte (comme les données Excel).
• L'action est exécutée automatiquement, par exemple, pour créer des exigences ou pour lier des cas de test.

Outre le serveur MCP intégré à Test Manager, seuls les serveurs MCP créés dans Orchestrator sont pris en charge. Pour en savoir plus sur les serveurs MCP qui peuvent être configurés via Orchestrator, reportez-vous à Orchestrator - À propos des serveurs MCP et Orchestrator - Gestion des serveurs MCP.

Open the Autopilot chat (agent) settings and configure the MCP servers as described in the Autopilot - User interface topic.

Types de serveurs MCP

• Le serveur MCP intégré de Test Manager fournit les outils suivants:
  • Affecter des cas de test aux exigences
  • Attribuer des cas de test à un ensemble de test
  • Attribuer un libellé d’objet
  • Ajouter en bloc des libellés
  • Paramètres de cas de test d'ajout en bloc
  • Ajouter en bloc des étapes de test
  • Créer des cas de test en bloc
  • Définir en bloc des valeurs de champ personnalisées
  • Exigences de mise à jour groupée
  • Mettre à jour en bloc des cas de test
  • Mettre à jour en bloc des ensembles de tests
  • Mise à jour groupée des étapes de test
  • Créer un prérequis
  • Créer un cas de test
  • Créer un ensemble de tests
  • Obtenir tous les libellés
  • Obtenir tous les libellés d’objet par ID d’objet
  • Obtenir les ID de cas de test attribués pour l’exigence
  • Obtenir les valeurs de libellé de champ personnalisé
  • Obtenir les valeurs de texte des champs personnalisés
  • Obtenir un prérequis
  • Obtenir les paramètres de cas de test
  • Obtenir des cas de test
  • Récupérer les ensembles de tests
  • Obtenir les étapes de test pour le cas de test
  • Obtenir des exécutions de test
  • Récupérer les journaux de cas de test par exécution de test
  • Invite de lecture
  • Rechercher des objets par valeur de champ personnalisé
  • Annuler l’affectation de cas de test à l’exigence
  • Annuler l’affectation de cas de test à l’ensemble de tests
  • Mettre à jour le paramètre du cas de test
• Les serveurs MCP personnalisés créés via Orchestrator exposent vos propres processus, automatisations ou API, tels qu'un workflow qui génère des données de test ou crée des comptes dans une application tierce.

Lien vers le serveur MCP Test Manager

You can configure the Test Manager MCP server in the Autopilot chat (agent) settings.

1. In Orchestrator, go to MCP Servers and select Add MCP Server.
2. Select the Platform server type.
3. Select Test Manager External from the Type dropdown.
4. Enter a Name for the server.
5. Copy the automatically generated Preview URL.
6. Open the Autopilot chat (agent) settings in Test Manager.
7. Under MCP Servers, paste the copied URL.
8. Sélectionnez Ajouter et Enregistrer.