À propos de Autopilot Chat

Qu’est-ce que le chat d’Autopilot ?

Autopilot Chat is a context-aware and action-enabled agent which is available in Test Manager in Public Preview. Autopilot Chat 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 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 is available in Test Manager only when delivered through Test Cloud.

Figure 1. Autopilot Chat - generic window

For additional information and recorded tutorials, subscribe to the complementary information maintained on the UiPath Insider Portal where you can also leave feedback.

Combien de modes de travail existe Autopilot Chat ?

Autopilot Chat can be used with 2 modes: Edit mode and Agent mode.

1. Edit mode enables users to query the system and then choose one of the tools or operations suggested by Autopilot to perform the queried task. Autopilot does not proceed unless users confirm the tool to be used.

Figure 2. Autopilot Chat - Edit mode

When working in Edit mode, you can consult the reasoning and expand it.

Figure 3. Autopilot Chat - Edit mode reasoning

2. Agent mode enables users to query the system but then fully rely on Autopilot to choose the best tools and operations to perform the queried task (with no human intervention). Autopilot proceeds automatically and no user confirmation is required.

Figure 4. Autopilot Chat - Agent mode

Quels LLM peuvent être utilisés avec Autopilot Chat ?

The list of supported LLMs can be found in the Configuring LLMs topic.

Comment accéder au chat d’Autopilot à partir de Test Manager ?

To access Autopilot Chat, 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.

Quelles sont les fonctionnalités d’Autopilot Chat dans 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 settings.

Figure 5. Autopilot Chat 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

Figure 6. Test Manager framework tools

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. Test Manager MCP tools

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

Puis-je connecter un serveur MCP personnalisé à Autopilot Chat dans Test Manager ?

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

Existe-t-il des instructions pour les requêtes et les invites pour Autopilot Chat ?

To learn more about query and prompt guidelines, refer to Autopilot - Interacting with Autopilot chat - recommendations.

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

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

Les requêtes prennent en charge à la fois les champs personnalisés basés sur le texte et les champs personnalisés de libellés. Utilisez le chat Autopilot pour les opérations de champ personnalisés telles que :

• 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.)

Dans quelles régions le chat Autopilot est-il déployé ?

Autopilot Chat 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 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.

Prérequis pour le chat d’Autopilot

1. Assurez-vous d'avoir un compte UiPath Test Cloud.
2. Make sure to enable AI models (LLMs) in your AI Trust Layer policies. To use the AI capabilities provided by Autopilot, make sure you have an AI Trust Layer policy active and deployed to your tenant. Learn how to:
   • 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 accepts PDF, TXT, MD, Word, and Excel formats. Note that, if you attach PDF documents, Autopilot Chat takes into account its structure and formatting during processing.
4. Before entering your query into the Autopilot Chat window, make sure that you choose the working mode (Edit mode or Agent mode).

Figure 8. Autopilot Chat mode

Fonctionnalités du chat Autopilot

Recherche d’Autopilot

Use Autopilot Search directly inside the chat, by typing full, partial or fuzzy terms of what you are looking for. The agent retrieves all the matching objects. If a typo is made, the chat auto-corrects common mistakes.

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

Graphiques Autopilot

Use the Autopilot Charts functionality to generate a visual representation of your data in the form of bar charts, line charts, and pie charts. Note that Autopilot Charts supports defects.

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

Évaluation des exigences optimisée par l’IA

Use the Evaluate Quality functionality to assess the clarity, completeness, and testability of requirements, ensuring higher-quality inputs before test design begins.

To invoke a requirement evaluation from Autopilot Chat, reference the requirement by name or ID. Autopilot Chat 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.

Comment utiliser le chat d’Autopilot pour évaluer les prérequis (Mode Édition)

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

Figure 11. Autopilot Chat - Evaluate Requirement query

2. Select Configure and edit the fields: add any documents or select which documents to be included in the analysis, add or edit a prompt, select an AI model, and then either Accept or Reject the operation.

Figure 12. Autopilot Chat - Evaluate Requirement configuration

3. If you select Reject, the operation is not performed. If you select Accept, Autopilot works behind the scenes to provide the results.

Figure 13. Autopilot Chat - Evaluate Requirements result review

4. (Optional) Enter a query about the most immediate action that needs to be performed next.

Génération de tests optimisée par l'IA

Use the Generate Test Cases functionality to automatically create high-quality, structured test cases based on requirement details, user documents, RAG or user prompts.

To invoke Generate Test Cases from Autopilot Chat, reference a requirement by name or ID. Autopilot Chat 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.

Leverage RAG vs. Attach 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

Comment utiliser le chat d’Autopilot pour la génération de tests (Mode Édition)

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

Figure 14. Autopilot Chat - Test Generation query

2. Enter a query indicating which requirement needs to be evaluated. 3. Select Configure and edit the fields: add any documents or select which documents to be included in the analysis, add or edit a prompt, select an AI model, and then either Accept or Reject the operation. 4. If you select Reject, the operation is not performed. If you select Accept, review the results.

Figure 15. Autopilot Chat - Generate Test result review

Recherche dans la documentation

Ask questions in natural-language questions to learn how to use Test Manager. Autopilot Chat 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 - Documentation Search

Détection des tests obsolètes

Use the Find Obsolete Tests functionality to maintain a clean, up-to-date test repository by automatically identifying the outdated or redundant test cases linked to requirements.

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

Autopilot Chat 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 - Find Obsolete Tests

Lecteur Web et recherche Web

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

Autopilot Chat 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) to securely connect to external data sources, tools, and automation workflows.

MCP works as a bridge between your AI assistant and the systems or APIs it needs to interact with. Instead of the AI just generating text responses, MCP lets it take action — such as creating requirements, assigning test cases, or running a UiPath process — all through well-defined, secure interfaces.

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.

In addition to the built-in Test Manager MCP server, only the MCP servers created in Orchestrator are supported. To learn more about the MCP servers which can be configured via Orchestrator, refer to Orchestrator - About MCP Servers and Orchestrator - Managing MCP Servers.

Open the Autopilot Chat settings and configure the MCP servers as described in the Autopilot - User interface topic.

Types de serveurs MCP

• The built-in Test Manager MCP server provides the following tools:
  • 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
  • Créer des cas de test en bloc
  • Définir en bloc des valeurs de champ personnalisées
  • 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 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
  • 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
• The custom MCP servers created via Orchestrator expose your own processes, automations, or APIs — such as a workflow that generates test data or creates accounts in a third-party app.

Lien vers le serveur MCP Test Manager

Vous pouvez configurer le serveur MCP Test Manager dans les paramètres de chat d’Autopilot.

1. Ouvrez les paramètres de chat d’Autopilot.
2. Under MCP Servers, enter a Test Manager server URL which observes this pattern: https://{yourcloudaccount.com}/{ACCOUNT_NAME}/{TENANT_NAME}/agenthub_/mcpfps/testmanager. Add your cloud URL, account and tenant name in the relevant placeholders. Example: https://cloud.uipath.com/TestCloudAccount/DefaultTenant/agenthub_/mcpfps/testmanager
3. Select Add and Save.