スタート アップ ガイド

Build your first conversational agent in Studio Web's Agent Builder, from initial configuration to a working HR assistant with document search.

This guide walks you through building your first conversational agent in Agent Builder: a simple HR assistant that answers questions about company policies using document search.

前提条件

開始する前に、以下があることを確認してください。

• Studio Web へのアクセス権
• 以下を含む Orchestrator のフォルダー
  • 割り当てられた Unattended ロボット
• ナレッジ ベース ドキュメントを含むコンテキスト グラウンディングのインデックス

ヒント:

コンテキスト グラウンディングのインデックスがまだなくても、このチュートリアルは完了できます。エージェントは、その一般的なナレッジに基づいて応答します。

手順 1: エージェントを作成する

1. studio.uipath.com に移動します。
2. [新規作成] を選択し、[エージェント] を選択します。
3. [会話型] を選択します。

1. エージェントを Autopilot に説明し、出発点となる設定を生成します(例: 「従業員が会社のポリシー、福利厚生、オンボーディング手順に関する情報を見つけるのに役立つ人事アシスタント」)。Autopilot を使用しない場合は、[新規作成] を選択します。

手順 2: システム プロンプトを設定する

システム プロンプトでは、エージェントのペルソナと動作を定義します。プロンプトが適切に作成されていれば、エージェントは一貫性を持って適切に応答できます。

1. [システム プロンプト] セクションで、エージェントの ID とガイドラインを定義します。以下に例を示します。

You are a friendly HR assistant for Contoso Corporation. Your role is to help employees find information about company policies, benefits, and HR procedures.

Guidelines:
- Always be professional and helpful
- If you don't know the answer, say so
- When citing policies, reference the specific document name
- Keep responses concise but complete

2. エージェントの [モデル] を選択します。モデルが異なれば、提供される機能とパフォーマンス特性も異なります。

手順 3: ツールを追加する

ツールを使用すると、エージェントはアクションを実行し、情報を取得できます。この人事アシスタントには、以前にコンテキスト ツールとして設定したコンテキスト グラウンディング インデックスを追加します。

1. [コンテキストを追加] を選択します。
2. 人事ドキュメントのインデックスを選択します。
3. 説明を入力します。以下に例を示します。

Provides information about company policies, benefits, and HR procedures.

4. (任意) 次のようなツールを追加します。
   • ファイルを分析: ユーザーが分析用にドキュメントをアップロードできるようにします。
   • Integration Service のコネクタ: 予定表やメールなどの外部システムに接続します。

ツール設定オプションについて詳しくは、こちらをご覧ください。

手順 4: デバッグ チャットでテストする

パブリッシュする前に、エージェントをテストして、期待どおりに動作することを確認します。

1. [デバッグ]、[保存してデバッグ] の順に選択して、チャット インターフェイスを開きます。
2. 「米国には休日が何日ありますか?」などのテスト メッセージを送信します。
3. エージェントの応答を確認し、引用を確認します (コンテキスト グラウンディングを使用している場合)。
4. [履歴] タブに実行トレースを表示して、以下を確認します。
   • LLM の呼び出しと応答
   • ツールの呼び出しと、引数および出力

1. 応答が良好な場合は、[評価セットに追加] を選択して、今後のテストのためにこの会話を保存します。

手順 5: パブリッシュしてデプロイする

エージェントの動作に問題がなければ、パブリッシュしてユーザーが利用できるようにします。

1. 上部のツールバーで [停止] を選択し、デバッグの実行を停止します。
2. エクスプローラーでソリューションとエージェントの名前を「HR Assistant」に変更します。
3. 上部のツールバーで [パブリッシュ] を選択します。
4. [場所] として [Orchestrator テナント] を選択します。
5. [パブリッシュ] を選択します。

パブリッシュ プロセスが開始され、パッケージをデプロイする準備ができるとメッセージが表示されます。

1. メッセージ内の [パッケージを確認] を選択します。
2. [パッケージをデプロイ] (右端のロケット アイコン) を選択します。
3. ターゲットの Orchestrator フォルダーを選択します (Unattended ロボット アカウントが割り当てられている必要があります)。
4. [今すぐアクティブ化] を選択します。
5. [デプロイ] を選択します。

これで、エージェントがパブリッシュおよびデプロイされ、インスタンスの管理を通じて利用できるようになりました。

手順 6: エージェントにアクセスする

Once published, your agent surfaces to users through any of the supported chat channels — Instance Management, Assistant, Microsoft Teams, Slack, iFrame embeds, and more, including custom chat UIs with the UiPath TypeScript SDK. See Deployment for the full channel list, feature availability per channel, and configuration steps.

最初の会話型エージェントを構築してデプロイしました。詳しくは、以下をご覧ください。

• Designing the agent — configuring the prompt, tools, context, file handling, and per-user connections.
• Evaluating the agent — create comprehensive test suites for your agent.
• Observability — monitor performance, usage metrics, and collect user feedback.
• Licensing — understand consumption and pricing for your deployment.

Need more advanced conversation modeling — routing, hand-off between specialist agents, or backend automations running in parallel with the conversation? See Build in Maestro Flow to model the whole chat as a conversational Flow.