Autopilot agent

Documentation for the Autopilot agent experience, a multi-step conversational interface available in Studio Desktop and Test Manager.

Autopilot agent is the multi-step conversational experience that lets you interact with Autopilot through a chat interface inside UiPath products. Unlike Autopilot actions, which are single-trigger operations, the agent maintains context across a conversation and can perform work one step at a time with you driving each step.

Autopilot agent is available in Studio Desktop (2025.10.8+), Studio Web, and Test Manager. In Studio Desktop, it has been succeeded by the full coding agent experience starting with STS 2026.0.195+, but the agent remains supported. Refer to Product availability for the full list of products and capabilities.

動作のしくみ

The Autopilot chat interface provides a conversational panel where you can:

• Ask questions about your project, automations, or UiPath documentation
• Request workflow generation, editing, or explanations
• Iteratively refine results through follow-up prompts
• Get contextual suggestions based on the product and page you are working in

Each product where Autopilot agent is available has its own set of connected sources (tools) that determine what Autopilot can access and do.

チャット エクスペリエンスの主な機能は次のとおりです。

• コンテキストの保持 - 過去の入力内容や判断を記憶します。
• プロンプトの改良 - プロンプトをリアルタイムに編集し、ゼロから始めることなく結果を改善できます。
• 会話型エクスペリエンス - 自然言語を使用して質問をしたり、変更を加えたりします。
• インラインでの提案 - 現在のコンテキストに固有の推奨事項をチャット内で直接提供します。
• 統合されたワークスペース - すべての対話、反復処理、結果が常に 1 か所にまとめられています。
• ワークフローの継続性 - ステップやステージ間でフローが維持されます。
• 対話型デバッグ - フォローアップの質問や意図の明確化によって、問題の特定と修正を支援します。
• コードとロジックの認識 - オートメーションやコードの構造を理解し、関連性の高いガイダンスを提供します。

対話モード

In the user interface, the Edit dropdown in the chat input area allows you to switch between two interaction modes:

• Edit — Requires user confirmation to perform change actions.
• Agent — (Experimental) Performs actions automatically without requiring user confirmation.

利用可能なモデル

Autopilot agent supports multiple LLMs configured through AI Trust Layer. Some models are designated as "Agent" models, optimized for tool-calling and multi-step workflows. The model selection is available from the chat panel.

The choice of LLM influences performance, reasoning depth, and speed.

• Gemini 2.5 Flash - 深い推論を必要としない、高速で一般的なタスクに最適です。
• Gemini 2.5 Flash (エージェント) - スピードとエージェンティック機能が組み合わさっており、複数ステップのやや複雑なタスク向けです。
• Gemini 2.5 Pro - 複雑なオートメーションの構築、レビュー、デバッグに最適で、より深い推論を提供します。
• Gemini 2.5 Pro (エージェント) - 完全性と高度な計画が求められる、非常に複雑なエージェント ドリブンのタスクに最適です。
• GPT-5 Mini - 試験段階 - 短い回答時間が重要な単純なタスク向けです。試験段階のモデルです。
• GPT-5 Mini - 試験段階 (エージェント) - 単純なタスクで構造化された出力をより高速に生成するための、試験段階のエージェンティック モデルです。
• GPT-5 - 試験段階 - 一般的なタスクから複雑なタスクにまで対応します。試験段階の最先端の LLM 機能を活用します。
• GPT-5 - 試験段階 (エージェント) - 最新のモデルを使用する、エージェント ドリブンの複雑なタスク向けの試験段階のエージェンティック モデルです。

(エージェント) のサフィックスは、モデルが以下のようなエージェンティック機能を活用するように特別に設定されていることを示します。

• 複雑な問題を分解する
• 適切なツール (Web 検索、RPA ワークフロー アシスタント) を選択して使用する
• 複数ステップのプロセスを実行する
• 進捗状況を監視して戦略を適応させる

タスクに複数のステップが含まれる場合、ツールの使用が必要な場合、または 1 つの回答では対応できない深い推論が必要な場合は、一般的に (エージェント) のバリアントを選択することをお勧めします。

LLM は Autopilot のチャットの画面から選択できます。

注:

• これらの LLM を使用するには、必要なポリシーが AI Trust Layer に設定されていることを確認します。
• 特にドキュメント AI 機能では、Autopilot は Azure OpenAI を使用します。

Kimi K2.6 のサポート

Studio のバージョンによっては、Kimi K2.6 モデルは異なる表示名で表示されます。

製品とバージョン	表示名
デスクトップ版の Studio 2026.0.x (STS リリース)	Helix
デスクトップ版の Studio 2025.10.x(LTS リリース)	名手
Automation Cloud の Studio Web	名手
Automation Suite 2.2510.x の Studio Web	名手

ユーザー側でのアクションは必要ありません。v2026.10 のリリースより、以下の暫定名は廃止されます。Autopilot では、モデルが実際の名前である Kimi K2.6 で表示されます。

AI Trust Layer のポリシー

Autopilot によって提供される AI 機能を使用するには、AI Trust Layer のポリシーがアクティブになっていて、テナントにデプロイされていることを確認してください。

方法については、以下をご覧ください。

• ガバナンス ポリシーを作成する
• AI Trust Layer のポリシーの設定
• テナント レベルでポリシーをデプロイする

Autopilot の回答に関する免責事項

Autopilot は、さまざまな UiPath 製品でユーザーを支援することを目的として設計されており、多様なタスクに対して AI を活用したサポートを提供します。たとえば、オートメーションの構築と編集、複雑なワークフローの理解、ドキュメントや他のソースからの関連情報の取得などをサポートします。Autopilot は非常に効果的ですが、不正確な回答、誤解を招く回答、不完全な回答を生成することがあります。これは大規模言語モデルの既知の制限であり、「ハルシネーション」と呼ばれることがあります。

例:

• Autopilot が、現在のワークフローに適用されないステップを提案する場合があります。
• 正しそうに見えても、事実として間違っていたり、古い論理に基づいていたりする説明を提供することがあります。
• ドキュメントや Web 検索などの外部情報を使用する場合、重要な詳細を見落としたり、ソース コンテンツを誤って解釈したりすることがあります。

Autopilot の回答は常に確認および検証してください。特に、運用環境のワークフロー、データ処理、またはミスの起きやすいロジックを扱う場合は、以下を行うようにしてください。

• 特に、重要なワークフローやリスクの高いワークフローでは、提案を適用する前にダブルチェックします。
• チャット インターフェイスの [不満] ボタンを使用して、役に立たない回答や誤った回答にフラグを付けます。
• ドキュメントのリンクを確認するか、引用文献がある場合はその文献を検索します。これらには、要約に含まれていない追加のコンテキストが含まれていることがよくあります。

Autopilot は、意思決定者としてではなく共同作業者として最適に機能する強力なアシスタントです。安全、正確、効果的なオートメーションを構築するには、依然としてユーザーの意見と評価が欠かせません。