Sobre os agentes da UiPath

Agentes criados pela UiPath criados na tela de designer do Agente no Studio Web, que consistem em uma solicitação, ferramentas, contexto e componentes de escalonamento.

Os agentes criados pela UiPath são desenvolvidos usando a tela de designer do agente no Studio Web, um aplicativo de desenvolvimento de pouco código que permite criar agentes avançados com experiência mínima em codificação.

Componentes de agentes

Um agente consiste em quatro componentes principais:

• Solicitação: instruções em linguagem natural que definem a função, o objetivo e as restrições do agente. As solicitações podem ser orientadas pelo usuário ou geradas pelo sistema.
• Contexto: fontes de informação que o agente usa para fundamentar decisões, como memória, bases de conhecimento ou interações anteriores.
• Ferramentas: ações que o agente pode executar — invocar automações, usar APIs, disparar microsserviços ou colaborar com outros agentes e robôs.
• Caminhos de escalonamento: mecanismos com intervenção humana (como o Action Center ou canais de mensagens) que habilitam revisão, aprovação ou assistência quando necessário.

Capabilities

Os agentes da UiPath são:

• Comunicativos: use idioma natural para colaborar com usuários e sistemas.
• Iniciando: disparado por eventos do sistema ou entradas do usuário.
• Planejamento: divide as metas em etapas executáveis.
• Decisão: tomada de decisões em tempo real com base em padrões e no estado atual.
• Adaptando: acesse e responda para dados empresariais ao vivo.
• Recuperação: identifica e recupera de Fluxos de trabalho interrompidos.
• Aprendizado: retém a memória entre as sessões para melhorar com o tempo.
• Coordenação: funciona ao lado de outros agentes, robôs e pessoas.

Nem todas as tarefas são amigáveis para agentes. Os agentes são mais bem usados para tarefas bem definidas em ambientes que se beneficiam da adaptabilidade e da aprendizagem. Tarefas com alta precisão, restrições legais, financeiras ou regulatórias devem continuar a depender da automação determinística.

Bons casos de uso para agentes

• Elaboração e resumo de conteúdo (emails, mensagens)
• Pesquisa em vários sistemas e coleta de dados
• Interações com clientes iniciais ou triagem de tíquetes
• Orquestração de agentes de IA estreitos em fluxos de trabalho maiores

Casos de uso ruins para agentes

• Transações financeiras de alto risco
• Fluxos de trabalho regulatórios com tolerância zero a erro
• Processamento de dados complexo em várias etapas sem salvaguardas determinísticas

Para começar, acesse Construção de um agente no Studio Web.