Ferramentas integradas

Os UiPath Agents vêm com ferramentas integradas, componentes predefinidos e prontos para uso que não exigem desenvolvimento personalizado ou configuração externa.

Analisar anexos

A ferramenta Analisar anexos permite que os agentes processem e pensem sobre o conteúdo do arquivo usando LLMs.

Os seguintes tipos de arquivo são compatíveis atualmente: GIF, JPE, JPEG, PDF, PNG, WEBP.

Para adicionar essa ferramenta a seu agente, siga as seguintes etapas:

1. Defina entradas de arquivo. No painel Gerenciador de dados, adicione argumentos a seu esquema de agente para entradas de arquivos. Eles devem ser do tipo File.
   Figura 1. Criação de argumentos de entrada de arquivo
   

   

   
   
2. Adicione a ferramenta Analisar anexos:
   1. Selecione Adicionar ferramenta no painel Ferramentas.
   2. Na categoria Ferramentas integradas, escolha Analisar anexos.
   3. Opcionalmente atualizar o nome e a descrição da ferramenta para ajudar o agente a raciocinar melhor sobre quando usá-la.

3. Entenda as entradas da ferramenta. A ferramenta vem pré-configurada com duas entradas principais:

   • attachments (array): lista de um ou mais arquivos para analisar.
   • analysisTask (string): uma solicitação ou instrução que descreve a tarefa. Se seu caso de uso envolver apenas um arquivo, você pode atualizar a descrição da entrada para refletir que é um anexo único.
4. Execute o agente com arquivos de entrada.
   1. Abra a janela Configuração de depuração :
      • Navegue até a guia Argumentos do projeto.
      • Forneça um valor para analysisTask, por exemplo, "Comparar as duas imagens".
      • Carregue seus arquivos de entrada nos campos vinculados ao seu argumento attachments.
   2. Clique em Salvar e execute a sessão de depuração.
5. Após executar o agente, inspecione o trace de execução por meio do painel inferior.
   Figura 2. A análise na trilha de execução
   

   

   
   

Traces de anexos

Ao usar a ferramenta Analisar anexos, todas as entradas e saídas de arquivos são capturadas no painel Trilha de execução, na guia Histórico. O trace fornece visibilidade detalhada sobre como os anexos foram tratados durante a execução do agente.

Para cada arquivo, o trace mostra:

• ID: um identificador exclusivo para o anexo.
• Nome: nome do arquivo original (por exemplo, 1.jpg).
• Tipo MIME: tipo de arquivo detectado (por exemplo, image/jpeg).
• URL de download: um link direto para baixar o arquivo para inspeção ou reutilização. Os links de download mostrados no trace têm atualmente um valor de vida útil de 30 minutos.

Figura 3. Traces de anexos

Melhores práticas e perguntas frequentes

A ferramenta Analisar anexos permite que os Agents processem documentos e imagens usando LLMs. Embora sejam potentes, há algumas limitações e comportamentos importantes a serem considerados ao projetar agentes orientados por arquivos.

Arquivos grandes podem exceder os limites de token

Agents processam arquivos incorporando seu conteúdo a solicitações de LLM, que são restringidas pelo limite de tokens do modelo. PDFs grandes ou documentos de imagem digitalizados podem falhar silenciosamente ou retornar erros vagos como "Ocorreu um erro", especialmente quando eles excedem o orçamento de token do modelo.

Para mitigar:

• Use modelos com capacidade de token mais alta.

• Use a contextualização em vez da incorporação completa do arquivo, especialmente para arquivos grandes ou de várias páginas.

• Pré-indexe documentos e sincronize-os antes ou durante a execução do agente por meio de ferramentas personalizadas.

LLMs redimensionam imagens

Quando os arquivos de imagem (por exemplo, .jpg, .png) são enviados como parte da solicitação de LLM, a maioria dos modelos os redimensiona automaticamente. Isso pode distorcer as relações de aspecto ou perder dados precisos em pixels.

Evite solicitações que dependam de coordenadas exatas, caixas de limite ou comparações alinhadas por pixels (por exemplo, diferenças de imagem que exigem posicionamento x/y específico). Para obter mais informações, consulte o guia de visão de imagem do OpenAI para comportamento de redimensionamento específico do modelo.

Tipos de arquivos compatíveis

As seguintes extensões de arquivo são compatíveis: GIF, JPE, JPEG, PDF, PNG, WEBP.

O suporte a tipos de arquivo varia por provedor de LLM. Por exemplo, o suporte a PDF pode falhar em alguns modelos Anthropic, dependendo do nome ou da codificação do arquivo.

Dicas para melhores resultados

• Se você estiver trabalhando com PDFs longos, considere dividi-los em partes ou páginas menores antes de passá-los para o agente.
• Os nomes dos arquivos devem estar limpos: os modelos antrópicos, em particular, rejeitam nomes de arquivos com caracteres especiais ou espaços em branco repetidos.
• Mantenha a contagem de imagens baixa: alguns modelos, como o GPT-4o, são compatíveis com um máximo de 10 a 50 imagens por solicitação.