Agentes de conversa

Observação: os agentes de conversação estão disponíveis na visualização pública.

Sobre os agentes de conversação da UiPath

Os agentes de conversação são uma nova classe de agentes da UiPath projetados para envolver-se em diálogos dinâmicos, de múltiplas etapas e em tempo real com os usuários. Ao contrário dos agentes autônomos que respondem a uma única solicitação, os agentes de conversação interpretam e reagem a um fluxo contínuo de mensagens de usuários. Eles gerenciam contexto de conversa, execução de ferramentas, escalonamentos humanos e memória, permitindo uma experiência de automação mais rica e adaptativa. Pense neles como assistentes digitais inteligentes que entendem o contexto e lidam com a ambiguidade naturalmente.

Os agentes de conversação são particularmente úteis para cenários que exigem:

• Esclarecimento contínuo ou troca bidirecional
• Orientação personalizada com base na intenção do usuário
• Fallback humano sem interrupções quando a confiança é baixa

Tabela 1. Principais diferenças de agentes autônomos

Recurso	Agente de conversação	Agente autônomo
Modelo de interação	Diálogo de múltiplas interações, para frente e para trás	Execução de tarefa em uma única rodada com base em uma solicitação inicial
Caso de uso principal	Suporte e assistência ao usuário em tempo real, coleta de informação interativa	Execução de uma tarefa a partir de uma solicitação definida
Entrada do usuário	Mensagens de chat contínuas do usuário	Solicitação única estruturada
Força central	Manutenção da conversa e tratamento de ambiguidades	Execução de um plano em ferramentas

Quando usar agentes de conversação

Use agentes de conversação quando seu cenário de automação envolve interação em tempo real e baseada em contexto. Esses agentes são mais adequados para:

• Experiências de autoatendimento para clientes ou funcionários, como suporte ao help desk ou assistentes de integração.
• Orientação interativa por meio de processos, formulários ou árvores de decisão em várias etapas.
• Conversas contextuais em que os usuários podem fazer perguntas de acompanhamento ou fornecer informações de forma incremental.
• Interfaces de linguagem natural para aplicativos, sistemas ou bases de conhecimento, que permitem que os usuários consultem informações de forma conversacional.

Em vez disso, use agentes autônomos quando a tarefa puder ser totalmente descrita em uma única solicitação com todas as entradas necessárias fornecidas antecipadamente. Exemplos ideais incluem:

• Processamento de documentos estruturados (por exemplo, extrair dados de faturas ou contratos)
• Geração de relatórios automatizada com base em lógica predefinida
• Tarefas de resumo ou transformação com requisitos claros e únicos

How do conversational agents relate to Autopilot for Everyone?

With several chat experiences available, it's important to know which one to use and when.

Conversational Agents vs. Autopilot for Everyone:

• Working together: These two experiences work side-by-side. Conversational agents are not a replacement for Autopilot for Everyone.
• Different purposes: Think of Autopilot for Everyone as UiPath's general-purpose agent, optimized for productivity tasks and interacting with the UiPath platform. Conversational agents are specialists that you build for a specific use case (e.g., an HR policy assistant).
• Access: You can access your specialized conversational agents directly from within Autopilot for Everyone, making it a central hub for all your conversational needs.

Conversational Agents vs. specialized Autopilots:

• Overlap: Both are designed for use-case-specific purposes.

• Our recommendation: We recommend building with conversational agents. They provide a much richer and more robust design-time experience for building, testing, and refining your use-case-specific agent.

• Key difference: Conversational agents do not currently support file uploads or local desktop automation, whereas specialized autopilots do.

Licenciamento

During the public preview, conversational agent executions do not consume Platform or Agent units. However, if the agent uses a paid service, such as a DeepRAG tool, it consumes the necessary units to make the call to that tool.

Official licensing details for conversational agents will become available with the 2025.10 general availability.

Observação: iniciar uma conversa com um agente de conversação dispara um processo do Orchestrator dedicado a esse chat. Esse processo sempre aparece como Em execução para poder responder a suas mensagens imediatamente. No entanto, ele consome recursos apenas quando você realmente envia uma mensagem. Enquanto estiver ocioso e em espera, não usa nenhum recurso.

Enquanto isso, considere o seguinte:

Melhores práticas

Ao projetar um agente de conversação, considere as seguintes melhores práticas:

1. Comece com uma persona clara: defina o tom e o escopo do agente (por exemplo, "Você é um assistente de RH amigável...").
2. Projeto para imprevisibilidade: os usuários podem fornecer informações incompletas ou incorretas. Identificar ambiguidade corretamente.
3. Orientar o uso de ferramentas: certifique-se de que as descrições das ferramentas indiquem claramente quando e como usá-las.
4. Iterar com avaliações: crie casos de teste para caminhos felizes e infelizes. Atualizar sua lógica do agente de acordo.

Introdução aos agentes de conversação

A criação de um agente de conversação segue um ciclo de vida estruturado que inclui projeto, testes, implantação e monitoramento. As principais etapas são:

1. Projetar o agente: use o Studio Web para definir a solicitação do sistema do agente, configurar as ferramentas disponíveis, adicionar contextualização e configurar fluxos de trabalho de escalonamento.
2. Testar e avaliar: use o chat Debug integrado para testar interações de várias etapas. Adicionar conversas reais ou simuladas a conjuntos de avaliação para validar o comportamento e o desempenho.
3. Publicar e implantar: publicar o agente como um pacote de soluções Orchestrator. Certifique-se de que a pasta da solução inclua um robô sem servidor e Unattended para execução.
4. Acessar e gerenciar: interaja com o agente por meio do Gerenciamento de instâncias. Monitore o comportamento do runtime, revise logs de rastreamento e itere com base no feedback.

Construção de um agente de conversação

Você pode criar agentes de conversação usando o mesmo designer de baixo código no Studio Web como agentes autônomos, com diferenças fundamentais adaptadas para diálogo em tempo real e em várias etapas.

Crie o agente

Para começar:

1. Acesse studio.uipath.com.
2. Selecione o botão Criar Novo e, em seguida, selecione Agente.
3. Selecione o tipo de agente de conversação.

   Opcionalmente, descreva seu agente para o Autopilot para gerar uma configuração inicial

Figura 1. Criação de um novo agente de conversação

Configurar a solicitação do sistema

A solicitação do sistema define a persona, os objetivos, restrições comportamentais e lógica de ferramentas/escalonamento do agente. Use-o para instruir o agente sobre como:

• Cumprimentar usuários.
• Gerenciar consultas desconhecidas.
• Escalonar problemas ou chamar ferramentas.
• Mantenha um tom e estilo consistentes.

Dica: o Autopilot pode ajudar a gerar uma solicitação inicial eficaz com base em seu caso de uso.

Os agentes de conversação não usam prompts do usuário ou entradas/saídas do Gerenciador de dados. Todos os dados de entrada são coletados ao vivo durante a conversa.

Configurar ferramentas

As ferramentas permitem que os agentes realizem ação durante uma conversa, como executar automações, executar processos ou chamar APIs. Os tipos de ferramentas compatíveis incluem: fluxos de trabalho de RPA, fluxos de trabalho de APIs, atividades e outros agentes (exceto agentes de conversação).

Dica: para fluxos de trabalho que realizam chamadas de APIs exclusivamente, recomendamos o uso de fluxos de trabalho de APIs para o melhor desempenho em chats em tempo real.

Use proteções no nível da ferramenta para impor políticas de runtime. As proteções aplicam-se durante o teste e o runtime e são visíveis em logs de rastreamento. Para obter detalhes, consulte Proteções.

Configurar contextos

Adicione índices de contextualização para dar a seu agente acesso a fontes de conhecimento específicas. O agente pode consultar esses índices para fornecer respostas informadas e respaldadas por citações. Para obter detalhes, consulte Contextos.

Configurar escalonamentos e memória do agente

Os agentes de conversação são compatíveis com fluxos de trabalho de escalonamento e memória do agente para melhorar a tomada de decisões:

• Os escalonamentos permitem que o agente entregue conversas para um humano por meio do Action Center quando a confiança é baixa ou a intenção do usuário não é clara. As conversas são executadas de forma síncrona, o que significa que o agente pausa todos os tipos de interação adicional até que o escalonamento seja resolvido.
• A Memória do Agente permite que o agente se lembrar e reutilizar escalonamentos resolvidos anteriormente, reduzindo a redundância e melhorando a eficiência.

Para obter detalhes, consulte Escalonamentos e Memória do agente.

Avaliar e testar o agente

As avaliações ajudam a garantir que seu agente de conversação se comporte de forma confiável em caminhos de diálogo variados. O processo é semelhante à avaliação de um agente autônomo, mas é adaptado para diálogo.

Use o painel Saída para simular conversas reais. Selecione Teste na nuvem para executar o agente em um ambiente semelhante ao chat e interagir com seu agente usando linguagem natural.

Ver logs de execução em tempo real

No lado direito do chat, expanda o rastreamento de execução completa, que fornece rastreamento em tempo real da execução do agente. Ele mostra detalhes como:

• Chamadas e respostas de LLM de agentes
• Chamadas de ferramentas, com argumentos e saídas finais

Adicionar casos de teste

Você pode adicionar casos de teste diretamente do painel de saída, selecionando Adicionar ao conjunto de avaliação após uma execução de teste. Um teste de avaliação é criado para a conversa com:

• Histórico de conversas: um registro das etapas anteriores no diálogo.
• Mensagem do usuário atual: a mensagem mais recente do usuário na conversa.
• Resposta esperada do agente.

Isso permite que você teste como o agente mantém o contexto e lida com perguntas de acompanhamento, o que é essencial para uma boa experiência de conversação.

Figura 2. Criação de conjuntos de avaliação

Para cada teste de avaliação, você pode usar a interface do construtor de conversas para editar o histórico de conversas e a solicitação do usuário atual. Uma interface semelhante permite definir e refinar a resposta esperada do agente, garantindo a validação precisa do teste.

Figura 3. A janela do construtor de conversas ao editar um teste de avaliação

Figura 4. Você pode importar uma conversa do chat Debug selecionando Adicionar ao conjunto de avaliação

Acesso a agentes de conversação

Após publicar e implantar um agente de conversação, você pode interagir com ele por meio do Gerenciamento de instâncias, localizado na seção Agentes do Automation Cloud.

Figura 5. Gerenciamento de instâncias de agentes

Embedding conversational agents in UiPath Apps

You can also embed a conversational agent directly into a UiPath App using the IFrame component.

1. Create and publish: First, ensure your conversational agent has been created and published.
2. Add IFrame: Open your App in Studio and add an IFrame component to your page.
3. Configure the URL: Set the IFrame's Source property to a URL constructed with the following format and parameters: "https://<cloud_env>.uipath.com/<organization>/<tenant>/autopilotforeveryone_/conversational-agents/?agentId=<agent_id>&mode=embedded&title=<title>&welcomeTitle=<welcome_title>&welcomeDescription=<welcome_description>&suggestions=<suggestions>"

   See the following table for details.

4. Publish app: Publish your App. The agent is now be embedded and ready to use!

Table 2. URL parameters

Parâmetro	Required	Description
agentId	Sim	The Release ID of the published agent. To find it, navigate to Agents > Conversational agents, click "Chat now" on your agent, and copy the ID from the URL.
mode	Não	Set to embedded to optimize as a right-rail experience within the IFrame. Set to fullscreen to optimize as a full-screen experience within the IFrame. The default is fullscreen.
title	Não	The title displayed in the chat component's header. Defaults to the agent's name.
welcomeTitle	Não	A title for the first-run welcome screen. Defaults to an empty string.
welcomeDescription	Não	A description for the first-run welcome screen. Defaults to an empty string.
suggestions	Não	An array of first-run suggested prompts for the user. Defaults to an empty array [] Observação: To test on browser directly, wrap in 1 double quotes. Example: ["Hi, what can you do", "Hello, how are you"] For Apps embedding, wrap in 2 double quotes – you need to escape the string or else UiPath Apps will throw a validation error.(e.g., [""Hi, what can you do""]).
showHistory	Não	A boolean (true or false) to control the visibility of the chat history panel. Defaults to true.

Limitações

Conversational agents are currently in public preview. We are actively working on adding new capabilities. Please be aware of the following limitations.

Recursos	Description
Prompt do Usuário	As solicitações do usuário não são necessárias: esses agentes não dependem de solicitações predefinidas para coletar entradas. Em vez disso, eles consomem mensagens em tempo real e respondem de acordo, uma interação de cada vez.
Data Manager	Data Manager is currently disabled. Since outputs are emitted dynamically by the conversational agent throughout the conversation, there is no need to configure output arguments. The ability to configure inputs, which would be high-level parameters to initialize a conversation, will be available in a future release.
File uploads	You cannot upload files (e.g., PDFs, images) to the agent during a conversation. The ability to upload files will be available in a future release.
Local desktop automation	The agent cannot run automations that interact with the your local desktop (e.g., via Assistant).
Personal connections	Tools cannot be run using your personal Integration Service connections. Only Shared connections can be used currently.
Tool confirmation	The agent does not ask for confirmation before executing a tool.
Voice interaction	You can only interact with the agent via text commands. Push-to-talk and two-way voice interaction will be available in preview in a future release.
Agent health score	The Agent Score feature for performance evaluation is not yet available.
Instance management	Advanced observability features for monitoring agent performance are not yet available.
User feedback	You cannot provide feedback (e.g., thumbs up/down) on agent responses.
SDKs	Headless and UI SDKs for embedding agents into third-party external applications are not yet available.
Third-party integrations	Conversational agent access through surfaces like Slack, Microsoft Teams, or MSFT Copilot is not yet available.
Licenciamento	Official licensing details will be finalized for the general availability release.

Perguntas frequentes

Por que há tantos trabalhos do Orchestrator para agentes conversacionais?

Cada vez que um usuário inicia uma conversa com um agente de conversação, um novo trabalho do Orchestrator é criado para lidar com essa sessão. Esses trabalhos:

• Permanecem ativos por até oito horas.

• Terminam automaticamente se nenhuma outra entrada do usuário for recebida dentro dessa janela.

• Ajudam a minimizar o tempo de inicialização mantendo a sessão do agente ativa e responsiva durante as conversas em andamento.

Esse comportamento garante que o agente esteja sempre pronto para responder sem atrasos, ao mesmo tempo em que otimiza o uso de recursos durante períodos de inatividade.

Por que meu agente de conversação não começará no Gerenciamento de instâncias?

Se seu agente de conversação não conseguir iniciar no Gerenciamento de instância, consulte os seguintes requisitos:

• Certifique-se de ter atribuído um robô sem servidor e um Unattended Robot à pasta da solução que contém seu agente.

• Certifique-se de que seu tenant tenha Robot Units suficientes disponíveis para oferecer suporte à execução do runtime.

Sem esses recursos, o agente não será inicializado ou executado quando disparado a partir do Gerenciamento de instâncias.