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.

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.

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. Vá para 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

Observação:

Iniciar uma conversa com um agente de conversa dispara um processo do Orchestrator dedicado a esse chat. Esse processo sempre aparece como Em execução para que possa responder às suas mensagens imediatamente. No entanto, ele só consome recursos quando você realmente envia uma mensagem. Enquanto está ocioso e esperando, ele não usa nenhum recurso.

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 um prompt de inicialização eficaz com base no seu caso de uso.

Conversational agents do not use user prompts or Data Manager inputs/outputs, however the conversational agent will have knowledge of authenticated user's name and email.

Configurar ferramentas

Conversational agents can use the same tools as autonomous agents, including RPA workflows, API workflows, activities, other agents (excluding conversational agents), MCP servers (preview), IXP models (preview), and ready-to-use tools such as Analyze Attachments.

Dica:

Para fluxos de trabalho que executam exclusivamente chamadas de API, recomendamos usar fluxos de trabalho de API para obter 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.

Use files

You can upload files directly through the chat box for analysis. This enables conversational agents to process various file-based inputs seamlessly during interactions. The pre-built Analyze Attachments tool also supports file uploads and allows agents to interpret and reason over file content using large language models (LLMs).

Observação:

You cannot include attachments in evaluation runs. While conversations can be added to an evaluation set, attachments cannot be passed in through debug chat, traces, or manual uploads.

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.

Select Debug to run the agent in a chat-like environment, and interact with your agent using natural language.

Expand the full execution trace, which provides real-time tracing of the agent execution. It shows details such as:

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

Add test cases directly from the History panel by selecting Add to evaluation set after a test run. An evaluation test is created for the conversation with:

• 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

For each evaluation test, you can use the Conversation builder interface to edit the conversation history and the current user prompt. A similar interface lets you define and refine the expected agent response, ensuring accurate test validation.

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

After you publish and deploy a conversational agent, you can interact with it through the Agents Instance Management page.

Figura 5. Gerenciamento de instâncias de agentes

Acessando agentes no Microsoft Teams e Slack (Pré-visualização)

Conversational agents are available in Microsoft Teams and Slack. For details, refer to:

• Autopilot - Usando o chat 1:1 com o aplicativo Autopilot para Teams
• Autopilot - UiPath Autopilot™ para Slack

Incorporação de agentes de conversação no UiPath Apps

Você também pode incorporar um agente de conversação diretamente em um UiPath App usando o componente IFrame.

1. Criar e publicar: primeiro, certifique-se de que seu agente de conversação tenha sido criado e publicado.

2. Adicionar IFrame: abra seu aplicativo no Studio e adicione um componente IFrame à sua página.

3. Configure a URL: defina a propriedade Origem do IFrame como uma URL construída com o seguinte formato e parâmetros: "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>"

   Consulte a tabela a seguir para obter detalhes.

4. Publicar aplicativo: publique seu aplicativo. O agente agora está incorporado e pronto para uso!

Tabela 2. Parâmetros do URL

Parâmetro	Required	Description
agentId	Sim	The Release ID of the published agent. To find it, navigate to Agents > Conversational agents, select "Chat now" on your agent, and copy the ID from the URL.
mode	Não	Defina como embedded para otimizar como uma experiência da barra direita dentro do IFrame. Defina como fullscreen para otimizar como uma experiência de tela cheia dentro do IFrame. O padrão é fullscreen.
title	Não	O título exibido no cabeçalho do componente de chat. O padrão é o nome do agente.
welcomeTitle	Não	Um título para a tela de boas-vindas da primeira execução. O padrão é uma string vazia.
welcomeDescription	Não	Uma descrição para a tela de boas-vindas da primeira execução. O padrão é uma string vazia.
suggestions	Não	Uma matriz de prompts sugeridos para a primeira execução para o usuário. O padrão é uma matriz vazia []. Observação: To test on browser directly, wrap in one double quotes. Example: ["Hi, what can you do", "Hello, how are you"] For Apps embedding, wrap in two double quotes– you need to escape the string or else UiPath Apps will throw a validation error. For example: [""Hi, what can you do""].
showHistory	Não	Um Boolean (true ou false) para controlar a visibilidade do painel de histórico do chat. O padrão é true.