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.

Os agentes de conversa não usam prompts de usuário ou entradas/saídas do Data Manager; no entanto, o agente de conversa terá conhecimento do nome e do email do usuário autenticado.

Configurar ferramentas

Os agentes de conversa podem usar as mesmas ferramentas que os agentes autônomos, incluindo fluxos de trabalho de RPA, fluxos de trabalho de API, atividades, outros agentes (excluindo agentes de conversa), servidores MCP (pré-visualização), IXP (pré-visualização) e ferramentas prontas para uso, como Analisar Anexos.

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.

Usar arquivos

É possível carregar arquivos diretamente pela caixa do chat para análise. Isso permite que os agentes de conversa processem várias entradas baseadas em arquivos durante interações. A ferramenta pré-construída Analisar Anexos também é compatível com uploads de arquivos e permite que os agentes interpretem e raciocinar sobre o conteúdo do arquivo usando Modelos de Linguagem Abrangente (LLMs).

Observação:

Você não pode incluir anexos em execuções de avaliação. Embora as conversas possam ser adicionadas a um conjunto de avaliação, os anexos não podem ser passados por meio de chat de depuração, traces ou uploads manuais.

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.

Selecione Depurar para executar o agente em um ambiente semelhante ao de chat e interagir com seu agente usando linguagem natural.

Expanda o rastreamento de execução completo, que fornece rastreamento em tempo real da execução do agente. Ela mostra detalhes como:

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

Adicione casos de teste diretamente do painel Histórico 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 o prompt do usuário atual. Uma interface semelhante permite que você defina e refine a resposta esperada do agente, garantindo uma validação de teste precisa.

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

Depois de publicar e implantar um agente de conversa, você pode interagir com ele por meio da página Gerenciamento de instância de agentes .

Figura 5. Gerenciamento de instâncias de agentes

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

Os agentes de conversa estão disponíveis no Microsoft Teams e Slack. Para detalhes, consulte:

• 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	O ID de versão do agente publicado. Para encontrá-lo, navegue até Agentes > Agentes de conversa, selecione "Chat agora" em seu agente e copie o ID da 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: Para testar no navegador diretamente, envolva uma aspas duplas. Exemplo: ["Hi, what can you do", "Hello, how are you"] Para a incorporação do Apps, envolva entre duas aspas duplas– você precisa escapar da string, caso contrário o UiPath Apps gerará um erro de validação. Por exemplo: [""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.