Exemplo: agente de sentimento social

Crie um agente de análise de sentimento de mídia social de ponta a ponta com um agente de codificação, desde a estrutura inicial até a avaliação, publicação e conexão como um subagente.

Este exemplo mostra o ciclo de vida completo de desenvolvimento do agente usando um agente de pouco código que analisa o sentimento em comentários de mídia social. Abrange todas as etapas: criar estrutura, configurar, adicionar uma ferramenta, avaliar, publicar e conectar como um subagente dentro de um agente de gerenciamento de mídia social.

Pré-requisitos

• A habilidade uipath-agents instalada para seu agente de codificação. Consulte Instalar e configurar.
• Uma sessão conectada (uip login).

Etapa 1: estruturar o agente

Abra seu agente de codificação em uma pasta vazia e pergunte:

Crie um novo agente de análise de sentimento para comentários de entrada de mídia social. O agente deve aceitar um comentário como entrada e retornar uma classificação de sentimento (positivo, neutro ou negativo) com uma pontuação de confiança.

O agente de codificação é executado uip agent init e cria a estrutura completa do projeto, incluindo agent.json, project.json, entry-points.json e um conjunto de avaliação padrão.

Etapa 2: configurar solicitações e esquema

Revise o agent.json gerado e refine-o de forma conversacional:

Atualize a solicitação do sistema para classificar o sentimento em uma escala de 5 pontos (muito negativo, negativo, neutro, positivo, muito positivo) e adicionar um breve campo de raciocínio ao esquema de saída.

O agente de codificação edita agent.json, executa uip agent refresh para gerar novamente artefatos derivados e, em seguida, uip agent validate para confirmar que os esquemas são consistentes.

Etapa 3: Adicionar uma ferramenta

Conecte o agente a um conector do Integration Service:

Adicione uma ferramenta de conector do Slack para que o agente possa publicar o resultado do sentimento em um canal do Slack.

O agente de codificação cria um resource.json sob resources/slack-post/, em seguida, executa uip agent refresh e uip agent validate para sincronizar a ferramenta com os pontos de entrada do agente.

Etapa 4: Enviar para o Studio Web e executar localmente

Envie o agente para o Studio Web para que eu possa revisar a configuração.

O agente de codificação executa uip solution upload, que carrega o Projeto. No Studio Web, execute o Debug para testar o agente em relação a um comentário de amostra antes de criar conjuntos de avaliação.

Etapa 5: avaliar

Crie um conjunto de avaliação chamado testes de regressão com cinco casos de teste que abrangem comentários positivos, negativos e neutros. Execute e mostre os resultados.

O agente de codificação cria os casos de teste em evals/eval-sets/, executa o conjunto de avaliação e retorna as pontuações por caso de teste. Se um caso de teste ficar abaixo do limite:

O terceiro caso de teste teve pontuação abaixo de 0,7 — atualize a solicitação do sistema para tornar os critérios de classificação mais explícitos e execute novamente.

Itere até que o conjunto de avaliação passe de forma consistente.

Etapa 6: publicar

Publique o agente de sentimento no meu espaço de trabalho pessoal.

O agente de codificação executa uip solution pack, seguido de uip solution publish. O agente agora é um processo no seu espaço de trabalho pessoal do Orchestrator.

Etapa 7: conectar como um subagente

Para usar o agente de sentimento como uma ferramenta dentro de um agente de gerenciamento de mídia social:

Crie um agente de gerenciamento de mídia social que use o agente de análise de sentimento como uma ferramenta para lidar com um lote de comentários recebidos e gerar um relatório de resumo.

O agente de codificação prepara um novo projeto de agente gerenciamento e registra o agente de sentimento como uma ferramenta de subagente usando --type agent. Siga as mesmas etapas de atualizar → validar → carregar → implantação acima.

Resultado: uma solução com dois agentes em que o agente de gerenciamento delega a classificação de sentimento para o subagente de sentimento e compila os resultados em um relatório.

Veja também

• Criar agentes com os Coding Agents — visão geral e jornada do desenvolvedor em 8 etapas.
• Criar agentes de pouco código com Coding Agents — referência completa para o loop de criação de agentes de pouco código.
• Criar agentes codificados com os Coding Agents — agentes codificados baseados em Python a partir de um terminal de agente de codificação.