2025.8.1

Data de lançamento: 11 de setembro de 2025

Agentes de conversa no Autopilot for Everyone

Os agentes de conversa agora estão em visualização pública. Esses são agentes projetados para tarefas ou domínios específicos e você pode acessá-los diretamente no Autopilot for Everyone. A lista suspensa Autopilots especializados exibe os Agentes de conversa disponíveis, tornando-os fáceis de encontrar e usar.

Integração de tarefas de resumo de prontuário médico (MRS) do Action Center

Agora você pode lidar com tarefas de resumo de registro médico (MRS) do Action Center em uma interface dedicada dentro do Autopilot for Everyone. Abrir uma tarefa MRS inicia uma visualização de três painéis:

• Resumo do agente com citações – Selecione citações para ir direto para a origem.
• Visualizador de documentos – Exibe o arquivo de origem e navega até a página citado.
• Painel de chat – Chat integrado do Autopilot com contexto do resumo.

Essa interface permite revisar, editar e concluir tarefas de resumo complexas em um espaço de trabalho.

Consulte Configurando tarefas de resumo de registros médicos para obter detalhes.

Suporte para consulta tabular na Contextualização

O Autopilot for Everyone agora entende e recupera informações de dados tabulares estruturados dentro de seus índices de Contextualização.

Basta fazer perguntas em linguagem natural e receber respostas precisas de tabelas e planilhas em seus índices de Contextualização.

Para habilitar o suporte de consulta tabular, ative a alternância correspondente na seção de Índice de contextualização do Autopilot for Everyone .

Para obter mais informações, consulte Uso de consulta tabular com embasamento de contexto.

Agentes, processos do Maestro e Fluxos de trabalho de API como ferramentas

O Autopilot for Everyone é compatível com agentes, processos do Maestro e fluxos de trabalho de API como ferramentas. Isso permite a execução de automações complexas em várias etapas e a interação direta com sistemas externos a partir da interface do chat.

Esteja ciente de que os agentes precisam de uma conta não assistida atribuída à sua pasta para serem executados.

Traga seu próprio suporte para o modelo Like-for-Like

Para governança e controle aprimorados, as organizações agora podem usar suas próprias assinaturas para os modelos de LLM que o Autopilot for Everyone usa: Claude 3.5 Sonnet v1 e GPT-4o mini.

Chamadas de LLM e configurações de prompts

Como administrador, agora você pode ajustar o comportamento principal do Autopilot for Everyone com duas novas configurações:

• Dicas de frase de pesquisa de Contextualização, que personaliza como as consultas são reescritas para pesquisas de Contextualização.
• Dicas de prompt de classificação de solicitação, que executa duas chamadas de LLM sequenciais: primeiro classifique com o prompt de classificação de solicitação e, em seguida, processe o resultado com Dicas de prompt do sistema.

Experiência do usuário aprimorada

Aplicamos várias melhorias na forma como você interage com o Autopilot for Everyone:

• Quando você inicia um novo chat enquanto usa um Autopilot especializado, a interface permanece nesse Autopilot.
• Seu histórico de conversas agora é agrupado por data (Hora, Ontem e assim por diante) para facilitar a navegação.
• O Autopilot for Everyone no UiPath Assistant Web é compatível com tema de alto contraste para melhor acessibilidade e legibilidade.
• O Autopilot for Everyone no desktop do Assistant agora fornece um atalho para Configurações diretamente da interface do usuário do Assistant.
• Você pode excluir chats anteriores em massa.

Suporte para propriedades de automação de estilo dividido

Adicionamos suporte para propriedades de automação de estilo dividido para dar a você maior flexibilidade ao criar automações.

Atualizações de limite de geração pré-resposta

Reduzimos o limite de geração de pré-resposta de seis para três. Isso melhora o tempo de resposta inicial e a relevância.

Correção de bugs

O Autopilot for Everyone lidaria incorretamente com os parâmetros de automação necessários com opções predefinidas durante a inicialização.