Crie o agente

Use seu agente de codificação e as habilidades da UiPath para criar, configurar e executar um agente do LangGraph localmente.

Com a CLI instalada, habilidades implementadas e sua conta autenticada, você está pronto para estruturar o projeto local.

Etapa 4 - Configurar o projeto local

Crie uma nova pasta para seu projeto de agente e abra-a no VS Code (Arquivo → Abrir pasta). Todos os comandos dessa etapa em diante são executados a partir da raiz da pasta do projeto.

Crie o ambiente do Python

Crie um ambiente virtual fixado a uma versão do Python compatível e ative-o:

mkdir QuestIntake
cd QuestIntake

uv venv --python 3.13
source .venv/bin/activate

Observação:

Windows: use .venv\Scripts\activate em vez de source .venv/bin/activate.

Observação:

Versão do Python: uv baixa e gerencia o Python automaticamente se a 3.13 não estiver no seu PATH. As versões compatíveis são 3.11, 3.12 e 3.13.

Instale a integração do LangGraph

LangGraph é uma estrutura Python para criar agentes de LLM com estado como gráficos de nós e bordas. uipath-langchain é a camada de integração da UiPath que empacota um agente do LangGraph para implantação e avaliação na UiPath Platform.

Instale o pacote UiPath LangGraph no vencimento ativo. Isso também disponibiliza a estrutura para a estruturação do projeto na próxima etapa:

uv pip install uipath-langchain

Registre o Python com a UiPath CLI

Informe a CLI onde o executável do Python compatível com a UiPath reside:

uip codedagent setup --force

Você deve ver "Result": "Success" Essa etapa é necessária uma vez por máquina (e após quaisquer alterações variáveis) antes de usar comandos uip codedagent .

Estruturar o projeto

Crie a estrutura do projeto da UiPath. uip codedagent new a estrutura instalada e gera os arquivos de estrutura corretos:

uip codedagent new QuestIntake

Isso cria pyproject.toml, main.py, langgraph.json, uipath.json, entry-points.json, bindings.json, e arquivos de contexto de agente de codificação (AGENTS.md, CLAUDE.md, .agent/). main.py é um espaço reservado; seu agente de codificação o substitui na Etapa 5.

Adicione a dependência do servidor de desenvolvimento local e sincronize o arquivo de bloqueio:

uv add uipath-dev --dev
uv sync

Gerar pontos de entrada

Execute o init para gerar os esquemas de entry point do código de framework:

uip codedagent init

O projeto tem um ponto de entrada de espaço reservado neste estágio. Execute init na Etapa 5 após seu agente de codificação escrever o código do agente real.

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Etapa 5 - Criar o agente com seu agente de codificação

É aqui que as habilidades da UiPath valem a pena. Abra seu agente de codificação e solicite que ele crie a lógica do agente. A solicitação abaixo é curta: descreve o que o agente deve fazer, não como criá-lo.

A habilidade uipath-agents que seu agente de codificação instalou já conhece os padrões de integração do LangGraph, importações corretas do SDK, convenções do esquema Pythonic e requisitos relevantes do SDK. Sem essas habilidades, você precisaria especificar tudo isso no próprio prompt.

Use o seguinte prompt (ou adapte-o ao seu caso de uso):

Update main.py to implement this UiPath coded agent using LangGraph as a single-node graph with no tools and no retry or error-handling logic.

The agent is a quest intake classifier for a fantasy adventurer's guild. Given a
description of an incoming quest, it classifies the difficulty as one of four tiers:
- Trivial: Simple errands anyone can handle (e.g., deliver a letter, clear rats from a cellar)
- Standard: Moderate quests requiring some skill (e.g., escort a merchant caravan)
- Heroic: Difficult quests requiring significant expertise (e.g., slay a wyvern, infiltrate a thieves' guild)
- Legendary: Extreme quests requiring top-tier heroes and special approval (e.g., defeat a lich, close a planar rift)

Return the classification tier and a brief reasoning. Use these exact field names in the State schema:
- Input field: `description` (string)
- Output fields: `tier` (a Literal type constrained to exactly "Trivial", "Standard", "Heroic", "Legendary" — not a plain string, so the model can't emit an out-of-vocabulary tier) and `reasoning` (string)

Update the existing langgraph.json to point at the new graph, and create an input.json with this exact sample quest: {"description": "Clear the rats out of the inn cellar"}.

Only touch main.py, langgraph.json, and input.json.

Don't run any uip codedagent commands or otherwise verify that the agent runs — I will do this myself.

Observação:

Por que essa solicitação é tão específica. Ele nomeia os arquivos exatos a serem tocados e informa ao agente de codificação para não executar nenhum comando uip codedagent ou verificar seu próprio trabalho. Isso é deliberado aqui: o restante deste laboratório treina esses mesmos comandos de CLI diretamente nas próximas etapas, então a verificação é deixada para você em vez do agente de codificação executá-la primeiro.

A solicitação acima é um bom modelo para começar em seus próprios projetos, mas você deve remover as duas últimas frases para permitir que o agente de codificação teste seu trabalho e organize arquivos conforme sua própria avaliação.

Importante:

Os agentes de codificação não são determinísticos. Seu código gerado será diferente de quaisquer exemplos mostrados aqui; isso é esperado. O que importa é que main.py seja executado sem erros e retorne uma classificação.

E observe que, se seu agente de codificação apresentar uma pergunta de "Entrega" (Studio Web, servidor de dev local ou ignorar), selecione Ignorar - Terminei por enquanto. Conecte-se ao Studio Web na etapa 10.

Após o término do agente de codificação, execute novamente o init para selecionar os pontos de entrada atualizados dos novos esquemas Pydentic:

uip codedagent init

Você deve ver a saída confirmando que o ponto de entrada foi detectado junto com um diagrama de gráfico ASCII:

Created 'entry-points.json' file with 1 entrypoint(s).

Antes de continuar, pyproject.toml e adicione uma entrada authors em [project] se ainda não houver nenhuma. A UiPath exige esse campo para empacotar o projeto:

authors = [{ name = "Your Name" }]

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Com o agente em execução localmente e os pontos de entrada registrados, você está pronto para executá-lo na próxima etapa.

Etapa 6 - Executar o agente localmente

Execute o agente com o arquivo de entrada de amostra que seu agente de codificação criou:

uip codedagent run agent --file input.json

Você deve ver o agente classificar a solicitação e retornar um nível com raciocínio.

Você também pode passar a entrada em linha. Esses exemplos usam a sintaxe de aspas simples do Bash; se você estiver no PowerShell, use --file com um arquivo JSON:

uip codedagent run agent '{"description": "Clear the rats out of the inn cellar"}'

Experimente suas próprias entradas para verificar se as classificações fazem sentido, por exemplo:

uip codedagent run agent '{"description": "Slay the ancient red dragon terrorizing the countryside"}'

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Com o agente classificando corretamente, você está pronto para dar a ele algo para verificar suas respostas.