UiPath Documentation
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Guia de introdução do desenvolvedor
  • Introdução
    • Visão geral
    • Environment set up
  • Introdução aos agentes da UiPath
  • Introdução aos agentes da UiPath usando o LangGraph
    • Introdução
    • Configure seu ambiente
    • Crie o agente
    • Add a tool
    • Avaliar o agente
    • Conecte-se ao Studio Web
  • Construção de um agente de pouco código no Studio Web
  • Adicionando ferramentas ao seu agente UiPath
  • Getting Started with UiPath Maestro Flow
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Conecte-se ao Studio Web

Conecte seu projeto local do LangGraph ao UiPath Studio Web e envie sua primeira versão.

Com os resultados da avaliação local confirmados, você está pronto para conectar o projeto ao Studio Web.

Step 10 - Connect to Studio Web​

Seu agente é criado e avaliado localmente. Agora conecte-a ao Studio Web para ter o histórico de versões, rastreamentos de avaliação e a capacidade de testar na interface gráfica da nuvem.

Você tem três opções:

OpçãoO que acontece
R: Você o configurou no Studio WebAbra o Studio Web, crie um projeto de agente codificado, copie o ID do projeto. Você cola em .env e envia por push a partir da CLI.
B: pacotes e uploads de CLIuip codedagent pack, publish, or deploy package the agent and publish it to your personal workspace or tenant feed directly, without Studio Web setup.
C: somente servidor de desenvolvimento localuip codedagent dev para uma interface de usuário da web local. Nada é publicado na nuvem.

Para este laboratório, use a Opção A: ela mostra o modelo de conexão subjacente a todas as três opções.

Opção A - Conectar por meio do Studio Web​

  1. Log in to UiPath Automation Cloud and select Studio Web from the side navigation.

  2. Select Create New and select Agent.

  3. In the Select agent type dialog box, choose Coded as the agent type and select Start Fresh.

  4. O Studio Web exibe um painel de Configuração do seu agente codificado . Em Sincronizar do seu IDE no Studio Web, seu UIPATH_PROJECT_ID aparece com um botão de cópia. Copie este valor.

  5. Return to your IDE and open the .env file in your project root to add the project ID:

    UIPATH_PROJECT_ID=your-project-id-here
    UIPATH_PROJECT_ID=your-project-id-here
    
    Observação:

    Apenas o ID do projeto vai em .env. uip login armazena seu token de autenticação globalmente; você não precisa de UIPATH_URL ou UIPATH_ACCESS_TOKEN em .env. Se você já usou o SDK Python da UiPath antes e está acostumado a executar uipath auth para preencher esses campos, essa etapa não é mais necessária.

  6. Add .env to the .gitignore file to avoid committing it:

    echo ".env" >> .gitignore
    echo ".env" >> .gitignore
    
  7. Push your agent to Studio Web from the command line:

    uip codedagent push
    uip codedagent push
    

Um push bem-sucedido retorna a confirmação e incrementa a versão 0.0.1. Abra seu projeto no Studio Web; a definição do agente, seus conjuntos de avaliação e a versão 0.0.1 aparecem no histórico de versões.


Step 11 - Iterate and improve (optional)​

Com avaliações implementadas e Studio Web conectado, você pode iterar em seu agente e observar o efeito nas pontuações:

  1. Revise os resultados da avaliação em eval-results.json ou no Studio Web.
  2. Peça ao seu agente de codificação para melhorar o agente com base no feedback da avaliação.
  3. Execute novamente avaliações para verificar melhorias.
  4. Envie a versão atualizada para o Studio Web.
uip codedagent eval agent evaluations/eval-sets/smoke-test.json --workers 3
uip codedagent eval agent evaluations/eval-sets/smoke-test.json --workers 3
uip codedagent push
uip codedagent push

Cada push incrementa a versão no Studio Web, dando a você um histórico completo de como o agente evoluiu.


O que você construiu​

Você criou um agente do LangGraph no UiPath usando a CLI e as habilidades do agente de codificação:

  • Estruture um projeto Python local com a estrutura LangGraph correta usando uip codedagent new.
  • Usou seu agente de codificação para criar a lógica do agente, guiado por habilidades da UiPath, não por prompts detalhados.
  • Executou o agente localmente e verificava saídas antes de tocar na nuvem.
  • Gave the agent a tool to verify its own answer against a live external API.
  • Created an evaluation set, including a trajectory check on tool use, and scored the agent locally.
  • Conectada ao Studio Web, a primeira versão com histórico de avaliação completa foi enviada.

O que vem em seguida​

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