Testar o agente

Valide a configuração do agente, implante no Studio Web e execute testes de ponta a ponta no painel de depuração.

Com o agente validado localmente, você está pronto para carregá-lo no Studio Web e executar um teste ao vivo.

Etapa 7 - Upload para o Studio Web

Carregue a solução para o Studio Web a partir do diretório de soluções:

uip solution upload .

Um upload bem-sucedido retorna "Status": "Uploaded successfully" junto com um SolutionId e um DesignerUrl que você pode abrir diretamente em um navegador. Seu agente agora existe como um projeto editável no Studio Web.

Observação:

Carregar versus implantar. uip solution upload envia a solução para o Studio Web como um projeto de origem editável: o destino certo para desenvolvimento e testes. Quando você estiver pronto para executar o agente em produção, você usaria uip solution pack + uip solution publish para criar um pacote versionado e implantá-lo no Orchestrator. Este laboratório usa upload.

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Etapa 8 - Teste o agente no Studio Web

1. Faça logon no UiPath Automation Cloud e abra o Studio Web na navegação lateral.

2. Encontre seu projeto do SeletorDoMonster na lista de projetos e selecione-o para abri-lo.

3. O Studio Web abre o agente no Agent Builder. Confirme se você pode ver:

   • O prompt do sistema no painel direito
   • questDescription e monsters listados como entradas
   • monsterIndex listado como a saída

4. Selecione Debug na barra de ferramentas superior. No painel de entrada, cole o seguinte JSON:

   {
     "questDescription": "A wealthy merchant's caravan has been attacked near the harbor. Eyewitnesses report tentacles, hypnotic powers, and strange psychic disturbances for miles around.",
     "monsters": [
       {"index": "aboleth", "name": "Aboleth"},
       {"index": "kraken", "name": "Kraken"},
       {"index": "giant-octopus", "name": "Giant Octopus"},
       {"index": "sea-hag", "name": "Sea Hag"},
       {"index": "dryad", "name": "Dryad"}
     ]
   }
   

5. Selecione Salvar e Debug para executar o agente.

   

6. Revise o resultado no painel Saída . Verifique se monsterIndex contém "aboleth" ou "kraken" — ambas são escolhas defensáveis para um Extra Estaar de vídeos Se você vir "giant-octopus", o prompt pode precisar de strings.

   

Importante:

Agentes não são determinísticos. Mesmo com temperature: 0, o modelo pode produzir saídas diferentes entre as execuções. O objetivo é uma escolha descartável, não uma string específica. Use os próximos dois exemplos para desenvolver uma ideia de como o agente raciocina; respostas erradas consistentes são um sinal para refinar o prompt.

Tente estas entradas adicionais:

• "questDescription": "Clear out the moon-worshipping coven abducting village children under the full moon" com candidatos "sea-hag", "night-hag", "green-hag", "dryad"; deve retornar uma variante hag
• "questDescription": "Slay the beast terrorizing the northern kingdoms with fire and ancient cruelty" com candidatos "ancient-red-dragon", "young-red-dragon", "hell-hound", "salamander"; deve retornar "ancient-red-dragon"

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O que você construiu

Você construiu e publicou um agente de pouco código usando a UiPath CLI:

• Estrutureu uma solução e um projeto de agente a partir do terminal.
• Configurado a solicitação do sistema, esquema de entrada e esquema de saída editando agent.json e entry-points.json diretamente.
• Validou o projeto localmente antes de carregar.
• Carregou no Studio Web e executou um teste ao vivo.

Comandos principais deste laboratório:

Command	O que faz
uip solution init <name>	Criar uma nova solução (o contêiner implantável)
uip agent init <path>	Estruture um novo projeto de agente de pouco código e registre-o na solução
uip agent validate <path>	Validar o esquema do agente localmente antes do upload
uip solution upload .	Carregue a solução no Studio Web como um projeto editável

O que vem em seguida

• Adicionando ferramentas ao seu agente UiPath – estenda o Seletor de Monstro com uma ferramenta que chama a API 5e SRD diretamente, removendo a entrada monsters[] e permitindo que o agente decida o que pesquisar.
• Padrões de orquestração (laboratório futuro): seu agente pode ser chamado a partir de projetos do UiPath Flow, fluxos de trabalho de API e outros agentes.
• Documentação dos agentes da UiPath – referência completa para recursos de agente de pouco código e codificados.
• UiPath Community – Fóruns, instruções e debate para desenvolvedores

Dica:

Da próxima vez, pule para o final. Agora que você entende o que cada comando faz, seu agente de codificação pode executar toda a sequência a partir de uma única solicitação. Com as habilidades da UiPath instaladas (etapa 2), as habilidades carregam o conhecimento da CLI, e seu prompt só precisa fornecer o que eles não podem saber: o nome do agente, entradas, saídas e o prompt do sistema.

"Crie um agente UiPath de pouco código chamado [AgentName]. Esquema de entrada: [liste cada campo com nome, tipo e descrição]. Esquema de saída: [liste cada campo]. Prompt do sistema: '[seu prompt]'. Validar e carregar."

Por exemplo, para recriar o agente Seletor de Monstro que você construiu neste laboratório:

"Crie um agente da UiPath de pouco código chamado MonsterSeletor". Esquema de entrada: questDescription (string, "Descrição da busca") e monsters (array, "Monstros candidatos da API SRD 5e".). Esquema de saída: monsterIndex (string, "O campo de dados dinâmico do índice do robô escolhido"). Prompt do sistema: "Você é um mestre em papéis de Dada uma descrição da tarefa e uma lista de candidatos (cada um com um nome e um campo de dados dinâmico de índice), escolha o monitoramento, ambiente ou nível de ameaças que melhor se encaixa na tarefa. Retorne APENAS o campo de dados dinâmico do índice do monitor escolhido. Não retorne o objeto completo ou qualquer comentário - apenas o campo de dados dinâmico da string. Se vários candidatos se adequarem, favorecer a escolha mais icônica ou tematicamente relevante.' Validar e carregar.