Agente autônomo

Nó do agente autônomo: configurar um agente de IA com modelo, solicitações, ferramentas e recursos para raciocinar e concluir tarefas.

O que faz

Executa um agente de IA que você cria na tela. Você fornece um modelo, instruções, ferramentas e contexto, e ele raciocina sobre seus dados para concluir uma tarefa e retornar um resultado.

O nó é rotulado como Agente autônomo no painel Adicionar nó . Use-a para decisões baseadas em IA, geração de conteúdo, classificação, extração ou qualquer etapa que se beneficie do raciocínio em vez da lógica fixa.

Um agente autônomo raciocina em um loop. Ele lê as solicitações, decide se deve chamar uma ferramenta ou consultar seu contexto, incorpora o que volta e repete até que tenha uma resposta ou atinja seu limite de iteração. Você molda esse loop com o modelo, as solicitações e os recursos que você conecta aos identificadores do nó.

Escolha entre um agente autônomo e outros nós

Situação	Usar
Você deseja definir o modelo, as solicitações e as ferramentas do agente diretamente neste fluxo de trabalho	Agente Autônomo
Você quer chamar um agente que já está implantado na sua organização	Processo BPMN
Você precisa de uma ramificação fixa e baseada em regras sem raciocínio	Decisão ou Switch

Um agente autônomo é criado em linha: sua configuração reside no nó e acompanha o fluxo de trabalho.

Adição de um agente

Adicione o nó e, em seguida, configure-o no painel de propriedades.

1. Selecione o botão + em um identificador de saída ou selecione + Adicionar nó na barra de ferramentas inferior.
2. Selecione a categoria Agente e, em seguida, Agente autônomo. O Maestro Automate adiciona o nó e abre seu painel de propriedades.
3. Configure o modelo e as solicitações conforme descrito abaixo.

Resultado: O nó do agente autônomo é adicionado à tela com seu painel de propriedades aberto, pronto para a configuração.

Referência de configuração

Campo	Required	Padrão	Description
Automação	Não	Aproveitamento padrão	Como o agente é executado. O aproveitamento padrão é adequado para algumas chamadas de ferramenta, e o aproveitamento avançado (Visualização) é adequado para execuções longas e em várias etapas. Os agentes avançados (Visualização) os compara.
Modelo	Não	Modelo de agente padrão da organização	O grande modelo de linguagem (LLM) que o agente usa. Selecione um modelo no seletor, que lista os modelos disponíveis para sua organização.
Prompt do Sistema	Sim	Nenhum	A função do agente e as instruções permanentes: quem ele é e como ele deve se comportar. Escreva orientações claras que se apliquem a cada invocação, como a persona, as restrições e as expectativas de saída do agente.
Prompt do Usuário	Sim	Nenhum	A tarefa para essa invocação. Faça referência aos dados do fluxo de trabalho com expressões, por exemplo, $vars.start.output.request.
Temperatura	Não	0	Aleatoriedade de amostra, de 0 a 1. Valores mais baixos tornam as respostas mais determinísticas, e valores mais altos tornam as respostas mais variadas ou criativas.
Máximo de tokens por resposta	Não	16384	Tamanho máximo de resposta de cada modelo. O limite depende do modelo selecionado.
Máx. de iterações	Não	25	Número máximo de etapas de raciocínio e chamada de ferramentas antes de o agente parar. Aceita valores de 1 a 100.
Proteções	Não	Nenhum	Regras que restringem o comportamento e as saídas do agente, como bloquear conteúdo não permitido ou manter o agente dentro de um escopo definido. Guardrails se aplicam ao agente como um todo.

Variáveis de saída

Declare os campos de retorno estruturados do agente na seção Saídas da aba Parâmetros do painel de propriedades. O agente não tem uma lista separada de variáveis de entrada declaradas. Faça referência aos dados upstream diretamente nos prompts, por exemplo $vars.start.output.request no prompt do usuário.

Cada agente começa com uma variável de saída, content, que contém o texto da resposta. Adicione mais variáveis de saída para que o agente retorne dados estruturados.

Cada variável de saída que você declara torna-se um campo no objeto output do agente, referenciado como $vars.<agentName>.output.<name>. Dê a cada um um nome e um tipo e, em seguida, instrua o agente no prompt do sistema para preenchê-lo. O agente retorna todos os campos declarados juntos em um único output estruturado.

Recursos

Um agente autônomo compõe com nós de recursos que você conecta aos seus identificadores. O nó tem quatro identificadores de recursos, cada um com seu próprio rótulo na tela: Ferramentas, Contexto, Escalonamentos e Memória. Conecte um recurso a um identificador e, em seguida, configure esse recurso no próprio painel de propriedades. Os recursos acompanham o fluxo de trabalho.

Cada identificador aceita apenas seu tipo de recurso correspondente. A tela bloqueia conexões que não se encaixam, para que você não possa, por exemplo, conectar uma ferramenta ao Identificador de contexto.

Ferramentas

Conecte ferramentas ao identificador de Ferramentas para fornecer ao agente recursos que ele pode chamar durante o raciocínio. O agente decide durante seu loop se e quando chamar cada ferramenta conectada. Cada ferramenta carrega uma descrição que informa ao agente para que ela é usada.

Escreva a descrição sob o título da ferramenta, em Adicionar uma descrição…. Ele também aparece abaixo do nome da ferramenta na tela.

Os campos mostrados em roxo, com um ícone de Spark, são preenchidos pelo agente quando ele chama a ferramenta. Nesses campos, descreva o que o agente deve fornecer, por exemplo, "O que resumir nos documentos e como apresentar o resultado".

Os tipos de ferramentas que você pode conectar são:

• Ferramentas integradas, três ferramentas prontas para uso descritas abaixo.
• Ferramentas de conector, que permitem que o agente aja em um aplicativo por meio de uma conexão, por exemplo, enviando um email ou criando um registro em um sistema downstream.
• Fluxo de trabalho de RPA e ferramentas de função de API , que permitem que o agente chame um processo de RPA implantado ou fluxo de trabalho de API como uma ferramenta.
• Ferramentas de servidor de Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) , que fornecem ao agente as ferramentas que um servidor MCP oferece.

Ferramentas integradas

Três ferramentas integradas são fornecidas com o Maestro Automate. Cada um é um recurso independente que você conecta ao identificador de Ferramentas e configura em seu próprio painel.

• Analisar arquivos: analisa um ou mais arquivos com um LLM para extrair, sintetizar ou responder a perguntas sobre seu conteúdo. Descreva os arquivos que o agente passará e a tarefa de análise a ser executada neles.
• Transformação em lote: processa e transforma um arquivo CSV, linha por linha. Forneça o arquivo de origem, descreva a tarefa por linha e defina as colunas de saída que a ferramenta adiciona. Você pode habilitar ou desabilitar o embasamento de pesquisa na web para a transformação.
• Resumir: produz uma síntese entre documentos (até 1.000 páginas) com citações. Forneça a origem, descreva o que sintetizar e escolha a extensão do arquivo. Quando a origem é um PDF, é possível ativar ou desativar as citações.

Ferramentas do servidor MCP

Conecte um servidor de Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) para expor suas ferramentas ao agente. A seleção de uma ou mais ferramentas do servidor adiciona uma seção Configuração de ferramentas abaixo do seletor de ferramentas, com um painel expansível por ferramenta. Nesse painel, você pode editar a descrição de cada argumento, visualizar o esquema completo de entrada e saída da ferramenta e escolher como o argumento obtém seu valor: o agente decide no runtime, o valor é associado a uma variável de agente no escopo ou o valor é corrigido (e opcionalmente sinalizado como confidencial).

A lista de ferramentas de um servidor MCP pode vir de dois modos de descoberta:

• Em cache: tira um instantâneo das ferramentas do servidor quando o servidor está conectado. Use Ferramentas de atualização no servidor para extrair um instantâneo atualizado sob demanda.
  • Por padrão, a alternância Atualizar esquema antes de chamar no painel de configuração de uma ferramenta verifica novamente o servidor para o esquema atual da ferramenta logo antes de cada chamada. Portanto, uma alteração de esquema no servidor (um parâmetro renomeado ou adicionado, por exemplo) não requer uma atualização manual. Quando desabilitada, a ferramenta sempre usa o esquema do último instantâneo.
• Dinâmico: descobri ferramentas no runtime em cada chamada, incluindo ferramentas adicionadas ao servidor após o nó ser configurado.

Para servidores MCP remotos, a atualização pesquisa o endpoint de descoberta do servidor para conclusões assíncronas. Para servidores Platform MCP, que são serviços nativos da UiPath, como o Document Understanding, a lista de ferramentas vem do catálogo de serviços da UiPath Platform.

Se nenhum servidor MCP estiver conectado ainda, adicione um a partir da entrada de servidor MCP no painel Adicionar nó . A criação de servidor de grupo de opções novas opções por subtipo: Plataforma, Remoto, Comando, Codificado e UiPath. Selecionar Plataforma abre uma caixa de diálogo para criar o servidor dentro da solução atual, quando compatível com seu ambiente; os outros subtipos abrem a página de criação correspondente no Orchestrator. Sobre servidores MCP os descreve.

Context

Conecte um recurso de contexto ao identificador de Contexto para fundamentar o agente em seus dados. O agente usa esses dados de embasamento durante o raciocínio em vez de confiar apenas no modelo. Um recurso de contexto aponta para um índice de contexto em sua organização.

Configure a forma como o agente recupera do índice, incluindo o modo de recuperação (semântico, estruturado, DeepRAG ou transformação em lote), a consulta, o número de resultados a retornar, um limite de relevância e se deve incluir citações. Para criar um novo índice de contexto, use a ação Criar novo Contexto no painel de adição do identificador, que abre a criação de índice em uma nova guia.

Escalonamento

Conecte o identificador de Escalonamentos para rotear para um humano quando o agente chegar a um caso que não deve decidir sozinho. O agente pausa, um humano atua no escalonamento e o agente retoma com o resultado. Você pode anexar um de dois recursos de escalonamento:

• Escalonamento: roteia para uma tarefa de aplicativo de ação. Configure o aplicativo de ação, destinatários, notificações, entradas passadas para o aplicativo e como o aplicativo mapeia o resultado de volta para o agente.
• Escalonamento de Aplicativo de Ação: roteia para um aplicativo de ação codificado, com os mesmos destinatários, notificação, entrada e configuração de mapeamento de resultados.

Um escalonamento pede:

• Nome do escalonamento e uma descrição de sua finalidade
• App de ação
• Propriedades adicionais, como o título da tarefa, a prioridade e os rótulos
• Atribuição
• Notificações acionáveis disponíveis

Ambos os recursos de escalonamento são configurados da mesma maneira. Escolha Action App Escalation quando o destino do seu escalonamento for um aplicativo de ação codificado em vez de um aplicativo de ação padrão. Anexar qualquer um desses recursos requer a versão 1.2 ou posterior do nó do Agente autônomo.

Os recursos de escalonamento oferecem a mesma visualização de esquema de formulário que nós de aprovação rápida de formulários rápidos , o que mostra uma visualização em linha do esquema à medida que você o cria, juntamente com a visualização JSON.

Memória

Conecte um espaço de memória ao identificador de Memória para que o agente se lembre do que aprende em execuções anteriores. Ela recupera as entradas e resultados de casos anteriores semelhantes, reutiliza as respostas que os humanos dão aos escalonamentos e melhora a partir do feedback que os usuários adicionam aos seus rastreamentos. A memória está em Visualização. A memória do agente descreve espaços de memória, e Configuração da memória do agente descreve como configurar um.

Entradas e saídas

Entrada

O agente recebe dados do nó upstream por meio do seu identificador de entrada e de quaisquer expressões $vars que você fizer referência diretamente em suas solicitações.

Saída

O agente retorna um objeto output que contém as variáveis de saída que você declarou. O campo padrão é content, o texto da resposta. Acesse um campo com $vars.<node>.output.<field>, por exemplo:

$vars.agent1.output.content

Se o agente falhar, o nó preencherá um objeto error em vez disso. O tratamento de erros descreve o formato do erro e como rotear nele.

{
  "output": {
    "content": "string. The agent's response text, plus any output variables you declared."
  },
  "error": "object. Populated only on failure. See Error handling."
}

Ramificação no resultado

Siga o agente com uma Decisão para rotear no que ele retorna:

Autonomous Agent → Decision ($vars.agent1.output.content.includes("approved"))
  → True:  continue processing
  → False: escalate or terminate

Leia um campo de saída declarado em um nó de Script subsequente:

return $vars.agent1.output.content;

Exemplos

Exemplo 1: Classificar uma solicitação de entrada

O que ele faz: classifica uma solicitação de suporte como um reembolso, uma reclamação ou uma pergunta e retorna o rótulo como saída estruturada.

Solicitação do sistema:

You are a support triage assistant. Classify each request into exactly one category: refund, complaint, or question. Respond with only the category.

Solicitação do usuário:

Classify this request: $vars.start.output.request

Declare uma variável de saída category (string). O agente retorna:

{
  "output": {
    "category": "refund"
  }
}

Roteie em $vars.agent1.output.category com um Switch subsequente.

Exemplo 2: Resolver uma consulta de fatura de ponta a ponta

O que ele faz: responde à pergunta de fatura de um cliente lendo a fatura, fundamentando a resposta na política, chamando um fluxo de trabalho quando ele precisa agir e escalonando quando o valor excede um limite.

Conecte os manipuladores do agente:

• Contexto: um índice de contexto que contém sua política de faturamento, para que o agente fundamente sua resposta em orientação aprovada.
• Ferramentas: uma ferramenta integrada Analisar arquivos para ler a fatura anexada e uma ferramenta Fluxo de trabalho de RPA que emite um reembolso no sistema de faturamento.
• Escalonamentos: um recurso de Escalonamento que roteia casos de alto valor para um revisor em um aplicativo de ação.

Solicitação do sistema:

You are a billing support agent. Use the billing policy in your context to answer invoice questions. Read the attached invoice before answering. If a refund is warranted and the amount is at or below 200, issue it with the refund workflow. If the amount exceeds 200, escalate for review instead of acting. Always return a structured result.

Solicitação do usuário:

Resolve this customer query: $vars.start.output.query
Invoice: $vars.start.output.invoiceFile

Declare variáveis de saída resolution (string), refundIssued (booleana) e amount (número). Um caso resolvido retorna:

{
  "output": {
    "resolution": "Refund issued for duplicate charge.",
    "refundIssued": true,
    "amount": 48.5
  }
}

Siga o agente com uma Decisão sobre $vars.agent1.output.refundIssued para ramificar entre uma mensagem de confirmação e um caminho de acompanhamento. O agente lida com o próprio caso acima do limite escalonando, para que a ramificação não precise de lógica extra no fluxo de trabalho.

Problemas comuns

Um erro de validação de entrada aparece antes que você possa depurar. O Prompt do sistema e o Prompt do usuário são necessários. O nó relatará um erro de validação até que ambos sejam definidos.

Uma expressão para um item de loop não é resolvida dentro do agente. Quando você fizer referência ao item atual de um Loop em uma solicitação, use a expressão de item atual do loop, por exemplo, $vars.loop1.currentItem.<field>. Fazer referência ao escopo errado deixa o valor sem resolução no runtime.

O agente retorna texto quando você esperava dados estruturados. Por padrão, o agente retorna apenas content. Declare uma variável de saída para cada campo estruturado que você desejar e instrua o agente na solicitação do sistema para preenchê-los.

Uma ferramenta de transformação em lote conectada relata um erro de validação. A Transformação em lote exige pelo menos uma coluna de saída. Defina as colunas que a ferramenta deve adicionar antes de depurar o fluxo de trabalho.

Você não pode conectar um Escalonamento do aplicativo de ação ao agente. O Escalonamento do aplicativo de ação requer a versão 1.2 ou posterior do nó do Agente Autônomo. Atualize o nó se a conexão estiver bloqueada.

Próximas Etapas

• Adicionar um agente de IA a um fluxo de trabalho: o guia de criação passo a passo.
• Ferramentas do agente: as ferramentas que você pode conectar ao agente.
• Processo BPMN: chame um agente que já está implantado.
• Formulário rápido: roteamento para um humano para aprovação ou entrada.
• Tratamento de erro: roteamento em uma execução de agente com falha.
• Comunidade: faça perguntas e compartilhe fluxos de trabalho com outros construtores no Fórum da UiPath.