- Introdução
- Introdução
- Criação com o Maestro BPMN
- Entendendo a modelagem BPMN do Maestro
- Abertura da tela de modelagem
- Modelagem de seu processo
- Alinhamento e conexão de elementos BPMN
- Patterns library
- Autopilot para Maestro (visualização)
- Repositório de processos
- Implementação de um processo BPMN simples
- Implementação de um processo BPMN complexo
- Depuração
- Simulação
- Avaliações (pré-visualização)
- Cenários de implementação comuns
- Criação com o Maestro Case
- Introdução ao Maestro Case
- Maestro BPMN versus Maestro Case: quando usar o Case Management
- O ciclo de vida do Maestro Case: do disparo de eventos à experiência do aplicativo
- Crie seu primeiro caso com o Maestro Case
- Crie um Maestro Case com um agente de codificação (visualização)
- Definição de chaves de caso (sistema versus externo)
- Estabelecimento de contratos de E/S e de write-back
- Regras de saída e término do estágio inicial
- Modelagem de estágios primário e secundário
- Disparo de um caso a partir do Data Fabric
- Implementação de personas e permissões no nível de estágio
- Configuração de SLAs e regras de escalonamento automatizadas
- Configuração de um loop de retrabalho (reentrada)
- Configuração e teste do agente do caso (pré-visualização)
- Contrato de entrada e saída do Case Manager
- Dicionário de componentes Maestro Case
- Criação com o Maestro Flow
- Maestro Automate
- Integrações
- Operando
- Monitoramento
- Otimizando
- Informações de referência
Chat
Nós de chat para modelar experiências de conversação no Maestro Flow, cobrindo controle de roteamento, turnos de IA de conversação e mensagens determinísticas.
Os nós Chat criam um fluxo de conversa. Depois de implantado, ele alcança os usuários finais por meio de todos os canais de chat compatíveis com agentes de conversa — incorporações de iFrame, Assistant, Microsoft Teams, Slack e superfícies personalizadas criadas com o SDK UiPath TypeScript. Monitore seu desempenho, métricas e feedback do usuário por meio da observabilidade do agente de chat.
Nós disponíveis
| Nó | O que faz |
|---|---|
| Conversation Trigger | Marca o fluxo como conversacional e o inicia quando um usuário inicia um chat em qualquer canal. |
| Esperar mensagem | Suspende até que o usuário envie uma mensagem e, em seguida, gera o contexto de conversa mais recente (histórico do chat) para os nós downstream consumirem. |
| Agentes conversacional | Executa uma única vez do agente de chat. Transmite suas respostas e realiza ações por meio de chamadas de ferramenta. |
| Enviar mensagem | Escreve uma mensagem arbitrária na conversa. Use para respostas fixas, roteamento de mensagens e emissão de dados de outros nós para o chat. |
| Get Conversation Context | Lê o histórico da conversa atual e os metadados sem suspender o fluxo. Geralmente não é necessário, mas pode ser usado quando um nó downstream precisa inspecionar as mensagens de chat mais recentes sem esperar nova entrada. |
Exemplos de recursos
Combine os nós de conversação com o restante da paleta do Flow para desbloquear uma variedade de recursos, como:
- Ramificação determinística — roteamento para diferentes caminhos de nós com base no conteúdo da mensagem ou na saída do agente.
- Entrega do agente — passe a conversa entre vários agentes de conversa, cada um com sua própria solicitação e ferramentas.
- Ramificações paralelas — inicie quaisquer outras ramificações de fluxo em paralelo - como tarefas de aprovação humanas - enquanto a conversa continua continuamente para o usuário.
- Encerramento do chat — encerre a conversa quando um objetivo for atingido.
- Conversas sem agente — crie uma experiência de chat totalmente determinística sem etapas de LLM.
Passo a passo
Acesse criar um fluxo de trabalho de agente de chat para um exemplo passo a passo que combina os nós de chat em um padrão de roteamento de entrega do agente.
Relacionado
- Agentes de conversação no chat — visualize a visão geral no guia do usuário dos Agentes.
- Implantação de chat — publique no Orchestrator e exponha por meio do Gerenciamento de instâncias, Assistant, Teams, Slack, iFrame ou o SDK TypeScript.