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 na paleta. Use-o para decisões baseadas em IA, geração de conteúdo, classificação, extração ou qualquer etapa que se beneficie do raciocínio em vez de 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.

Quando usar isto em vez do processo BPMN

Situação	Usar
Você deseja definir o modelo, as solicitações e as ferramentas do agente diretamente neste fluxo	Agente Autônomo
Você deseja invocar um agente que já foi publicado em 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 fica no nó e acompanha o fluxo.

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 abra a paleta de nós na barra de ferramentas inferior.
2. Selecione a categoria Agente e, em seguida, Agente autônomo. O Fluxo 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
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	Ajuste a aleatoriedade da amostragem, de 0 a 1. Valores mais baixos tornam as respostas mais determinísticas; 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 recurso que você conecta a seus identificadores. O nó tem três identificadores de recursos, cada um com seu próprio rótulo na tela: Ferramentas, Contexto e Escalonamentos. Conecte um recurso a um identificador e, em seguida, configure esse recurso em seu próprio painel de propriedades. Os recursos viajam com o fluxo.

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 Ferramentas para fornecer ao agente recursos que ele possa 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 serve a ferramenta, portanto, escreva descrições claras quando uma ferramenta expõe uma.

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 chame uma operação do Integration Service, por exemplo, enviando um e-mail ou criando um registro em um sistema subsequente.
• Ferramentas de Fluxo de trabalho de RPA e função de API, que permitem que o agente invoque um processo de RPA ou fluxo de trabalho de API publicado como uma ferramenta.
• Ferramentas de servidor do Model Context Protocol (MCP), que expõem as ferramentas publicadas em um servidor MCP.

Ferramentas integradas

Três ferramentas integradas são fornecidas com o Flow. 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 para executar 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 de múltiplos 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, você pode ativar ou desativar 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 da Plataforma MCP — serviços nativos da UiPath, como Document Understanding — a lista de ferramentas vem do catálogo de serviços da UiPath Platform.

If no MCP server is connected yet, add one from the node palette's MCP server entry. The Create new options group server creation by subtype — Platform, Remote, Command, Coded, and UiPath. Selecting Platform opens a dialog to create the server within the current solution, when supported by your environment; the other subtypes open the corresponding creation page in Orchestrator. For more details, see About MCP Servers.

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 uma pessoa quando o agente chegar a um caso que ele não deve decidir sozinho. O agente pausa, um humano age no escalonamento e o agente retoma com o resultado. Você pode anexar qualquer um dos 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.

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.

Escalation nodes now support the same Form schema view already available on Human Quick Approval nodes, showing an inline preview of the schema as you build it. Previously, escalation nodes only offered the JSON view.

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 preenche um objeto error. Consulte Tratamento de erros para obter 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 em $vars.agent1.output.refundIssued para ramificar entre uma mensagem de confirmação e um caminho de acompanhamento. O agente lida com o caso acima do limite escalonando-o automaticamente, para que essa ramificação não precise de lógica extra no fluxo.

Problemas comuns

Um erro de validação de entrada aparece antes de você poder usar o Debug. O Modelo, a Solicitação do sistema e a Solicitação do usuário são todos obrigatórios. O nó relata um erro de validação até que você defina cada um.

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 requer pelo menos uma coluna de saída. Defina as colunas que a ferramenta deve adicionar antes de depurar o fluxo.

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.

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