Orquestrar um agente de IA

Crie um agente autônomo na tela, passe dados para ele e roteie a execução do fluxo de trabalho com base na decisão do agente.

O que você criará: um fluxo que invoca um agente de IA que você cria na tela, passa dados para ele e roteia a execução com base na resposta do agente (aprovado, rejeitado ou com falha). Esta é a base de qualquer automação por agentes: uma decisão com raciocínio incorporada a um processo automatizado maior.

O agente que você cria aqui é um Agente autônomo: seu modelo, solicitações, ferramentas e contexto residem no nó e acompanham o fluxo. Para reutilizar um agente que já está publicado em sua organização em vez de criar um em linha, use o nó de processo BPMN .

O que você precisa

• Uma conta do UiPath Automation Cloud com acesso ao Fluxo do Maestro.
• Um modelo de LLM disponível para o agente usar.

Nós usados

• Gatilho manual: inicia o fluxo sob demanda enquanto você cria
• Autonomous Agent: an AI agent you author on the canvas, returns its output
• Decisão: execução de ramificações com base na resposta do agente
• Encerrar: encerra o fluxo em um caminho de falha

Etapas

1. Crie um novo fluxo e adicione um gatilho

1. Abra Maestro → Fluxo e selecione Novo Fluxo.
2. Arraste um nó de Gatilho manual para a tela.

Para um fluxo de produção, você deve substituir isso por um gatilho agendado ou de integração. Um Gatilho manual é suficiente enquanto você cria.

2. Adicione um nó de agente

O rótulo da paleta do agente é Agente autônomo.

1. Arraste um nó de Agente da seção de Nós da UiPath do painel de nós para a tela.
2. Conecte-o ao Gatilho manual.
3. No painel de propriedades, crie o agente:
   • Defina o Modelo ou deixe-o no modelo de agente padrão da sua organização.
   • Escreva a Solicitação do sistema, a função do agente e as instruções permanentes. O Modelo, a Solicitação do sistema e a Solicitação do usuário são todos obrigatórios.
   • Escreva a Solicitação do usuário, a tarefa para essa execução. Faça referência aos dados de fluxo com expressões; por exemplo, o texto do documento para classificar: $vars.start.output.documentText

3. Retornar um resultado estruturado

Por padrão, o agente retorna um campo, content, mantendo seu texto de resposta. Para ramificar de forma limpa, peça ao agente para retornar um campo estruturado.

1. Abra a seção Saídas no painel de propriedades do agente (guia Parâmetros ).
2. Adicione uma variável de saída chamada decision com tipo string.
3. Na Solicitação do sistema, instrua o agente a definir decision como approved ou rejected.

4. Processar a resposta do agente

1. Arraste um nó de Decisão para a tela e conecte-o ao nó do Agente.
2. Defina a condição para avaliar a saída do agente, por exemplo: $vars.agent1.output.decision === "approved".
3. Conecte a ramificação Verdadeira à próxima etapa em sua automação (por exemplo, uma notificação ou gravação de dados).
4. Conecte a ramificação Falso a um nó de Finalizar.
5. Defina o status de Finalização como Failed e adicione uma mensagem como Agent returned: $vars.agent1.output.decision.

5. Depure o fluxo

Selecione Debug na barra de ferramentas. No trace de execução:

• Selecione o nó do agente para inspecionar quais entradas foram enviadas e o que o agente retornou.
• Confirme se o nó de decisão seguiu a ramificação correta devido à saída do agente.
• Se a resposta do agente não for o que você esperava, revise o Prompt do sistema, Prompt do usuário e a saída declarada antes de alterar a lógica de fluxo não relacionada.

Para exercer ambas as ramificações sem esperar respostas do agente real, habilite a saída Simulação no nó do agente e defina uma resposta fixa.

Resultado

Seu fluxo é executado de ponta a ponta: o Gatilho manual inicia a execução, o nó do agente raciocina sobre a entrada e retorna um campo estruturado decision , o nó de Decisão se ramifica no valor e o nó Encerrar termina o fluxo no caminho rejeitado . Você pode inspecionar as entradas e saídas do agente no trace de execução e ajustar as solicitações diretamente no nó.

Estender este fluxo

• Dê ao agente ferramentas: conecte recursos de ferramenta (ferramentas integradas, ferramentas de conector, ferramentas de fluxo de trabalho de RPA ou API, extração de documento ou servidores de Protocolo de Contexto do Modelo (MCP)) ao identificador de ferramentas do agente para que ele possa agir, não apenas raciocinar.
• Baseie o agente em seus dados: conecte um recurso de contexto ao identificador de contexto do agente para que ele responda a partir de uma origem de conhecimento indexada em vez de apenas o modelo.
• Colocar um humano no loop: conecte o identificador de Escalonamentos do agente a um recurso de Escalonamento para casos que o agente não deve decidir sozinho.
• Adicionar um loop: encapsula a invocação do agente em um nó de loop para processar uma lista de itens com o mesmo agente.
• Cadeia para outro sistema: após a ramificação True do nó Decisão, adicione uma Solicitação HTTP ou nó de integração para gravar o resultado em um sistema externo.