Configuração de LLMs

Observação:

As configurações do LLM estão disponíveis nos seguintes planos de licenciamento:

• Flex: plataforma avançada, plataforma Flex padrão.

A guia Configurações do LLM permite que você integre suas assinaturas de IA existentes, mantendo a estrutura de governança fornecida pela UiPath. Você pode:

• Adicione seu próprio LLM: use qualquer LLM que atenda aos critérios de compatibilidade do produto. Para garantir uma integração suave, seu LLM escolhido deve passar por uma série de testes iniciados por meio de uma chamada de investigação antes de poder ser usado dentro do ecossistema da UiPath.

A configuração de LLMs preserva a maioria dos benefícios de governança da AI Trust Layer, incluindo a aplicação de políticas por meio do Automation Ops e logs de auditoria detalhados. No entanto, as políticas de governança do modelo são projetadas especificamente para LLMs gerenciados pela UiPath. Isso significa que se você desabilitar um modelo específico por meio de uma política do AI Trust Layer, a restrição se aplicará apenas à versão gerenciada pela UiPath desse modelo. Seus próprios modelos configurados do mesmo tipo permanecem inalterados.

Ao aproveitar a opção de usar seu próprio LLM ou assinatura, tenha os seguintes pontos em mente:

• Requisitos de compatibilidade: seu LLM ou assinatura escolhida deve se alinhar à família de modelos e à versão atualmente suportada pelo produto UiPath.
• Configuração: certifique-se de configurar e manter corretamente todos os LLMs necessários na configuração personalizada. Se algum componente estiver ausente, desatualizado ou configurado incorretamente, sua configuração personalizada pode parar de funcionar.
• Economia de custos: se sua configuração de LLM personalizada estiver completa, correta e atender a todos os requisitos necessários, você pode se qualificar para uma taxa de consumo reduzida.

Configuração de uma conexão LLM

As conexões de LLM dependem do Integration Service para estabelecer a conexão com seus próprios modelos. Você pode criar conexões com os seguintes provedores:

• Amazon Web Services
• Azure Open AI
• Google Vertex
• OpenAI
• Open AI V1 Compliant LLM – Use essa opção para se conectar a qualquer provedor de LLM cuja API siga o padrão OpenAI V1. Para obter detalhes, consulte a documentação do conector OpenAI V1 Compliant LLM.

Observação:

Para configurar modelos Anthropic Claude, use o conector do Amazon Web Services no Integration Service. Um conector Anthropic direto não é compatível com o Test Cloud privado.

Para configurar uma nova conexão, siga estas etapas:

1. Crie a conexão do Integration Service

1. Crie uma conexão no Integration Service com seu provedor preferido. Para obter detalhes de autenticação específicos do conector, consulte o guia do usuário do Integration Service.
   Observação:

   Para evitar acesso não autorizado, crie a conexão do Integration Service em uma pasta privada, não compartilhada.

2. Adicione uma nova configuração de LLM

1. Navegue até Administrador > AI Trust Layer > Configurações do LLM.

2. Selecione o tenant e a pasta onde você deseja configurar a conexão.

3. Selecione Adicionar configuração.

4. Selecione o Produto e Recurso.

5. Escolha como você deseja configurar:

   • Adicionar seu próprio LLM – Adicione uma configuração de LLM adicional gerenciada totalmente por você.

   Dependendo do produto selecionado, apenas uma opção pode estar disponível.

3. Configure o modelo

Configure a conexão para Adicionar seu próprio LLM:

1. Pasta – Selecione a pasta onde a configuração será armazenada.
2. Nome exibido (LLM) – Forneça um alias para seu LLM.
3. Conector – Selecione seu conector (por exemplo, Microsoft Azure OpenAI).
4. Conexão – Escolha sua conexão do Integration Service.
5. Identificador do LLM – Insira o identificador do seu modelo.
   • Para modelos hospedados no Azure, insira o identificador do modelo.
   • Para inferência entre regiões da AWS, insira o ID do perfil de inferência em vez do ID do modelo.

4. Valide e salve

1. Selecione Configuração de teste para verificar se o modelo é acessível e atende aos critérios necessários.

   A UiPath pode confirmar a acessibilidade, verificando o modelo exato usado é sua responsabilidade.

2. Se o teste for bem-sucedido, selecione Salvar para ativar a conexão.

Gerenciamento de conexões existentes do LLM

Você pode executar as seguintes ações em suas conexões existentes:

• Verificar status – Verifique o status da sua conexão do Integration Service. Essa ação garante que a conexão esteja ativa e funcionando corretamente.
• Editar – Modifique quaisquer parâmetros de sua conexão existente.
• Desabilitar – Suspender temporariamente a conexão. Quando desabilitada, a conexão permanece visível na sua lista mas não roteia nenhuma chamada. Você pode reabilitar a conexão quando necessário.
• Excluir - Remove permanentemente a conexão do seu sistema. Essa ação desabilita a conexão e a remove de sua lista.

Configuração de LLMs para seu produto

Cada produto é compatível com modelos de linguagem abrangentes (LLMs) e versões específicas. Use a tabela abaixo para identificar os modelos e versões compatíveis com o seu produto.

Você pode conectar seu próprio LLM usando um dos seguintes provedores: Amazon Web Services, Google Vertex, Microsoft Azure OpenAI ou OpenAI V1 Compatível. Siga as etapas descritas na seção anterior para criar uma conexão.

Observação:

File support: Some product features rely on the configured LLM endpoint to process uploaded files. When using custom LLM configurations, support for file formats depends on the provider, model family, model version, and API Type. Verify that the selected model supports the required file formats before enabling file-based features. For product-specific requirements, refer to the relevant product documentation — for example, Analyze Files for Agents.

The number of models you must configure depends on the product and feature:

• For features with a selectable model — where you choose which model to use — you can configure one or more models; unconfigured models continue to use UiPath-managed subscriptions.
• For features with a fixed model set — where the feature uses a predetermined set of models — all models must be configured for the feature to work; partial configuration is not valid.

Produto	Recurso	Provedor de LLM	Versão
Agentes 1	Projetar, avaliar e implantar	Anthropic	anthropic.Claude-3.5-sonnet-20240620-v1:0 anthropic.Claude-3.5-sonnet-20241022-v2:0 anthropic.Claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0 anthropic.Claude-3-aiku-20240307-v1:0
		Google	Gemini-2.5-Pro
			Gemini-2.5- Flash
		OpenAI	gpt-4o-2024-05-13 gpt-4-2024-08-06 gpt-4-2024-11-20 gpt-4o-mini-2025-04-14 gpt-4o-mini-2024-07-18
Autopilot	Geração	Google	Gemini-2.5-flight-light Gemini-2.5- Flash Gemini-2.5-Pro Gemini-embedding-001
	Chat	Anthropic	anthropic.Claude-aiku-4-5-20251001-v1:0 anthropic.Claude-sonnet-4-6 anthropic.Claude-opus-4-6-v1
		Google	Gemini-2.5-Pro Gemini-2.5- Flash Gemini-3-flight-preview Gemini-3-pro-preview Gemini-3.1-pro-preview
Autopilot para todos	Chat	Anthropic	anthropic.Claude-3.5-sonnet-20240620-v1:0 anthropic.Claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0
		OpenAI	gpt-4o-mini-2024-07-18
Agentes codificados	Chamar LLM	Anthropic	anthropic.Claude-3.5-sonnet-20240620-v1:0 anthropic.Claude-3.5-sonnet-20241022-v2:0 anthropic.Claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0 anthropic.Claude-3-aiku-20240307-v1:0
		Gemini	Gemini-1.5-pro-001 Gemini-2.0-flight-001
		OpenAI	gpt-4o-2024-05-13 gpt-4-2024-08-06 gpt-4-2024-11-20 gpt-4o-mini-2024-07-18 o3-mini-2025-01-31
Embasamento de contexto	Incorporações	Gemini	Gemini-embedding-001
		OpenAI	text-embedding-3-large
	Ingestão Avançada	Gemini	Gemini-2.5- Flash
	DeepRAG	Gemini	Gemini-2.5- Flash
	Transformação em lote	Gemini	Gemini-2.5- Flash Gemini-2.5-flight-light
	Transformação em lote com a Pesquisa na Web	Gemini	Gemini-2.5- Flash Gemini-2.5-flight-light
Atividades da GenAI	Crie, teste e implante	Anthropic	anthropic.Claude-3.5-sonnet-20241022-v2:0 anthropic.Claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0
		Gemini	Gemini-2.5-Pro Gemini-2.5- Flash
		OpenAI	gpt-5-2025-08-07 gpt-5-mini-2025-08-07 gpt-5-nano-2025-0807
Agente de Recuperação	Recuperação do fluxo de trabalho
		Google	Gemini-2.5-Pro Gemini-2.5- Flash
		OpenAI	gpt-4-2024-08-06
Automação de Interface Gráfica	ScreenPlay	Anthropic	anthropic.Claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0
		Google	Gemini-2.5- Flash
		OpenAI	gpt-4.1-mini-2025-04-14 gpt-4.1-2025-04-14 gpt-5-2025-08-07 gpt-5-mini-2025-08-07 Computer-use-preview-2025-03-11
	Seletores semânticos	Google	Gemini-2.5- Flash
Test Manager	Autopilot Pesquisa do Autopilot Encontrar Testes Obsoletos Gerar casos de teste Importar Casos de Teste Gerar relatórios Avaliação de requisitos	Anthropic	anthropic.Claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0 (a ser substituído por anthropic.Claude-4.5-sonnet em março de 2026)
		Google	Gemini-2.5-Pro Gemini-2.5- Flash
		OpenAI	gpt-4-2024-11-20

¹ Agents requirements:

• Ensure your LLM supports:
  • Tool (function) calling – The model must be able to call tools or functions during execution.
  • Disabling parallel tool calls – If supported by your provider, the model should offer the option to disable parallel tool calls.
• When using custom models, Agents default to a 4096 token limit regardless of the model's true capacity, since UiPath cannot infer token limits for customer-defined deployments.