关于 Autopilot chat（智能体）

Test Manager 中的对话智能体（在 Test Cloud 中可用），用于管理测试资产、生成测试、分析性能测试执行情况以及通过自然语言为项目导航。

什么是 Autopilot chat（智能体）？

Autopilot chat（智能体）是 Test Manager 中一种上下文感知、支持操作的智能体。Autopilot Chat（智能体）在 Test Manager 中带来了智能对话助手，旨在增强测试者与其资产的交互以及资产的管理。

用户可以用自然语言提出问题、执行搜索、生成资产并触发操作，而无需导航菜单和筛选器。使用工具时，聊天会保留对话上下文，从而使交互更加自然和流畅。

Autopilot chat（智能体）与 Test Manager 的内置 Autopilot 工具连接，并通过 MCP 服务器集成进一步扩展，使其能够执行命令、评估需求、生成测试用例，甚至运行外部自动化流程和智能体。

重要提示：

只有当通过 Test Cloud 交付时，Autopilot 聊天（智能体）才在 Test Manager 中可用。

图 1.Autopilot chat（智能体） - 通用窗口

有关其他信息和录制的教程，请订阅UiPath 预览体验成员门户上维护的补充信息，您也可以在其中留下反馈。

Autopilot chat（智能体）有多少种工作模式？

Autopilot chat（智能体）可以在 2 种模式下使用：编辑模式和智能体模式。

1. 在编辑模式下，用户可以查询系统，然后选择 Autopilot 建议的工具或操作之一来执行查询的任务。除非用户确认要使用的工具，否则 Autopilot 不会继续。

图 2. Autopilot chat（智能体）- 编辑模式

在编辑模式下工作时，您可以查阅推理并将其展开。

图 3. Autopilot chat（智能体）- 编辑模式推理

2.智能体模式使用户能够查询系统，然后完全依赖 Autopilot 来选择最佳工具和操作来执行查询的任务（无需人工干预）。Autopilot 会自动继续操作，无需用户确认。

图 4. Autopilot chat（智能体）- 智能体模式

哪些 LLM 可以与 Autopilot chat（智能体）一起使用？

要了解受支持的 LLM 列表，请参阅“配置 LLM”主题。要查看对租户中的 Autopilot chat（智能体）实际生效的模型、状态以及配置历史记录，请参阅模型中心。

如何在 Test Manager 中访问 Autopilot 聊天（智能体）？

要访问Autopilot 聊天（智能体） ，请找到 Autopilot 图标在全局标头中。打开聊天，访问“设置”菜单或“聊天历史记录” 。要了解有关聊天屏幕和可用设置的更多信息，请参阅Autopilot - 用户界面。

Test Manager 中的 Autopilot 聊天（智能体）涵盖哪些功能？

用户可以用自然语言提出问题、执行搜索、生成资产并触发操作，而无需导航菜单和筛选器。

打开Autopilot chat（智能体）设置。

图 5. Autopilot chat（智能体）设置

Test Manager 框架工具包括：

• 文档搜索
• Autopilot 搜索
• 网页搜索
• 需求评估
• 测试生成
• 过时测试检测
• Autopilot 图表

图 6.Test Manager 框架工具

在通过 Test Cloud 交付的 Test Manager 中，Autopilot 搜索只能通过Autopilot 搜索框架工具访问。独立的 Autopilot 搜索入口点仅在通过 Automation Cloud 交付的 Test Manager 中可用。有关更多信息，请参阅搜索 Test Manager 项目。

Test Manager MCP 工具包括：

• 将测试用例分配到需求
• 将测试用例分配给测试集
• 分配对象标签
• 批量创建测试用例
• 创建要求
• 创建测试用例
• 创建测试集
• 获取所有标签
• 获取所有对象标签
• 获取要求
• 获取测试用例
• 获取测试集
• 获取测试执行
• 获取测试执行的测试用例日志
• 从需求中取消分配测试用例
• 从测试集中取消分配测试用例

图 7. Test Manager MCP 工具

此默认工具集不支持分析性能测试执行情况和生成性能报告。这些功能需要 Performance Testing MCP 服务器，如性能测试 MCP 服务器的链接中所述。

要通过 UiPath 产品套件了解有关 Autopilot 聊天（智能体）的更多信息，请参阅Autopilot - 关于 Autopilot 聊天。

Autopilot chat（智能体）是否会占用我的使用池？

是的。 Autopilot 聊天（智能体）是 Test Manager 中唯一从 Autopilot 使用池中提取的界面，每个聊天都会从中消耗一部分，无论是自由格式的对话，还是您要求 Autopilot 聊天（智能体）在您的 AI 应用程序中运行功能代表。使用功能自己的专用操作而不是聊天永远不会消耗池。有关完整细分和有效示例，请参阅Autopilot 使用池用于测试。

是否可以将自定义 MCP 服务器连接到 Test Manager 中的 Autopilot chat（智能体）？

是的，除了在 Orchestrator 中创建的自定义 MCP 服务器之外，您还可以连接第一方 UiPath MCP 服务器，这些服务器是通过 URL 手动添加的，而不是通过 Orchestrator 构建的：内置的Test Manager MCP 服务器和Performance Testing MCP 服务器。打开 Autopilot 聊天（智能体）设置，并按照Autopilot - 用户界面主题中的说明配置 MCP 服务器。

是否有适用于 Autopilot chat（智能体）的查询和提示准则？

要了解有关查询和提示准则的更多信息，请参阅Autopilot - 与 Autopilot 聊天交互建议。

是否支持包含自定义字段的查询？

是否支持包含自定义字段的查询？是的。

查询同时支持基于文本的自定义字段和标签自定义字段。使用 Autopilot chat（智能体）执行自定义字段操作，例如：

• 查找所有可用的自定义字段（示例提示：显示所有自定义字段）。
• 查找包含一个或多个自定义字段的数据对象（示例提示：查找 Sprint = S1 且所有者 = John Smith 的所有要求）。
• 移动数据对象（示例提示：将要求 REQ:2 从 S3 移动到 S4。）

Autopilot chat（智能体）部署在哪些区域？

Autopilot chat（智能体）已在以下区域部署：EU、US、JA、CA、AUS、 SI、UK、IN。有关更多信息，请参阅文档的“全球云区域”部分。

支持Autopilot 聊天（智能体）的 LLM 已部署在以下区域：欧盟、美国、日本。对于所有其他可用区域，系统将重新路由 LLM。有关更多信息，请参阅文档的AI 功能和模型路由部分。

模型中心可用于查看租户中用于 Autopilot chat（智能体）的 LLM 流量的路由区域，并显示是否已根据默认值编辑该路由。

重要提示：

如果您的组织在 AI Trust Layer 策略中强制执行严格的数据驻留策略，并且允许的区域没有托管与 Autopilot 聊天兼容的 LLM（智能体），则请求可能会失败，而不是重新路由。默认情况下，UiPath 优先考虑产品连续性，并路由到最近的可用区域。

有关详细信息，请参阅“模型中心”主题的“数据驻留”部分和“在模型中心管理模型” 。

Autopilot chat（智能体）的先决条件

1. 确保您拥有 UiPath Test Cloud 帐户。
2. 请务必在 AI Trust Layer 策略中启用 AI 模型 (LLM)。要使用 Autopilot 提供的 AI 功能，请确保激活 AI Trust Layer 策略并将其部署到租户。了解如何：
   • 创建策略
   • 配置 AI Trust Layer 的策略
   • 将策略部署到您要使用 Autopilot 的租户
3. 确保您已准备好要作为查询的一部分附加的所有文档。Autopilot chat（智能体）接受 PDF、TXT、MD、Word 和 Excel 格式。请注意，如果您附加 PDF 文档， Autopilot chat（智能体）会在处理过程中考虑其结构和格式。
4. 在Autopilot 聊天（智能体）窗口中输入查询之前，请确保选择工作模式（ “编辑模式”或“智能体模式”）。
5. 要分析性能测试执行情况或生成性能报告，请在“聊天设置”下手动添加 Performance Testing MCP 服务器。默认情况下未连接服务器。有关步骤，请参阅Performance Testing MCP 服务器的链接。

图 8. Autopilot 聊天（智能体）模式

Autopilot chat（智能体）中的功能

Autopilot 搜索

通过输入要查找的内容的完整、部分或模糊术语，直接在聊天中使用Autopilot 搜索。智能体将检索所有匹配的对象。如果出现输入错误，聊天功能会自动更正常见错误。

结果显示后，您可以展开结果或在工件表格中打开筛选后的视图，而无需离开聊天。

查询示例：

• 查找将自定义字段“Sprint”设置为 123 的所有要求。
• 查找过去 5 天内失败的所有测试用例。

图 9. Autopilot 聊天（智能体）中的 Autopilot 搜索

Autopilot 图表

使用Autopilot 图表功能，以条形图、折线图和饼图的形式生成数据的可视化表示。请注意， Autopilot 图表支持缺陷。

查询示例：

• 显示按文件类型划分的附件分布情况。
• 有多少需求已经完全测试、部分测试，或未测试？
• 显示按需求分组的失败测试用例。
• 显示按需求分组的没有已关联缺陷的失败测试。
• 按标签显示测试用例分布。
• 显示具有自定义字段“Sprint”的需求分布。
• 哪些测试集的执行时间最长？
• 显示最近未执行的测试用例的趋势。
• 生成饼图，其中包含按严重性分组的所有未解决问题。
• 为受未解决问题影响的每个需求生成一个条形图，其中每个条形图是一组按严重性分组的缺陷，严重性最高的在顶部。

图 10.Autopilot 聊天（智能体）中的 Autopilot 图表

AI 驱动的需求评估

使用“评估质量”功能评估需求的清晰度、完整性和可测试性，确保在测试设计开始之前获得更高质量的输入。

要从Autopilot 聊天（智能体）中调用需求评估，请按名称或 ID 引用需求。Autopilot chat（智能体）可以理解上下文，打开“需求评估”界面，并显示详细分析信息以及改进建议。

需求评估完成后，无需离开聊天即可查看结果，检查已识别的问题并优化需求。

查询示例：

• 评估“提交贷款”要求的质量。
• 评估 UIB:24 的质量。

如何使用 Autopilot chat（智能体）进行需求评估（编辑模式）

1. 输入查询，指明需要评估的要求。

图 11.Autopilot chat（智能体）- 评估需求查询

2. 选择“配置”并编辑字段：添加任何文档或选择要包含在分析中的文档，添加或编辑提示，选择 AI 模型，然后接受或拒绝操作。

图 12.Autopilot chat（智能体）- 评估需求配置

3. 如果您选择“拒绝” ，则系统不会执行该操作。如果您选择“接受” ，Autopilot 将在后台工作以提供结果。

图 13.Autopilot chat（智能体）- 评估要求结果审核

4. （可选）输入有关接下来需要执行的最近操作的查询。

AI 驱动的测试生成

使用“生成测试用例”功能，根据需求详细信息、用户文档、RAG 或用户提示自动创建高质量的结构化测试用例。

要从Autopilot 聊天（智能体）中调用生成测试用例，请按名称或 ID 引用需求。Autopilot chat（智能体）会解释您的意图，识别相关需求，并启动“生成测试用例”工具，您可以在其中提供更多上下文（标签、自定义字段）。

生成测试后，请查看生成的测试。

查询示例：

• 针对“提交贷款”要求生成测试用例。
• 为 UIB:24 生成测试用例。

利用 RAG 与附加文档

仅在以下情况下才利用 RAG：

• 需求包含不明确的术语或缩写
• 需要动态从多个来源拉取模糊上下文

这是应利用 RAG 的示例：“为 CR、BH 和 FI 模块启用 SSO 并与 BI 仪表板同步。”在此示例场景中，应为 RAG 上传文档，引用不明确的缩写。

在下列情况下，请附加文档：

• 要求不包含歧义条款
• 这些文件包含有关需求的简要信息
• 您可以定义自定义提示词，并指示 LLM 提取与需求相关的上下文

如何使用 Autopilot chat（智能体）进行测试生成（编辑模式）

1. 输入为特定需求生成测试的查询。

图 14.Autopilot chat（智能体）- 测试生成查询

2. 输入查询，指明需要评估的要求。3. 选择“配置”并编辑字段：添加任何文档或选择要包含在分析中的文档，添加或编辑提示，选择 AI 模型，然后接受或拒绝操作。4. 如果您选择“拒绝” ，则系统不会执行该操作。如果您选择接受，请查看结果。

图 15.Autopilot chat（智能体）- 生成测试结果审核

文档搜索

用自然语言问题提出问题，以学习如何使用 Test Manager。Autopilot chat（智能体）直接从官方文档中检索信息，并包含供进一步阅读的来源链接。

这可以更快地引导新团队入职，并且无需在文档和产品屏幕之间切换。

查询示例：

• 如何创建需求?
• 如何执行测试集？

图 16.Autopilot chat（智能体） - 文档搜索

过时测试检测

使用“查找过时测试”功能，通过自动识别与需求相关联的过时或冗余测试用例，保持一个整洁、最新的测试存储库。

要在Autopilot 聊天（智能体）中调用“查找过时测试” ，请通过名称或 ID 引用需求。Autopilot chat（智能体）会解释您的意图，识别相关需求，并启动“查找过时测试”工具，您可以在其中提供更多上下文。

Autopilot chat（智能体）会分析需求及其关联的测试用例之间的关系，以检测由以下原因导致的过时测试用例：

• 更新或弃用的要求
• 重复覆盖相同功能
• 过期的测试环境或依赖项
• 测试步骤不一致或不受支持

查找过时的测试用例使测试人员可以仅专注于相关的可执行测试资产，从而提高测试准确性和维护效率。

图 17.Autopilot chat（代理）- 查找过时的测试

网页阅读器和网页搜索

当查询不属于文档或Autopilot Search的范围时， Autopilot chat（智能体）会自动切换到网页搜索模式，但仅限在测试自动化的上下文中。

Autopilot chat（智能体）在受信任的公共来源中搜索与测试框架、自动化策略或 QA 方法相关的主题，然后总结最相关的见解。

用户只需待在 Test Manager 域中，即可获得以自动化为重点的上下文上下文指导。

查询示例：

• 编写自动化回归测试的最佳实践有哪些？
• 应如何在自动化中设计数据驱动的测试用例?

MCP 服务器和设置

MCP表示模型上下文协议— 一个现代标准，允许 AI 系统（如 Autopilot chat（智能体））安全地连接到外部数据源、工具和自动化工作流。

MCP 充当 AI Assistant 与其交互所需的系统或 API 之间的桥梁。MCP 不仅仅是让 AI 生成文本响应，还可以让其通过定义明确的安全接口执行操作，例如创建需求、分配测试用例或运行 UiPath 流程。

MCP 服务器托管一组工具（或“功能”），当 AI 智能体在聊天提示中检测到相关意图时，可以调用这些工具（或“功能”）。

每个 MCP 工具的行为类似于 API 端点，但具有 AI 感知能力，这意味着聊天功能根据自然语言了解何时以及如何调用它。

• 您在聊天中键入自然语言请求，例如：“导入此 Excel 文件中的最后两个要求。”
• 聊天会解释您的意图，并查找可以执行此操作的 MCP 工具。
• 系统会触发相关 MCP 工具（例如，Create_requirement），并从上下文中获取输入（如 Excel 数据）。
• 该操作将自动执行，例如，创建需求或链接测试用例。

除了内置的 Test Manager MCP 服务器和 Performance Testing MCP 服务器（两者均为通过 URL 手动添加的第一方 UiPath MCP 服务器）外，还支持在 Orchestrator 中创建的自定义 MCP 服务器。要了解有关可通过 Orchestrator 配置的 MCP 服务器的更多信息，请参阅Orchestrator - 关于 MCP 服务器和Orchestrator - 管理 MCP 服务器。

打开 Autopilot 聊天（智能体）设置，并按照Autopilot - 用户界面主题中的说明配置 MCP 服务器。

MCP 服务器类型

• 内置Test Manager MCP 服务器提供以下工具：
  • 将测试用例分配到需求
  • 将测试用例分配给测试集
  • 分配对象标签
  • 批量添加标签
  • 批量添加测试用例参数
  • 批量添加测试步骤
  • 批量创建测试用例
  • 批量设置自定义字段值
  • 批量更新要求
  • 批量更新测试用例
  • 批量更新测试集
  • 批量更新测试步骤
  • 创建要求
  • 创建测试用例
  • 创建测试集
  • 获取所有标签
  • 按对象 ID 获取所有对象标签
  • 获取分配给需求的测试用例 ID
  • 获取自定义字段标签值
  • 获取自定义字段文本值
  • 获取要求
  • 获取测试用例参数
  • 获取测试用例
  • 获取测试集
  • 获取测试用例的测试步骤
  • 获取测试执行
  • 按测试执行获取测试用例日志
  • 阅读提示
  • 按自定义字段值搜索对象
  • 从需求中取消分配测试用例
  • 从测试集中取消分配测试用例
  • 更新测试用例参数
• Performance Testing MCP 服务器提供对性能测试执行数据的访问权限，使 Autopilot chat（智能体）能够分析性能测试执行情况并生成性能报告。与内置 Test Manager MCP 服务器不同，该服务器默认不连接，必须手动添加。有关步骤，请参阅Performance Testing MCP 服务器的链接。
• 通过Orchestrator创建的自定义 MCP 服务器会公开您自己的流程、自动化或 API，例如在第三方应用程序中生成测试数据或创建帐户的工作流。

链接到 Test Manager MCP 服务器

您可以在 Autopilot 聊天（智能体）设置中配置 Test Manager MCP 服务器。

1. 在 Orchestrator 中，转到“MCP 服务器” ，然后选择“添加 MCP 服务器” 。
2. 选择平台服务器类型。
3. 从“类型”下拉列表中选择“Test Manager 外部” 。
4. 输入服务器名称。
5. 复制自动生成的预览 URL 。
6. 在 Test Manager 中打开 Autopilot chat（智能体）设置。
7. 在“MCP 服务器”下，粘贴复制的 URL。
8. 选择“添加”和“保存” 。

Performance Testing MCP 服务器的链接

与 Test Manager MCP 服务器不同，性能测试 MCP 服务器不是通过 Orchestrator 生成。相反，您可以通过在 Autopilot 聊天（智能体）设置中输入其 URL 来直接添加它。

1. 在 Test Manager 中打开 Autopilot chat（智能体）设置。

2. 在“MCP 服务器”下，选择“新增服务器” 。

3. 输入遵循以下模式的 Performance Testing MCP 服务器 URL：

   https://{yourcloudaccount.com}/{ACCOUNT_NAME}/{TENANT_NAME}/agenthub_/mcpfps/testmanagerperformancetesting

   示例：https://cloud.uipath.com/TestCloudAccount/DefaultTenant/agenthub_/mcpfps/testmanagerperformancetesting。

4. 选择“添加”和“保存” 。

Performance Testing MCP 服务器已连接，Autopilot Chat（智能体）现在可以访问性能测试执行数据。

为什么 Autopilot chat（智能体）找不到我的测试执行？

如果在您询问性能测试结果时， Autopilot chat（智能体）报告找不到匹配的测试执行，请检查 Performance Testing MCP Server 是否已连接。性能测试执行数据仅通过该服务器对 Autopilot chat（智能体）可见 — 它不是默认 Test Manager MCP 工具集的一部分，也不会自动连接。请参阅“链接到 Performance Testing MCP 服务器”以添加该服务器。

已知限制

Autopilot chat（智能体）会在每次聊天时重新发送完整的项目上下文，并且用户无法配置提示缓存。这可能会导致不成比例的高令牌使用量和成本，并可能触发后端速率限制失败，尤其是对于每分钟令牌限制低于 UiPath 托管模型的自带模型 (BYOM) 配置。

要减少令牌使用量，请执行以下操作：

• 保持支持文档简洁，并使用OpenAI Tokenizer等工具估计其令牌计数。
• 构建自定义提示词库，其中包含简洁且可重用的提示词，而无需在每个查询中重复冗长的指令。
• 如果 BYOM 配置达到速率限制，请改为考虑使用 UiPath 托管的模型。