How to Build an AI Agent in UiPath (Step-by-Step Tutorial)

UiPath 提供了融合程式碼優先與低程式碼視覺化的完整 AI agent 開發體驗。影片以建構 cookie 推薦 agent 為例，系統示範整個開發流程。

第一階段：環境準備與認證。 開發者需確保機器上安裝 Node.js 18 或更新版本，再透過 npm 安裝 UiPath CLI 和 agent 工具，驗證版本號確認安裝成功。隨後在 VS Code（或任何終端）中登入 UiPath 帳戶，取得必要的認證權限。對於使用 Claude、Cursor 或其他編碼輔助工具的開發者，可選擇安裝對應的 UiPath 技能擴充套件，增強工具對 agent 專案的上下文理解，但這不是強制要求。

第二階段：專案初始化與配置。 建立工作資料夾後，透過命令列建立解決方案（solution）和專案（project）。UiPath 中的 agent 由兩個關鍵 JSON 檔案定義。agent.json 控制 agent 的核心行為，包括輸入架構（定義 agent 接收的資料，如使用者的 cookie 偏好描述和選項列表）、輸出架構（定義 agent 返回的推薦結果）以及系統提示詞（告訴 agent 如何評估並選出最符合要求的選項）。entrypoints.json 將相同的輸入輸出架構公開給解決方案的執行時環境。兩檔案的架構必須完全一致，否則驗證會失敗。

第三階段：驗證與上傳。 開發者在命令列運行驗證命令，確保 agent 定義、輸入輸出和 entrypoints 都符合規範。驗證成功後上傳至 UiPath Studio Web，系統返回成功訊息和設計師 URL，開發者可直接開啟連結進入視覺化編輯環境。

第四階段：互動式測試與優化。 在 Studio Web 的 agent builder 中，開發者可看到系統提示詞和輸入輸出欄位的視覺化表現。透過 Debug 功能輸入 JSON 格式的測試資料（例如「我想要巧克力但不會太甜」，並列出各種 cookie 選項），觀察 agent 的推薦結果（例如 chocolate chip）。如果輸出不符預期，開發者可調整系統提示詞使其更精確，再次運行測試。影片示例中第二次測試改為「我想要經典款，有葡萄乾和燕麥」，agent 正確推薦了 oatmeal raisin，驗證了調整的有效性。

第五階段：評估與迭代。 UiPath 提供評估工具讓開發者運行多個測試案例並追蹤 agent 的效能指標。隨著時間推移，開發者可不斷改進提示詞，提升 agent 在實際工作流中的可靠性和準確性。

生產部署。 開發完成後，開發者可使用 UiPath Maestro 將 agent 編排為更大端到端工作流的一部分，實現人員、系統和 AI 之間的協調與資料流轉。影片強調，無論開發者偏好程式碼編寫、視覺化設計還是兩者混合，UiPath 都提供充分的靈活性與工具支援。