Ce cours, disponible sur Coursera avec du contenu d'UiPath, vous emmène à travers le parcours complet de la construction, de la configuration et de l'évaluation d'agents intelligents dans UiPath Studio Web, en mettant l'accent sur les activités d'IA générative (Gen IA) et les stratégies d'évaluation évolutives. Vous commencerez avec Construire votre premier agent avec Studio Web, où vous créerez des agents intelligents en utilisant des outils sans code et Autopilot. Ensuite, dans Ingénierie de requêtes pour les agents, vous apprendrez à concevoir des requêtes efficaces qui aident les agents IA à fournir des résultats précis, structurés et utiles. Avec Configurer le contexte et les escalades pour les agents, vous rendrez vos agents prêts pour l'entreprise en ancrant leurs réponses dans le contexte de l'entreprise et en créant des flux d'escalade pour les scénarios d'intervention de l'homme dans la boucle. Enfin, dans Configurer les évaluations pour les agents, vous explorerez des ensembles d'évaluation structurés et des méthodes de notation telles que LLM-as-a-Judge, Exact Match et JSON Similarity pour tester et affiner vos agents. À la fin de ce cours, vous serez équipé pour construire et déployer des agents Web Studio fiables, conscients du contexte et axés sur l'évaluation.


Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Gestion du contexte
- Catégorie : Flux de travail IA
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Gestion des flux de travail
- Catégorie : Évaluation de modèles
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septembre 2025
1 devoir
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Ce cours vous guide tout au long de la création, de la configuration et de l'évaluation d'agents intelligents dans UiPath Studio Web, en mettant l'accent sur les activités d'IA générative (Gen IA) et les stratégies d'évaluation évolutives. Commencez par explorer les principes fondamentaux dans Créez votre premier agent avec Studio Web, où vous créerez vos premiers agents intelligents à l'aide d'outils sans code et de l'Autopilot. Approfondissez ensuite vos connaissances avec l'ingénierie des requêtes Agentic, en apprenant à concevoir des requêtes efficaces qui guident les agents IA pour générer des résultats utiles, précis et structurés. Ensuite, dans Configurer le contexte et les escalades pour les agents, vous ferez passer vos agents du stade fonctionnel au stade de l'entreprise, en fondant leurs réponses sur le contexte commercial et en concevant des flux d'escalade pour les scénarios d'intervention humaine dans la boucle. Enfin, avec Configure evaluations for agents, vous apprendrez à tester et à affiner vos agents à l'aide d'ensembles d'évaluation structurés et de méthodes de notation puissantes telles que LLM-as-a-Judge, Exact Match et JSON Similarity. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de créer et de déployer en toute confiance des agents Studio Web fiables, conscients du contexte et axés sur l'évaluation. 1. Construire votre premier agent avec Studio Web Configurer des agents en utilisant Autopilot et en partant de zéro Comprendre les composants essentiels des agents : outils, invites, contextes Construire un agent de traitement des transcriptions Apprendre les bases de la notation et de l'évaluation des agents 2. Ingénierie des requêtes de l'agent Apprentissage zéro coups, quelques coups, et la chaîne de pensée des requêtes Appliquer les requêtes du système par rapport aux requêtes de l'utilisateur pour les agents autonomes Explorer la notation et l'optimisation de la santé des requêtes 3. Configurer le contexte et les escalades pour les agents Mettre en œuvre la mise à la terre avec des seaux de stockage Construire des applications d'escalade en utilisant Action Center Concevoir des flux multi-agents combinant l'IA et les décisions humaines 4. Configurer les évaluations pour les agents Créer des ensembles d'évaluation et des évaluateurs réutilisables Utiliser le scoring Gen IA avec LLM-as-a-Judge Suivre la santé des agents et assurer la préparation de l'entreprise
Inclus
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