Para aprovechar al máximo la interoperabilidad de agentes, consulte las prácticas recomendadas.

Importante: Esta característica no está disponible de forma general y se restringe a clientes específicos. Comuníquese con su equipo de cuentas de Automation Anywhere para obtener más información.
  • Diseñe el mensaje del sistema/persona del agente para controlar cómo se utilizan las herramientas:
    • Si desea que el agente siempre solicite confirmación del usuario antes de utilizar cualquier herramienta, incluya este detalle en el mensaje del sistema/persona del agente al diseñar el agente.
    • Si desea que el agente siempre llame a la herramienta ObtenerResultadoAutomatización después de utilizar la herramienta Ejecutar automatización u otras herramientas de automatización, incluya este detalle en el mensaje del sistema/persona del agente al diseñar el agente.
  • Actualice las descripciones de las herramientas al crear conexiones de agente para mejorar el funcionamiento de dichas herramientas:
    • Si desea que el agente realice una acción antes o después de utilizar una herramienta, puede actualizar las descripciones de esas herramientas.
    • Si desea que el agente verifique que las entradas de la herramienta cumplan con un formato o límite específico, puede actualizar las descripciones de esas herramientas.
  • Antes de asignar cualquier tarea empresarial al agente, solicite que enumeren la automatización. Por ejemplo, escriba lo siguiente: Obtén la lista de automatizaciones.
  • Después de configurar el cliente MCP, ha configurado el servidor MCP de Automation Anywhere. Asegúrese de poder acceder a las tres herramientas predeterminadas proporcionadas por Automation Anywhere: DescubrirAutomatización, EjecutarAutomatización y ObtenerResultadoAutomatización. Si puede ver estas herramientas, significa que el servidor MCP de Automation Anywhere está configurado correctamente y puede conectarse a él mediante este cliente MCP.
  • El descubrimiento, la invocación y la extracción de resultados de la automatización dependen en gran medida del modelo de IA/LLM. La forma en que el LLM crea indicaciones es crucial para descubrir, invocar herramientas de automatización y obtener resultados. Según nuestra experiencia, los modelos Cloud tienen un mejor desempeño que los modelos GPT:
    • Modelos recomendados: Claude Sonnet 4.5 y Gemini 2.5 Pro
    • Modelos con baja eficacia/confiabilidad: GPT 4.1 o anterior