UiPath AIエージェント活用ガイド ~ Coded Agents開発応用編 ① 外部のAI Agent(DeepResearch)をUiPathにデプロイ

Last updated at 2025-09-03Posted at 2025-09-03

前編の UiPath AIエージェント活用ガイド ~ Coded Agents開発基礎編 ② UiPath Langchain SDKの使用の事例1-企業調査のcoded-agentの利用では、UiPathが用意したCoded AgentをUiPathの環境へデプロイし、ロボットやMaestroからの呼び出しを実現することができました。

本記事では、UiPathが用意したCoded Agentではなく、外部オーペンソースのAI AgentをUiPath環境へデプロイする方法をご紹介します。

デプロイするAI Agent

今回デプロイするAI Agentが open_deep_research です。

Open_deep_research Agentは、何か（特定のテーマや課題）に関して、深く掘り下げて調査するために設計された、強力なツールです。

これは、シンプルで設定可能、完全にオープンソースな、綿密な調査を行うエージェントです。多くのモデルプロバイダー、検索ツール、MCPサーバーで動作し、その性能は他の人気のある調査エージェントと同等です (see Deep Research Bench leaderboard)。

また、MITライセンスが付与されており、改変、配布、商用利用などが自由に行えます。そのため、このエージェントをUiPath環境へデプロイし、活用します。

事前準備

このAgentでは、LLMのOpenAI或はAnthropicのAPI Key、及びLLMやエージェントに特化した検索エンジンTavilyのAPI Keyが必要です。以下のサイトより取得してください。

ソースコードの準備

以下のブランチ(general-approach)よりソースコードを取得します。

ご注意：
メインブランチ（2025/8/15時点）のソースコードをUiPathにデプロイした際に、入力引数のフォーマットに関するエラーが発生しました。このため、上記のgeneral-approachブランチを利用しています。
該当ブランチのソースコードは、こちら からダウンロードできます。

例えば、上記のソースコードをC:\に解凍しました。

pyproject.tomlファイルの変更

pyproject.tomlファイルは、Pythonプロジェクトのビルドシステムやさまざまな開発ツールの設定を標準化し、一元管理するために使用される設定ファイルです。

このファイルがあることで、どのツールを使ってもプロジェクトの構築や管理が一貫した方法で行えるようになり、開発者が統一された環境で作業を進めることが可能になります。

UiPathとLangChainを連携させるためのライブラリuipath-langchainを追加します。

追加前：

dependencies = [
    …
    …
    "mcp>=1.9.4",
]

追加後：

dependencies = [
    …
    …
    "mcp>=1.9.4",
    "uipath-langchain>=0.0.75"
]

次に、私の環境ではPython 3.10を使用するとエラーが発生したため、requires-python = ">=3.12"に変更しました。

変更前：

requires-python = ">=3.10"

変更後：

requires-python = ">=3.12"

また、デプロイ後の識別を容易にするため、authorsを変更します。

変更前：

authors = [
    { name = "Lance Martin" }
]

変更後：

authors = [{name = "uipath.taro", email = "uipath.taro@uipath.com" }]

Python仮想環境の準備

次のコマンドを実行して、Python仮想環境を作ります。

# 仮想環境を作成します。
uv venv

# 作成した仮想環境をアクティベート（有効化）します。
# これにより、以降の操作はこの仮想環境内で行われます。
.venv\Scripts\activate

# 仮想環境をプロジェクトの依存関係ファイルの内容と同期させます。
# また、インストール済みのパッケージを最新の互換バージョンに更新します。
uv sync --upgrade

# UiPath Orchestrator に認証します。
# このコマンドを実行すると、ブラウザが開き、UiPath Cloud Platform へのログインを求められます。
uipath auth

該当仮想環境でのUiPath関連ライブラリやPythonのバージョンを確認してみます。

(open_deep_research-nh-general-approach) PS C:\open_deep_research-nh-general-approach> python --version
Python 3.13.5
(open_deep_research-nh-general-approach) PS C:\open_deep_research-nh-general-approach> uipath -lv
uipath-langchain version 0.0.123
(open_deep_research-nh-general-approach) PS C:\open_deep_research-nh-general-approach> Uipath --version
uipath version 2.1.20

AgentをOrchestratorへデプロイ

今回使用したのはUiPathが用意したCoded Agentではないため、UiPath用の設定ファイルを準備する必要があります。

# UiPathに必要な設定ファイルの準備
uiPath init

次に、UiPath用のパッケージファイルの作成とパブリッシュを行います。pyproject.tomlを開いて、必要に応じてパッケージ名やバージョンも変更してください。

uipath pack
uipath publish

パブリッシュ時には、パッケージフィードの選択が求められます。

(open_deep_research-nh-general-approach) PS C:\open_deep_research-nh-general-approach> uipath publish
⠦ Fetching available package feeds...
👇 Select package feed:
  0: Orchestrator Tenant Processes Feed
  1: Orchestrator JunliPrivate Feed
  2: Orchestrator Autopilot Feed
  3: Orchestrator Personal Workspace Feed
Select feed number: 0
Selected feed: Orchestrator Tenant Processes Feed
⠹ Publishing most recent package: open_deep_research.1.0.15.nupkg ...
✓  Package published successfully!