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Tiểu sử

UiPath-AAAv1 Übungsmaterialien - UiPath-AAAv1 Lernressourcen & UiPath-AAAv1 Prüfungsfragen

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>> UiPath-AAAv1 Prüfungs-Guide <<

UiPath UiPath-AAAv1 Fragen&Antworten & UiPath-AAAv1 Prüfungsübungen

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UiPath Certified Professional Agentic Automation Associate (UiAAA) UiPath-AAAv1 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q59-Q64):

59. Frage
How does agentic orchestration ensure consistency and reliability in processes?

A. By forcing robots and people to work separately, maintaining a strict division of roles without overlap.
B. By significantly reducing the level of human intervention required, confining their involvement to only a minimal fraction of the overall operational processes and decision-making activities.
C. By using standard business process modeling notation (BPMN) to define business rules and guardrails for AI agents.
D. By allowing agents complete autonomy to make independent decisions based on real-time scenarios.

Antwort: C

Begründung:
The correct answer isA- UiPath'sagentic orchestration layerusesBPMN (Business Process Model and Notation)to visually model and govern the workflows in which AI agents operate. This is a core feature of UiPath Maestro, where BPMN ensures:
* Clear definition of rules, handoffs, and agent actions
* Guardrails for decision-making
* Coordination between people, robots, and AI agents
* Reusability and governanceof business logic
Agentic orchestration doesnot mean giving full autonomy to agents(as in D), nor does it aim to eliminate human input entirely (as in B). Instead, it promotesadaptive workflowswhere human review, agent action, and automation co-exist in a governed way.
Option C is incorrect because UiPath specificallyencourages hybrid collaborationbetween humans, bots, and agents. BPMN is the bridge that brings that orchestration to life.

60. Frage
When creating an Action app, what is the purpose of defining the "Approve" and "Deny" outcomes within the Action schema?

A. To save user input as mandatory action schema properties during automation execution.
B. To ensure the app validates search results and prevents faulty submissions.
C. To guide the agent's next steps based on the review results of Input/Output properties.
D. To dynamically update user-facing form labels with the action result.

Antwort: C

Begründung:
The correct answer isB- defining outcomes like"Approve"and"Deny"within an Action schema is critical for guiding downstream logic in agent behavior, especially in scenarios involvinghuman-in-the-loop reviews.
According to UiPath's documentation forAction Center, outcomes act asexplicit decision points. When a user completes a review (e.g., a document, output, or classification), the selected outcome drives what the agent or automation should do next - for example:
* "Approve"might trigger further processing or submission.
* "Deny"could lead to rework, escalation, or termination of the process.
This is especially relevant inagentic workflows, where the agent offloads uncertain tasks to humans, and the human response informs the next step via outcome-driven branching logic.
Options A, C, and D refer to unrelated features like data validation, mandatory fields, or UI tweaks - none of which define thelogical consequencesthat outcomes control.

61. Frage
For what primary reason should you supply a description for every input and output argument in an agent?

A. Descriptions cause Orchestrator triggers to pre-populate the arguments automatically, eliminating manual mapping.
B. Adding descriptions forces Studio Web to treat all arguments as mandatory fields that block deployment if left empty.
C. Clear descriptions help the agent understand how to use each argument effectively while generating or returning results.
D. Argument descriptions are required only for input arguments; output arguments are inherently self- explanatory and do not benefit from them.

Antwort: C

Begründung:
Bis the correct answer - in UiPath's Agent Builder (Studio Web),descriptions for input and output arguments serve as grounding contextfor the agent. These descriptions help the LLMunderstand what each argument represents, how it should be used in the generation process, and how to structure its outputs.
This is especially critical for:
* Inputs like {{CUSTOMER_ISSUE}} - the agent needs to know it's a complaint, question, or error
* Outputs like {{TROUBLESHOOTING_STEPS}} - the agent should format these as steps, not just a summary These descriptions:
* Improve theaccuracy of prompt generation
* Ensure the agentreturns structured, expected data
* Help guide LLM behavior in multi-step or dynamic workflows
Option A is incorrect - Orchestrator triggers donot auto-mapbased on descriptions.
C is false - descriptions donot make arguments mandatory.
D is incorrect -output arguments benefit greatly from descriptions, especially for guiding LLMs on return format and content.

62. Frage
What steps must be completed when creating evaluations from scratch for a new evaluation set in UiPath?

A. Add a name to the evaluation set, provide input values and expected output, save each evaluation, and assign evaluators before running the evaluation set.
B. Once the evaluation set is created, all included evaluations are automatically scored based only on input values and expected outputs.
C. Assign evaluators immediately after creating the new evaluation set name, then configure inputs and expected outputs later.
D. The evaluation set can only be created using imported JSON data from previous evaluations of other agents.

Antwort: A

Begründung:
Bis correct - creating a newevaluation setin UiPath involves a multi-step process designed to enable qualitative and quantitative review of agent behavior.
Steps include:
* Namingthe evaluation set
* Addinginput promptsandexpected outputs
* Saving each test item (often called "evaluations")
* Assigning evaluators, who will manually or automatically score the results This process enablestestable, repeatable evaluationof agent behavior before deployment - ensuring the model produces correct, useful, and safe outputs.
Options A and C are incorrect:
* A reverses the order: inputs and expected outputs are neededbeforeevaluators.
* C is false - evaluation setscan be built from scratch.D implies scoring is automatic, but human reviewers or comparison logic are often required for nuanced evaluations.
This aligns with UiPath's best practices inagent validationand post-deployment assurance.

63. Frage
A developer is working on fine-tuning an LLM for generating step-by-step automation guides. After providing a detailed example prompt, they notice inconsistencies in the way the LLM interprets certain technical terms. What could be the reason for this behavior?

A. The inconsistency is related to the token limit defined for the prompt's length, which affects the LLM's ability to complete a response rather than its understanding of technical terms.
B. The LLM's interpretation is solely based on the frequency of terms within the training dataset, rendering technical nuances irrelevant during generation.
C. The LLM does not rely on tokenization for understanding prompts; instead, misinterpretation arises from inadequate pre-programmed definitions of technical terms.
D. The LLM's tokenization process may have split complex technical terms into multiple tokens, causing slight variations in how the model interprets and weights their relationships within the context of the prompt.

Antwort: D

Begründung:
Cis correct - LLMs like those used in UiPath's Agentic Automation rely heavily ontokenization, which breaks input text into subword units (tokens). When complex technical terms (e.g., "UiPath.Orchestrator.
API") aresplit across multiple tokens, the model may not interpret themconsistently or accurately, especially if:
* They're rare or domain-specific
* Appear in different token contexts
* Are inconsistently represented in training data
This is a common challenge in fine-tuning LLMs fortechnical documentation, where small changes in tokenization can shift meaning or relevance weighting. It's why UiPath emphasizesprompt engineeringand context groundingto mitigate misinterpretation.
A is incorrect because thetoken limitaffects response length, not term understanding.
B is misleading - frequency matters, butsemantic relationshipsalso influence interpretation.
D is factually wrong - LLMs absolutely rely on tokenization and arenot rule-basedwith pre-programmed definitions.
Understanding how tokenization impacts prompt fidelity is critical when building agents that use LLMs to generatestep-by-step or technical outputs.

64. Frage
......

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