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UiPath Certified Professional Agentic Automation Associate (UiAAA) 認定 UiPath-AAAv1 試験問題:

1. In which scenario is a deterministic evaluation more appropriate than a model-graded one?

A) When the correct output is known and fixed.
B) When open-ended reasoning needs to be scored.
C) When evaluating the tone and helpfulness of agent responses.
D) When the response quality depends on user satisfaction.

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

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

3. Four draft system prompts are shown for an invoice-approval agent. Based on UiPath guidance for context, instruments, and output format constraints, which draft is the most robust choice?

A) You are an invoice approver. After processing, output exactly the following JSON template:
{ "id": "ABC-123", "status": "approved", "amount": 9999.9 }
Extract the {{invoice_ID}} from the email text.
Use LookupInvoice to get the invoice amount and supplier name.
Escalate to Finance if amount # $10,000.
If amount > $10,000, approve the invoice.
Populate the fields above with real data.
B) You are an invoice-approval agent who deals only with supplier invoices and rejects any other request.
Extract {{invoice_ID}} from the email text.
When an {{invoice_ID}} is found, run the LookupInvoice tool to retrieve invoice amount and supplier name.
If the total # $10,000, escalate the case to Finance in Action Center, sending {{invoice_ID}}, amount, and supplier.
If the total > $10,000, approve the invoice.
Return a reply wrapped inside invoice_status: tags: use <approved> or <awaiting_review> as appropriate.
Follow a concise, professional tone and refuse tasks outside invoice approval.
C) You are an invoice-approval agent who deals only with supplier invoices and rejects any other request.
Extract invoice_ID from the email text.
When an invoice_ID is found, run the LookupInvoice tool to retrieve invoice amount and supplier name.
If the total # $10,000, escalate the case to Finance in Action Center, sending invoice_ID, amount, and supplier.
If the total > $10,000, approve the invoice.
Return a reply wrapped inside invoice_status: tags: use <approved> or <awaiting_review> as appropriate.
Follow a concise, professional tone and refuse tasks outside invoice approval.
D) You are an invoice approver. After processing, output exactly the following JSON template:
{ "id": "ABC-123", "status": "approved", "amount": 9999.9 }
Extract {{invoice_ID}} from the email text.
When an {{invoice_ID}} is found, run the LookupInvoice tool to retrieve invoice amount and supplier name.
If the total # $10,000, escalate the case to Finance in Action Center, sending {{invoice_ID}}, amount, and supplier.
If the total > $10,000, approve the invoice.
Populate the fields above with real data.

4. Why is mapping processes a critical step in identifying opportunities for agentic automation?

A) It prioritizes identifying potential ROI metrics before establishing specific process mapping, potentially overlooking optimization areas.
B) It examines broader workflows without focusing on individual steps, missing granular opportunities for automation.
C) It allows pinpointing specific steps or sub-tasks within a workflow that could be automated, improving efficiency and reducing errors.
D) It assumes mapping processes is sufficient to complete automation implementation without considering task dependencies or broader workflows.

5. Which statement best describes UiPath Maestro's capability for deploying AI agents within a BPMN-modeled process?

A) Maestro embeds external agents as inline code scripts inside the BPMN file and relies on each provider's runtime instead of Maestro's orchestration engine.
B) Maestro deploys agents from UiPath and external providers-such as LangChain, CrewAI, or Agentforce-through one consistent framework that includes human-in-the-loop orchestration.
C) Maestro is a workflow engine similar to UiPath Studio, but it only allows you to invoke Agentic and Integration tasks.
D) Maestro deploys only UiPath-built agents in robot-driven processes; any third-party agents must be integrated through external platforms without human checkpoints.

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