Databricksでエージェントを使用

このページでは、DatabricksでAIエージェントを構築、デプロイ、使用するためのツールの概要を説明します。エージェントの詳細については、エージェントシステム設計パターンを参照してください。

• • はじめに: コードなしGenAI
  • AI Playground を UI ベースのテストとプロトタイプ作成にご活用ください。
• • 概要: 生成AI対応MLflow 3
  • GenAIのトレース、評価、および人間のフィードバックにMLflowをお試しください。

生成AI大規模言語モデル (LLM) を提供およびクエリーする

OpenAI やAnthropicなどのLLMプロバイダーから厳選された生成AI モデル セットを提供し、安全でスケーラブルなAPIを通じて利用できるようにします。

機能	説明
基盤モデル	Meta Llama 、 Anthropic Claude 、 OpenAI GPT などのオープンソースモデルやサードパーティモデルを含む、生成AIモデルを提供します。

機能	説明
基盤モデル	Meta Llama 、 Anthropic Claude 、 OpenAI GPT などのオープンソースモデルやサードパーティモデルを含む、生成AIモデルを提供します。

エンタープライズグレードのAIエージェントを構築およびデプロイ

ツール呼び出しエージェント、検索拡張生成アプリ、マルチエージェントシステムなど、独自のエージェントを構築およびデプロイします。ノーコードの開始点として、AI Playground を使用して LLM を選択し、ツールを追加し、エージェントとチャットしてその応答をテストしてから、コードにエクスポートします。

機能	説明
AI Playground（ノーコード）	コードなしの環境でAIエージェントをプロトタイプおよびテストします。デプロイ用のコードを生成する前に、エージェントの動作とツール統合を迅速にエクスペリメントします。
ナレッジアシスタント	直感的なインターフェイスを使用して、ドメイン固有のAIチャットボットを構築および最適化します。
スーパーバイザーエージェント	Genieエージェント、エージェントEndpoint、Unity Catalog機能、MCPサーバー、およびカスタムエージェントをオーケストレーションするスーパーバイザーエージェントを構築します。
カスタムエージェントを構築します。	Pythonを使用してエージェントを作成、デプロイ、評価します。任意のオーサリングライブラリ（LangGraph、LangChain、OpenAI、LlamaIndexなど）で記述されたエージェントをサポートします。MLflow Tracingと統合されています。Databricks Appsを使用して迅速にイテレーションします。すぐに開始するには、「AIエージェントの使用を開始する」を参照してください。
エージェントをツールに接続する	構造化データや非構造化データをクエリーしたり、コードを実行したり、外部サービスAPIsに接続したりするためのエージェントツールを作成します。
MCP (モデルコンテキストプロトコル)	セキュアで一貫性のあるインターフェイスで、エージェントがデータやツールに接続する方法を標準化します。

機能	説明
AI Playground（ノーコード）	コードなしの環境でAIエージェントをプロトタイプおよびテストします。デプロイ用のコードを生成する前に、エージェントの動作とツール統合を迅速にエクスペリメントします。
ナレッジアシスタント	直感的なインターフェイスを使用して、ドメイン固有のAIチャットボットを構築および最適化します。
スーパーバイザーエージェント	Genieエージェント、エージェントEndpoint、Unity Catalog機能、MCPサーバー、およびカスタムエージェントをオーケストレーションするスーパーバイザーエージェントを構築します。
カスタムエージェントを構築します。	Pythonを使用してエージェントを作成、デプロイ、評価します。任意のオーサリングライブラリ（LangGraph、LangChain、OpenAI、LlamaIndexなど）で記述されたエージェントをサポートします。MLflow Tracingと統合されています。Databricks Appsを使用して迅速にイテレーションします。すぐに開始するには、「AIエージェントの使用を開始する」を参照してください。
エージェントをツールに接続する	構造化データや非構造化データをクエリーしたり、コードを実行したり、外部サービスAPIsに接続したりするためのエージェントツールを作成します。
MCP (モデルコンテキストプロトコル)	セキュアで一貫性のあるインターフェイスで、エージェントがデータやツールに接続する方法を標準化します。

外部エージェントを使用する

エージェントがDatabricks以外で実行されている場合、チームが検出できるようにし、誰がそれを使用できるかを管理するために、Unity Catalogにエージェントサービスとして登録してください。

機能	説明
エージェントサービス（ベータ版）	Unity Catalogに外部エージェントを登録します。単一のビューからチーム全体のエージェントを参照および検出します。また、テーブル、モデル、関数を保護するのと同じ権限でアクセスを制御します。

機能	説明
エージェントサービス（ベータ版）	Unity Catalogに外部エージェントを登録します。単一のビューからチーム全体のエージェントを参照および検出します。また、テーブル、モデル、関数を保護するのと同じ権限でアクセスを制御します。

エージェントの評価、デバッグ、および最適化

エージェントのパフォーマンスを追跡し、フィードバックを収集し、評価およびトレースツールを使用して品質改善を推進します。

機能	説明
MLflowトレーシング	エンドツーエンドの可観測性にはMLflow Tracingをご利用ください。開発環境と本番運用環境でエージェントの動作をデバッグ、監視、監査するために、エージェントが実行するすべてのステップをログに記録してください。
Agent Evaluation	Agent EvaluationとMLflowを使用し、品質、コスト、およびレイテンシを測定します。ステークホルダーや対象分野の専門家から、組み込みのレビューアプリを通じてフィードバックを収集し、LLMジャッジを使用して品質上の問題を特定し解決します。
エージェントを監視	オフライン評価とオンラインモニタリングで、同じ評価設定（LLM ジャッジとカスタムメトリクス）を使用します。

機能	説明
MLflowトレーシング	エンドツーエンドの可観測性にはMLflow Tracingをご利用ください。開発環境と本番運用環境でエージェントの動作をデバッグ、監視、監査するために、エージェントが実行するすべてのステップをログに記録してください。
Agent Evaluation	Agent EvaluationとMLflowを使用し、品質、コスト、およびレイテンシを測定します。ステークホルダーや対象分野の専門家から、組み込みのレビューアプリを通じてフィードバックを収集し、LLMジャッジを使用して品質上の問題を特定し解決します。
エージェントを監視	オフライン評価とオンラインモニタリングで、同じ評価設定（LLM ジャッジとカスタムメトリクス）を使用します。