レガシーエージェントの提供

レガシーエージェントの提供物は、エージェント構築のベストプラクティスではなくなった従来の Databricks エージェント製品です。既存のエージェントの維持および移行を行えるように、これらは引き続きドキュメント化されています。新しいエージェントには使用しないでください。Databricks によるサポートライフサイクルの定義については、Databricks サポート ライフサイクルを参照してください。

コードで記述された新しいエージェントの場合、Databricks は Agent Bricks CLI の使用を推奨しています。これにより、エージェントが DurableAgentServer で提供され、エージェント ランタイム にデプロイされます。Databricks でのエージェントのデプロイを参照してください。コードを使用せずに構築された新しいエージェントには、Genie Agents を使用します。

レガシー提供とそれらの代替

レガシー オファリング	代わりを使用する
ナレッジアシスタント	Genieエージェント (ドキュメントとデータに対するローコードエージェント向け)
スーパーバイザーエージェント	ローコードエージェント用のGenie Agents。コード内で複数のエージェントを調整するには、Agent Bricks CLIを使用します。
Supervisor API (非推奨)	独自の എージェント（エージェント）ループを作成し、Agent Bricks CLI でデプロイします。See Deploy agents on Databricks.
カスタムマルチエージェントシステムを構築する	Agent Bricks CLI。Genie エージェントをツールとしてエージェントに提供するには、agentbricks tools add genie-agent を実行します。
レガシー エージェント サーバーを使用して Databricks Apps上でエージェントをランする	Agent Bricks CLI （DurableAgentServer Agent ランタイム 上の を含む）。
チャットエージェントのフロントエンドを作成する	Agent Bricks CLIで作成したプロジェクトには、チャットUIが含まれます。
Custom Agent on Model Serving	Agent Bricks CLI。既存のエージェントを移動するには、Model ServingからDatabricks Appsへのエージェントの移行を参照してください。
カスタムLLMエージェントを作成する	AI Functions（ai_queryなど）。
管理されたメモリストア (レガシー)	マネージドエージェントメモリ。
AI Playground	モデルをクエリーするには、基盤モデルおよびエンベディングモデルのクエリーを参照してください。エージェントを構築してテストするには、Agent Bricks CLIを使用し、agentbricks devを使用してエージェントをローカルでランします。デプロイされたエージェントをクエリーするには、Databricksにデプロイされたエージェントのクエリーを参照してください。

レガシー オファリング	代わりを使用する
ナレッジアシスタント	Genieエージェント (ドキュメントとデータに対するローコードエージェント向け)
スーパーバイザーエージェント	ローコードエージェント用のGenie Agents。コード内で複数のエージェントを調整するには、Agent Bricks CLIを使用します。
Supervisor API (非推奨)	独自の എージェント（エージェント）ループを作成し、Agent Bricks CLI でデプロイします。See Deploy agents on Databricks.
カスタムマルチエージェントシステムを構築する	Agent Bricks CLI。Genie エージェントをツールとしてエージェントに提供するには、agentbricks tools add genie-agent を実行します。
レガシー エージェント サーバーを使用して Databricks Apps上でエージェントをランする	Agent Bricks CLI （DurableAgentServer Agent ランタイム 上の を含む）。
チャットエージェントのフロントエンドを作成する	Agent Bricks CLIで作成したプロジェクトには、チャットUIが含まれます。
Custom Agent on Model Serving	Agent Bricks CLI。既存のエージェントを移動するには、Model ServingからDatabricks Appsへのエージェントの移行を参照してください。
カスタムLLMエージェントを作成する	AI Functions（ai_queryなど）。
管理されたメモリストア (レガシー)	マネージドエージェントメモリ。
AI Playground	モデルをクエリーするには、基盤モデルおよびエンベディングモデルのクエリーを参照してください。エージェントを構築してテストするには、Agent Bricks CLIを使用し、agentbricks devを使用してエージェントをローカルでランします。デプロイされたエージェントをクエリーするには、Databricksにデプロイされたエージェントのクエリーを参照してください。

セルフマネージドエージェントメモリ (Lakebase) ページもレガシーです。代わりにマネージドエージェントメモリとマネージドエージェントセッションを使用してください。