AIエージェントの使用を開始

Databricks Appsテンプレートを使用して、最初のAIエージェントを構築してデプロイします。このチュートリアルでは次のことを行います：

• Databricks Apps UIからのエージェントの構築とデプロイ。
• 事前に構築されたチャットインターフェースを使用してエージェントとチャットします。

前提条件

ワークスペースでDatabricks Apps有効にします。 Databricks Appsワークスペースと開発環境をセットアップするを参照してください。

エージェントテンプレートをデプロイ

Databricksアプリテンプレートリポジトリから、事前構築済みエージェントテンプレートを使用して開始します。

このチュートリアルでは、agent-openai-agents-sdk テンプレートを使用します。これには以下が含まれます。

• OpenAI Agent SDKを使用して作成されたエージェント
• 会話型REST APIとインタラクティブチャットUIを備えたエージェントアプリケーションのスターターコード
• MLflow を使用してエージェントを評価するコード

ワークスペースUIを使用してアプリテンプレートをインストールします。これによりアプリがインストールされ、ワークスペースのコンピュートリソースにデプロイされます。

1. Databricksワークスペースで、 + 新規 > アプリ をクリックします。

2. [エージェント] ＞ [エージェント - OpenAI Agents SDK] をクリックします。

3. openai-agents-templateという名前で新しいMLflowエクスペリメントを作成し、残りのセットアップを完了してテンプレートをインストールします。

4. アプリを作成したら、アプリのURLをクリックしてチャットUIを開きます。

エージェントアプリケーションについて理解する

エージェントテンプレートは、これらの主要コンポーネントを備えた本番運用対応アーキテクチャを示しています：

**MLflow AgentServer**: 組み込みのトレースと可観測性を備え、エージェントのリクエストを処理する非同期のFastAPIサーバーです。AgentServer は、エージェントをクエリするための/invocationsエンドポイントを提供し、リクエストルーティング、ロギング、およびエラー処理を自動的に管理します。

OpenAI Agents SDK : このテンプレートは、会話管理とツールオーケストレーションのエージェントフレームワークとして、OpenAI Agents SDKを使用しています。任意のエージェントフレームワークを使用してエージェントをオーサリングできます。重要なのは、MLflow ResponsesAgentインターフェースを使用してエージェントをラップすることです。

ResponsesAgent インターフェース ：このインターフェースにより、エージェントがさまざまなフレームワークで動作し、Databricks ツールと統合されることが保証されます。OpenAI SDK、LangGraph、LangChain、または純粋なPythonを使用してエージェントを構築し、次に ResponsesAgent でラップして、AI Playground、Agent Evaluation、および Databricks Apps のデプロイとの自動的な互換性を得ます。

**MCP (モデルコンテキストプロトコル) サーバー**: テンプレートはDatabricks MCPサーバーに接続して、ツールとデータソースにアクセスするエージェントにアクセスします。Databricksにおけるモデルコンテキストプロトコル (MCP)を参照してください。

次のステップ

カスタムエージェントを作成する方法を学ぶ :AIエージェントを作成し、Databricks Appsにデプロイする