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Databricksでのエージェントの開発

Agent Bricks は Databricks のエージェント開発プラットフォームです。これを使用して、エージェントベースの製品やワークフローを支えるエージェントを構築およびデプロイします。

「Agent Bricks」は、本番運用エージェントを構築するためのコアワークフローをサポートします。

  • エージェントのデプロイ : Agent ランタイム は、フレームワークやハーネス、ステートフルやステートレスに関係なく構築されたエージェントをホストし、 AgentKit は耐久性の高い実行を追加するため、ランは再起動やクラッシュを生き延びます。
  • コードを安全にラン : エージェントは、セッション間でホームディレクトリが持続する独立した環境である Databricks Sandbox で、自分が記述したコードを実行します。
  • エージェントのコンテキストを強化する : エージェントのメモリとセッションを使用すると、エージェントは以前の会話で学習した内容を記憶できるため、応答をパーソナライズしてトークンコストを削減できます。
  • エージェントのデバッグとテスト : MLflow Tracingは、エージェントが実行する各ステップを記録し、Unity Catalogでトレースを大規模に保存およびガバナンスできます。

Agent Bricks CLIは、これらのサービスに接続するエージェントコードをスキャフォールディングします。ローカルで反復処理を行ったり、コーディングエージェントを使用してからエージェントをデプロイしたりできます。

さあ始めましょう​

Agent Bricks が提供する機能について学び、最初のエージェントを構築します。

    • What is Agent Bricks?
    • エージェントのコンポーネントと、Agent Bricksがそれぞれをどのように サポートするかについて学習します。
    • Agent Bricks CLI
    • コマンドラインからエージェントを作成、ラン、デプロイするか、既存のエージェントを持ち込みます。

モデルに接続する​

    • モデルに接続する
    • 1つのAPIでUnity Gateway経由で最先端モデルおよびオープンモデルを呼び出し、エージェントのコードを変更せずにモデルを切り替えます。

エージェント コンテキストを追加​

メモリ、ツール、組織のデータをエージェントのコンテキストに追加して、エージェントを強化します。

    • Genie One MCPサーバー
    • ガバナンスされたデータに対する自然言語の質問を通じて、組織の統合されたビジネスコンテキストでエージェントを強化します。
    • AI検索
    • 管理対象の AI Search インデックスから関連するテキストと非構造化データを取得します。

エージェントをデプロイする​

マネージドコンピュート上のエージェントサーバーでエージェントをランします。

    • エージェントサーバー
    • クラッシュリカバリを備えた同期、ストリーミング、バックグラウンドの各ランである DurableAgentServer を使用してエージェントを提供します。
    • Databricks Sandbox
    • エージェントに、ガバナンスされたデータへのスコープ付きアクセスを備えた、作成したコードを実行するための分離された環境を提供します。

エージェントにクエリーする​

エージェントの観測性と品質​

開発および本番運用におけるエージェントの追跡、評価、監視。

    • MLflowトレーシング
    • エージェントがデバッグや改善のために実行する各ステップを記録します。
    • 評価と改善
    • LLMジャッジ、カスタムスコアラー、および専門家のフィードバックを使用してエージェントの品質を測定します。

エージェントのガバナンス​

    • Unity AIゲートウェイ
    • ガードレール、レート制限、および使用量追跡を使用して、モデル、MCPサーバー、およびスキルへのアクセスをガバナンスします。

非構造化データを変換​

    • AI関数
    • SQLからデータにAIモデルを適用して、ドキュメントの分類、抽出、要約、解析を行います。
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