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Supervisor API を使用したカスタムエージェントの構築 (ベータ版)

備考

ベータ版

この機能はベータ版です。アカウント管理者は、 プレビュー ページからこの機能へのアクセスを制御できます。Databricksのプレビューを管理するを参照してください。

独自のコードでエージェントループを管理する代わりに、 Supervisor API（ベータ版）を使用してオーケストレーションを行うDatabricks Appsエージェントを構築できます。結果はカスタムエージェントを作成する場合と同じです。チャットUI、 /invocationsエンドポイント、および認証を備えたデプロイ済みアプリです。違いは、Databricksがエージェントループを自動で実行してくれる点です。agent.pyは単一の API 呼び出しを行い、Databricks がツールの選択、実行、および応答の合成を処理します。

Supervisor API は、サポートされているすべての基盤モデルと連携して動作します。ツール定義やハンドラーロジックを変更せずにプロバイダを切り替えるには、 modelフィールドを変更してください。

Supervisor API を使用するタイミング​

Supervisor API は、エージェントが Databricks でホストされているツールのみを使用し、ツール呼び出し間にカスタムロジックを必要としない場合にうまく機能します。エージェントが以下のいずれかを必要とする場合は、代わりにカスタムエージェントループを使用してください。

  • クライアント側機能ツール（Supervisor APIでは、ホスト型ツールとクライアント側ツールを1つのリクエストで混在させることはできません）
  • Agent Bricks Knowledge Assistantエンドポイント以外のエージェントエンドポイント
  • カスタムリトリーバー、カスタム入出力、またはきめ細かなストリーミング制御
  • ツール呼び出し間のカスタムPythonロジック（条件分岐や状態管理など）
  • 推論の制御 temperature

完全なAPIリファレンスとサポートされている問題については、 「Supervisor API (Beta)」を参照してください。

要件​

Supervisor API を使用してカスタムエージェントを構築する​

推奨される開始方法は、最新のDatabricksアプリテンプレートから新しいアプリを作成することです。最新のテンプレートには、AIコーディングアシスタント用の組み込みスキルuse-supervisor-apiと、ホストツールを追加するためのスキルadd-toolsが含まれています。

テンプレートから新しいアプリを作成するには、 「 AIエージェントを作成してDatabricks Appsにデプロイする」を参照してください。

最新のテンプレートからアプリの設定が完了したら、AIコーディングアシスタントでプロジェクトを開き、以下を実行します。

Use the Supervisor API skill to update this agent to use the Databricks Supervisor API.

このスキルは、ホスト型ツールを使用してDatabricksOpenAI().responses.create()を呼び出すようにagent_server/agent.pyを更新し、手動のエージェント ループを置き換えます。また、 databricks-openai依存関係を追加し、ベータ版の制限事項についても言及しています。

結果として、チャットUI、認証、および/invocationsエンドポイントを備えた、デプロイされたアプリは同じですが、エージェントのコードはよりシンプルになっています。完全なデプロイのワークフロー (アプリへのデプロイ、ツールの追加、評価) については、 「 AIエージェントを作成してDatabricks Appsにデプロイする」を参照してください。

サポートされているツールと問題​

サポートされているツール タイプ、リクエスト、およびコード例の完全なリストについては、 「Supervisor API (Beta)」を参照してください。

追加するツールごとに、 databricks.ymlで対応するリソース権限も付与してください。例については、 .claude/skills/のadd-toolsスキルを参照してください。

次のステップ​

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