Construir agentes no Databricks

O Databricks suporta a construção, avaliação e agentes implantados, desde chamadas LLM simples até agentes que chamam ferramentas e sistemas multiagentes. Estes guias cobrem os conceitos, fluxos de trabalho de desenvolvimento e ferramentas que você usa para lançar um agente.

Procurando ML clássico ou aprendizagem profunda? Consulte Machine learning no Databricks.

Comece agora

Experimente um guia rápido ou aprenda os conceitos fundamentais.

• • AI Playground
  • Agentes de protótipo e teste, bem como LLMs com engenharia simplificada sem código e ajuste de parâmetros.
• • Comece a usar agentes.
  • Crie e implemente seu primeiro agente de ponta a ponta.
• • Conceitos: AI no Databricks
  • Aprenda sobre modelos, agentes, ferramentas e aplicativos.
• • Ciclo de vida do desenvolvimento de agentes
  • Compreender o ciclo de vida completo da construção de um agente.

Construir e implantar

Desenvolver e implantar agentes.

• • Assistente de conhecimento
  • Crie e otimize chatbots de agentes de controle de qualidade específicos para cada domínio.
• • Agente Supervisor
  • Crie um agente supervisor que orquestra Genie Agents, endpoints de agente, funções do Unity Catalog, servidores MCP e agentes personalizados.
• • Agentes personalizados
  • Crie e implante agentes, incluindo aplicações RAG e sistemas multiagentes, com Python.
• • Databricks Apps
  • Crie e implante interfaces de usuário interativas para seus agentes, como aplicativos de bate-papo e formulários de entrada de dados.
• • Servidores MCP
  • Conecte agentes a ferramentas, dados e fluxos de trabalho por meio de servidores MCP padronizados.
• • AI Search (anteriormente Databricks Vector Search)
  • Consultar um Índice de Pesquisa de AI gerenciado para recuperar texto relevante e dados não estruturados.

Avalie e monitore

Rastrear, avaliar e monitorar agentes em desenvolvimento e produção

• • Avaliação e monitoramento
  • Avalie a qualidade do agente e monitore as implantações de produção.
• • MLflow Tracing
  • Grave e analise o comportamento do agente para depurar e melhorar o desempenho.

Consultar e servir

Consulte LLMs e forneça agentes e modelos em endpoints escaláveis.

• • Consultar LLMs e agentes no Databricks
  • Consulte LLMs e agentes a partir de Notebooks, SQL e aplicativos.
• • Modelos de fundação
  • Disponibilize serviços de gestão de aprendizagem profissional (LLMs) por meio APIs escaláveis com governança e monitoramento integrados.
• • Unity AI Gateway
  • Governe e monitore o acesso a LLMs e agentes com acompanhamento de uso, registro de payload e controles de segurança.
• • Funções de IA
  • Acesse LLMs diretamente do SQL para enriquecer dados e criar fluxos de trabalho de AI.