Use agentes no Databricks

Esta página fornece uma visão geral das ferramentas para construir, implantar e usar agentes de AI na Databricks. Para saber mais sobre agentes, consulte Padrões de design de sistema de agentes.

• • Começar: GenAI sem código
  • Experimente o AI Playground para testes e prototipagem baseados em UI.
• • Começar: MLflow 3 para GenAI
  • Experimente o MLflow para rastreamento, avaliação e feedback humano de GenAI.

Disponibilize e consulte modelos de linguagem grandes (LLMs) de IA generativa

Disponibilize um conjunto selecionado de modelos de AI generativos de provedores de LLM como OpenAI e Anthropic e os disponibilize por meio de APIs seguras e escaláveis.

Recurso	Descrição
Modelos básicos	Disponibilize modelos de AI generativos, incluindo modelos de código aberto e de terceiros, como Meta Llama , Anthropic Claude , OpenAI GPT e muito mais.

Recurso	Descrição
Modelos básicos	Disponibilize modelos de AI generativos, incluindo modelos de código aberto e de terceiros, como Meta Llama , Anthropic Claude , OpenAI GPT e muito mais.

Crie e implante agentes de AI de nível empresarial

Crie e implante seus próprios agentes, incluindo agentes de chamada de ferramenta, aplicativos de geração aumentada por recuperação e sistemas multiagentes. Para um ponto de partida sem código, utilize o AI Playground para selecionar um LLM, adicionar ferramentas e conversar com o agente para testar suas respostas antes de exportar para o código.

Recurso	Descrição
AI Playground (sem código)	Crie protótipos e teste agentes de AI em um ambiente sem código. Experimente rapidamente comportamentos de agentes e integrações de ferramentas antes de gerar código para implantação.
Assistente de conhecimento	Crie e otimize chatbots de IA específicos do domínio usando uma interface intuitiva.
Agente Supervisor	Construa um agente supervisor que orquestra Agentes Genie, Endpoint de agente, funções do Unity Catalog, servidores MCP e agentes personalizados.
Construir agentes personalizados	Crie, implante e avalie agentes usando Python. Suporta agentes escritos com qualquer biblioteca de autoria, incluindo LangGraph, LangChain, OpenAI e LlamaIndex. Integrado com o MLflow Tracing. Itere rapidamente usando o Databricks Apps. Para começar rapidamente, consulte Introdução aos agentes de AI.
Conecte agentes a ferramentas	Crie ferramentas de agente para fazer query em dados estruturados e não estruturados, executar código ou conectar-se a APIs de serviço externas.
MCP (Protocolo de Contexto de Modelo)	Padronize como os agentes se conectam a dados e ferramentas com uma interface segura e consistente.

Recurso	Descrição
AI Playground (sem código)	Crie protótipos e teste agentes de AI em um ambiente sem código. Experimente rapidamente comportamentos de agentes e integrações de ferramentas antes de gerar código para implantação.
Assistente de conhecimento	Crie e otimize chatbots de IA específicos do domínio usando uma interface intuitiva.
Agente Supervisor	Construa um agente supervisor que orquestra Agentes Genie, Endpoint de agente, funções do Unity Catalog, servidores MCP e agentes personalizados.
Construir agentes personalizados	Crie, implante e avalie agentes usando Python. Suporta agentes escritos com qualquer biblioteca de autoria, incluindo LangGraph, LangChain, OpenAI e LlamaIndex. Integrado com o MLflow Tracing. Itere rapidamente usando o Databricks Apps. Para começar rapidamente, consulte Introdução aos agentes de AI.
Conecte agentes a ferramentas	Crie ferramentas de agente para fazer query em dados estruturados e não estruturados, executar código ou conectar-se a APIs de serviço externas.
MCP (Protocolo de Contexto de Modelo)	Padronize como os agentes se conectam a dados e ferramentas com uma interface segura e consistente.

Use agentes externos

Se seu agente for executado fora do Databricks, registre-o como um Serviço de Agente no Unity Catalog para torná-lo detectável pela sua equipe e governar quem pode usá-lo.

Recurso	Descrição
Serviços de Agente (Beta)	Registre agentes externos no Unity Catalog. Navegue e descubra agentes entre equipes de uma única view, e controle o acesso com as mesmas concessões que protegem suas tabelas, modelos e funções.

Recurso	Descrição
Serviços de Agente (Beta)	Registre agentes externos no Unity Catalog. Navegue e descubra agentes entre equipes de uma única view, e controle o acesso com as mesmas concessões que protegem suas tabelas, modelos e funções.

Avalie, depure e otimize agentes

Monitore o desempenho do agente, colete feedback e promova melhorias de qualidade com ferramentas de avaliação e rastreamento.

Recurso	Descrição
MLflow Tracing	Utilize o MLflow Tracing para observabilidade de ponta a ponta. Logs cada passo que seu agente dá para depurar, monitorar e auditar o comportamento do agente em desenvolvimento e produção.
Agent Evaluation	Use o Agent Evaluation e o MLflow para medir qualidade, custo e latência. Colete feedback de partes interessadas e especialistas no assunto por meio de aplicativos de revisão integrados e use julgadores de LLM para identificar e resolver problemas de qualidade.
Monitorar agentes	Use a mesma configuração de avaliação (juízes LLM e métricas personalizadas) em avaliação offline e monitoramento online.

Recurso	Descrição
MLflow Tracing	Utilize o MLflow Tracing para observabilidade de ponta a ponta. Logs cada passo que seu agente dá para depurar, monitorar e auditar o comportamento do agente em desenvolvimento e produção.
Agent Evaluation	Use o Agent Evaluation e o MLflow para medir qualidade, custo e latência. Colete feedback de partes interessadas e especialistas no assunto por meio de aplicativos de revisão integrados e use julgadores de LLM para identificar e resolver problemas de qualidade.
Monitorar agentes	Use a mesma configuração de avaliação (juízes LLM e métricas personalizadas) em avaliação offline e monitoramento online.