Ofertas de agentes legados

As ofertas de agentes legados são produtos de agentes anteriores do Databricks que não são mais a prática recomendada para a construção de agentes. Eles continuam documentados para que você possa manter e migrar agentes existentes. Não os utilize para novos agentes. Para saber como o Databricks define os ciclos de vida de suporte, consulte Databricks support lifecycles.

Para novos agentes escritos em código, a Databricks recomenda a Agent Bricks CLI, que serve seu agente com DurableAgentServer e o implanta no Agent Runtime. Consulte Implantar agentes no Databricks. Para novos agentes criados sem código, use Genie Agents.

Ofertas legadas e suas substituições

Oferta legada	Use em vez disso
Assistente de conhecimento	Genie Agents para agentes low-code sobre seus documentos e dados.
Agente supervisor	Genie Agents para agentes de baixo código. Para coordenar vários agentes em código, use a Agent Bricks CLI.
API do supervisor (descontinuada)	Write your own agent loop and deploy it with the Agent Bricks CLI. Consulte Deploy agents on Databricks.
Crie um sistema multiagente personalizado	O Agent Bricks CLI. Para dar ao seu agente o Genie Agents como ferramentas, execute agentbricks tools add genie-agent.
Execute agentes no Databricks Apps usando o servidor de agentes legado	O Agent Bricks CLI, com DurableAgentServer no Agent Runtime.
Criar um front-end de agente de chat	Projects that you create with the Agent Bricks CLI include a chat UI.
Agente personalizado no Model Serving	O CLI do Agent Bricks. Para mover um agente existente, consulte Migrar um agente do Model Serving para o Databricks Apps.
Criar um agente de LLM personalizado	AI Functions, como ai_query.
Managed memory stores (legacy)	Gerenciar agent memory.
AI Playground	To query models, see Query foundation and embedding models. To build and test agents, use the Agent Bricks CLI and execução your agent locally with agentbricks dev. To query a implantado agent, see Query agents deployed on Databricks.

Oferta legada	Use em vez disso
Assistente de conhecimento	Genie Agents para agentes low-code sobre seus documentos e dados.
Agente supervisor	Genie Agents para agentes de baixo código. Para coordenar vários agentes em código, use a Agent Bricks CLI.
API do supervisor (descontinuada)	Write your own agent loop and deploy it with the Agent Bricks CLI. Consulte Deploy agents on Databricks.
Crie um sistema multiagente personalizado	O Agent Bricks CLI. Para dar ao seu agente o Genie Agents como ferramentas, execute agentbricks tools add genie-agent.
Execute agentes no Databricks Apps usando o servidor de agentes legado	O Agent Bricks CLI, com DurableAgentServer no Agent Runtime.
Criar um front-end de agente de chat	Projects that you create with the Agent Bricks CLI include a chat UI.
Agente personalizado no Model Serving	O CLI do Agent Bricks. Para mover um agente existente, consulte Migrar um agente do Model Serving para o Databricks Apps.
Criar um agente de LLM personalizado	AI Functions, como ai_query.
Managed memory stores (legacy)	Gerenciar agent memory.
AI Playground	To query models, see Query foundation and embedding models. To build and test agents, use the Agent Bricks CLI and execução your agent locally with agentbricks dev. To query a implantado agent, see Query agents deployed on Databricks.

The Self-managed agent memory (Lakebase) page is also legacy. Use memória de agente gerenciada e sessões de agente gerenciadas em vez disso.