Configurar agentes de codificação centralmente

Use uma configuração de agente de codificação para fornecer à sua equipe uma configuração compartilhada para agentes, modelos, servidores MCP e habilidades. Publique a configuração para desenvolvedores no seu workspace do Databricks, e a CLI do Unity Gateway (ug) a busca e a aplica na máquina de cada desenvolvedor.

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Beta

Coding agent configuration is in Beta. Um administrador do workspace deve habilitar a prévia do Unity Gateway Managed Configuration na página Previews do workspace. See Manage workspace-level previews.

Configurações do agente de codificação

Um administrador do workspace publica uma configuração de agente de codificação em um Workspace do Databricks. Os desenvolvedores aplicam isso às suas máquinas com ug configure.

A configuração define:

Contexto	O que ele configura
Agentes de programação	The enabled agents and the default agent.
Modelos	A origem do modelo de cada agente e os modelos default. Use modelos do Databricks ou um provedor externo registrado no Unity Catalog.
Servidores MCP	Os servidores para conectar aos agentes ativados.
Habilidades	As habilidades compartilhadas a serem disponibilizadas para os agentes ativados.
Recursos do Unity Gateway	Configurações do agente, como Smart Routing e rastreamento, quando compatíveis.

Contexto	O que ele configura
Agentes de programação	The enabled agents and the default agent.
Modelos	A origem do modelo de cada agente e os modelos default. Use modelos do Databricks ou um provedor externo registrado no Unity Catalog.
Servidores MCP	Os servidores para conectar aos agentes ativados.
Habilidades	As habilidades compartilhadas a serem disponibilizadas para os agentes ativados.
Recursos do Unity Gateway	Configurações do agente, como Smart Routing e rastreamento, quando compatíveis.

Faça referência a modelos, servidores MCP e habilidades por seus nomes no Unity Catalog ou selecione-os em um catálogo e esquema. Para modelos externos, consulte Trazer seus próprios provedores de modelos.

Preparar recursos

Antes de publicar, configure os modelos de que sua equipe precisa e conceda aos desenvolvedores acesso a eles, juntamente com todos os servidores e skills do MCP que você incluir. Consulte Configurar a capacidade do modelo.

Publicar uma configuração

Usar a IU

Como administrador do workspace:

1. Open Unity Gateway > Govern > Agent configuration .
2. Clique em Editar configuração para abrir o editor de JSON.
3. Atualize os agentes, modelos, servidores MCP, habilidades e recursos na configuração. Clique em Formatar JSON para formatar o JSON.
4. Clique em Salvar para publicar a configuração para desenvolvedores neste workspace.

Escolher as origens do modelo para cada agente

Para cada agente habilitado, defina exatamente uma origem de modelo em config.models. Agentes na mesma configuração podem usar diferentes tipos de origens de modelo.

1. Lista estática de serviços de modelo (recomendado): defina model_services como os nomes completos do Unity Catalog dos serviços de modelo a serem disponibilizados. Todo serviço de modelo deve ser compatível com uma API que seja compatível com o agente. Por exemplo, o Claude Code exige a Anthropic Messages API. O Codex exige a API de Respostas Abertas ou a OpenAI Responses API.

   JSON

   {
     "models": {
       "model_services": ["system.ai.claude-sonnet-4-6", "system.ai.claude-opus-4-8"]
     }
   }

Para obter os requisitos de origem do modelo do Smart Routing, consulte Limitações do Smart Routing.

1. Serviço de provedor de modelos: defina model_provider_service como o nome completo do Unity Catalog de um serviço de provedor de modelos. Todos os modelos configurados para esse serviço de provedor de modelos estão disponíveis para os desenvolvedores.

   JSON

   {
     "models": {
       "model_provider_service": "main.default.anthropic_prod"
     }
   }

2. Local do Unity Catalog: defina unity_catalog_location como um catálogo e um esquema. Todos os serviços de modelo nesse local para os quais um desenvolvedor tem a permissão EXECUTE estão disponíveis para esse desenvolvedor.

   JSON

   {
     "models": {
       "unity_catalog_location": "system.ai"
     }
   }

Configuração de exemplo

This example configures Claude Code with a default model, one MCP server, and one skill. Substitua os nomes dos recursos por recursos aos quais sua equipe pode acessar. Ao editar uma configuração existente, preserve todas as definições que sua equipe ainda precisa.

JSON

{
  "default_agent": "CODING_AGENT_CLAUDE_CODE",
  "enabled_agents": [
    {
      "agent": "CODING_AGENT_CLAUDE_CODE",
      "config": {
        "models": {
          "model_services": ["system.ai.claude-sonnet-4-6"]
        },
        "default_models": {
          "default_model": "system.ai.claude-sonnet-4-6"
        }
      }
    }
  ],
  "mcp_servers": { "names": ["main.developer_tools.github"] },
  "skills": { "names": ["main.team_skills.code_review"] }
}

O default_agent também deve ser listado em enabled_agents.

Para obter detalhes sobre o default geral e os defaults da família Claude Code, consulte Definir um modelo default.

Usar a API

Para publicar a partir de um script, salve o JSON como coding-agent-config.json. Com a CLI do Databricks autenticada no workspace como um administrador do workspace, crie a configuração:

Bash

databricks api post /api/ai-gateway/v2/coding-agent-configs \
  --json @coding-agent-config.json

O workspace dá suporte a uma configuração publicada. Para alterá-la, atualize a configuração existente com PATCH /api/ai-gateway/v2/coding-agent-configs/{id}, usando o nome de recurso retornado e um parâmetro de query update_mask que identifica os campos a serem alterados. Mantenha o arquivo JSON no controle de versão para revisar as alterações antes de publicá-las.

Atualizações de configuração de sincronização

Quando os desenvolvedores iniciam um agente por meio de ug, ele verifica a configuração publicada e aplica as configurações atualizadas de agente e modelo. As alterações podem levar alguns minutos para aparecer.

Para fazer refresh imediatamente e sincronizar os servidores MCP gerenciados e as habilidades, execute:

Bash

ug configure

Próximos passos

• Configurar a capacidade do modelo