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Utilize o Agente Supervisor para criar um sistema multiagente coordenado.

Esta página descreve como usar o Supervisor Agent para criar um sistema supervisor multiagente que orquestra agentes e ferramentas AI para trabalharem juntos em tarefas complexas. Você pode melhorar a coordenação deles com base no feedback em linguagem natural dos seus especialistas no assunto.

O que é um Agente Supervisor?​

Use o Supervisor Agent para criar um sistema supervisor que coordene Genie Spaces, o endpoint do agente, as funções Unity Catalog e os servidores MCP para trabalharem em conjunto na conclusão de tarefas complexas em diferentes domínios especializados. O Supervisor Agent usa padrões avançados de orquestração AI para gerenciar interações de agentes, delegação de tarefas e síntese de resultados para fornecer soluções abrangentes.

O Supervisor Agent cria o sistema para você e permite que você o aprimore ao longo do tempo com feedback humano. É ideal para dar suporte aos seguintes casos de uso:

  • Forneça análises e percepções de mercado pesquisando relatórios de pesquisa e dados de uso.
  • Responda perguntas sobre processos internos e automatize a lista de pendências de tickets.
  • Acelere o atendimento ao cliente respondendo a perguntas sobre políticas, perguntas frequentes, account e outras questões.

O Supervisor Agent permite que você melhore a qualidade da coordenação do supervisor e ajuste o comportamento do agente com base no feedback em linguagem natural dos seus especialistas no assunto. Forneça exemplos e diretrizes para otimizar o desempenho do sistema.

O Supervisor Agent cria um endpoint abrangente que você pode usar posteriormente em suas aplicações. Por exemplo, você pode interagir com o endpoint enviando solicitações no Playground ou criar um aplicativo de bate-papo usando o Databricks Apps. O supervisor possui controles de acesso integrados, de forma que seus usuários finais acessem apenas os subagentes e os dados aos quais têm permissão.

O Supervisor Agent usa o armazenamentodefault para guardar transformações de dados temporárias, pontos de verificação do modelo e metadados internos que alimentam cada agente. Ao excluir um agente, todos os dados associados a ele são removidos do armazenamento default .

Requisitos​

Crie um sistema supervisor multiagente​

Vá para Ícone de agentes. Agentes no painel de navegação à esquerda do seu workspace. Clique em Criar Agente e selecione Agente Supervisor .

Etapa 1: criar subagentes e conceder permissões​

atenção

Executar código arbitrário em uma ferramenta de agente pode expor informações confidenciais ou privadas às quais o agente tem acesso. Os clientes são responsáveis por executar apenas código confiável e implementar proteções e permissões adequadas para evitar acesso não intencional aos dados.

Como o Supervisor Agent cria um sistema de supervisão que coordena subagentes para trabalharem juntos na conclusão de tarefas complexas, você precisa primeiro fornecer os subagentes para que ele possa coordená-los. Esses subagentes podem ser Genie Spaces, endpoints de agentes do Knowledge Assistant, funções Unity Catalog ou servidores MCP. Você também precisa conceder aos usuários finais acesso explícito a cada subagente para que o supervisor retorne respostas úteis desse subagente.

  1. Para criar um Espaço Genie, siga os passos em Configurar e gerenciar um Espaço Genie.
  2. Conceda aos usuários finais acesso tanto ao Genie Space quanto aos objetos do Unity Catalog subjacentes. Siga os passos em Compartilhar um Espaço Genie.

Etapa 2: configurar seu supervisor​

Configure seu supervisor e adicione os agentes que ele coordenará.

nota

O supervisor possui controles de acesso integrados, de forma que seus usuários finais acessem apenas os subagentes e os dados aos quais têm permissão.

  • Para o endpoint do agente, os usuários finais precisam da permissão CAN QUERY no endpoint.
  • Para os Espaços Genie , os usuários finais precisam ter acesso tanto ao Espaço Genie quanto aos dados dos objetos Unity Catalog subjacentes. Veja Compartilhar um Espaço Genie.
  • Para funções Unity Catalog , os usuários finais precisam da permissão EXECUTE na função.
  • Para servidores MCP externos, os usuários finais precisam da permissão USE CONNECTION na conexão Unity Catalog .

Caso o usuário final não tenha acesso a nenhum subagente, o supervisor encerrará a conversa. Se o usuário final tiver acesso a alguns, mas não a todos os subagentes, o supervisor redirecionará a conversa para longe dos subagentes aos quais o usuário não tem acesso.

  1. No campo Nome , insira um nome para seu agente supervisor.

  2. No campo Descrição , descreva o que seu sistema supervisor pode fazer.

  3. Em Configurar Agentes , selecione até 20 agentes e/ou ferramentas.

Para disponibilizar um Espaço Genie:

  1. No campo Tipo , selecione Genie Space .

  2. Selecione seu Espaço Genie no menu suspenso Espaço Genie .

  3. Os campos Nome do agente e Descreva o conteúdo são preenchidos automaticamente quando possível. Você pode editar o nome e a descrição, se desejar.

    O supervisor utiliza as informações contidas na descrição para auxiliar na coordenação dos agentes. Forneça o máximo de detalhes possível para ajudar a melhorar a delegação da tarefa.

Para saber mais sobre os Espaços Genie, consulte O que é um Espaço Genie. Para configurar um Genie Space, consulte Configurar e gerenciar um Genie Space.

  1. (Opcional) Para adicionar mais agentes, clique em + Adicionar . Você pode disponibilizar até 20 agentes.

  2. (Opcional) No campo Instruções , especifique as diretrizes sobre como o supervisor deve responder.

  3. Clique em Criar agente .

Você será redirecionado para a página Configurar o tab. A criação do sistema multiagente e do agente supervisor pode levar de alguns minutos a algumas horas.

Etapa 3: teste seu agente supervisor​

Após o supervisor terminar a construção, teste-o para verificar o quão bem ele coordena vários agentes para lidar com tarefas complexas. Na seção "Testar seu agente", no painel lateral direito, converse com o agente para avaliar suas respostas.

  1. (Opcional) Você também pode testar o agente no AI Playground. Clique em Abrir no Playground . Isso permite o acesso ao AI Playground com o seu endpoint de supervisão conectado. Se você tiver o recurso de assistência AI ativado, poderá habilitar o JuizAI e a geração de tarefas sintéticas para ajudá-lo a avaliar seu supervisor.
  2. Em Testar seu agente ou no AI Playground, insira uma tarefa complexa para seu supervisor.
  3. Avalie sua resposta. Certifique-se de que o supervisor delegou a tarefa aos agentes adequados.
  4. Com base nas respostas do seu agente, ajuste os campos Descrição e Instruções no painel lateral esquerdo para melhorar a configuração.
  5. Clique em Atualizar agente .

Se estiver satisfeito com o desempenho do seu supervisor, continue a utilizá-lo como está.

Etapa 4: melhorar o supervisor​

O Agente Supervisor pode ajustar o comportamento do supervisor com base no feedback em linguagem natural. Obtenha feedback de especialistas através da página de configuração para melhorar a qualidade da coordenação do seu supervisor. A coleta de dados de rótulos para seu supervisor pode melhorar seu desempenho. O Agente Supervisor irá retreinar e otimizar o supervisor com base nos novos dados.

Na tab Exemplos , adicione perguntas e cenários de tarefas para o supervisor.

  1. Adicionar perguntas ao rótulo:

    1. Clique em + Adicionar para adicionar uma pergunta.
    2. Na janela "Adicionar uma pergunta" , insira sua pergunta.
    3. Clique em Adicionar . A pergunta deve aparecer na interface do usuário.
    4. Repita o processo até adicionar todas as perguntas que deseja avaliar.
    5. Para excluir uma pergunta, clique no menu kebab e depois em Excluir.

  2. Depois de adicionar suas perguntas, você pode compartilhar o agente com outras pessoas para que elas revisem e ajudem a criar um dataset de rótulos de alta qualidade. Compartilhe um link para a página de configuração do seu Agente Supervisor para coletar feedback de especialistas.

  3. Garantir que os especialistas tenham acesso ao agente supervisor e aos subagentes apropriados:

    1. No canto superior direito, clique no menu de kebabs.Ícone do menu Kebab. para gerenciar permissões. Conceda aos especialistas permissões CAN_MANAGE para que eles possam acessar o agente e fornecer feedback.
    2. Garanta que o SME tenha acesso aos subagentes apropriados:
      • Para cada Genie Space, conceda ao especialista no assunto todas as permissões necessárias para interagir com o espaço. Veja Compartilhar um Espaço Genie.
      • Para cada agente endpoint, conceda à PME a permissão CAN QUERY.
      • Para cada função Unity Catalog , conceda ao especialista no assunto a permissão EXECUTE na função.
      • Para cada servidor MCP externo, conceda ao SME a permissão USE CONNECTION na conexão Unity Catalog .

    Se o SME não tiver acesso a nenhum subagente, o supervisor encerrará a conversa. Se o usuário final tiver acesso a alguns subagentes, mas não a todos, o supervisor redirecionará a conversa para fora dos subagentes que o usuário não pode acessar.

  4. Para etiquetar os dados, clique em uma pergunta e adicione as diretrizes no painel que aparece. As diretrizes entram em vigor imediatamente após serem salvas.

  5. Teste o agente novamente na página de configuração ou no AI Playground para verificar seu desempenho aprimorado. Se necessário, adicione mais perguntas e orientações para continuar a melhorar o comportamento.

o passo 5: gerenciar permissões​

Por default, somente os autores do agente e os administradores workspace têm permissões para acessar o agente. Para permitir que outros usuários editem ou consultem seu agente, você precisa conceder-lhes permissão explicitamente.

Para gerenciar as permissões do seu agente:

  1. Acesse o perfil do seu agente na página de Agentes .

  2. Na parte superior, clique em Ícone do menu Kebab. Cardápio de kebabs.

  3. Clique em gerenciar permissões .

  4. Na janela Configurações de Permissão , selecione o usuário, grupo ou entidade de serviço.

  5. Selecione a permissão que deseja conceder:

    • Gerenciar : Permite gerenciar o agente, incluindo definir permissões, editar a configuração do agente e melhorar sua qualidade.
    • Pode consultar : Permite consultar o endpoint do agente no AI Playground e por meio da API. Usuários com apenas essa permissão não podem view ou editar o agente na página Agentes.

  6. Clique em Adicionar .

  7. Clique em Salvar .

nota

Para endpoints de agente criados antes de 16 de setembro de 2025 , você pode conceder permissões de "Pode consultar" ao endpoint na página "Endpoint de serviço" .

o passo 6: Consulte o endpointdo agente​

Na página do agente, clique em endpoint para abrir o endpoint do agente e visualizar os detalhes.

Existem várias maneiras de consultar o endpoint do supervisor criado. Utilize os exemplos de código fornecidos no AI Playground como ponto de partida.

  1. Clique em Abrir no playground .
  2. No Playground, clique em Obter código .
  3. Escolha como o senhor deseja usar o endpoint:
    • Selecione Curl API para obter um exemplo de código para consultar o endpoint usando curl.
    • Selecione Python API para obter um exemplo de código para interagir com o endpoint usando Python.

gerenciar agentes supervisores usando o SDK Databricks​

info

Beta

Este recurso está em versão Beta. Os administradores da conta podem controlar o acesso a este recurso na página de Pré-visualizações . Veja as prévias do Gerenciador Databricks.

Você pode usar o SDK do Databricks para Python para criar e gerenciar programaticamente agentes supervisores e suas ferramentas. Para obter a lista completa de operações disponíveis, consulte a referência do SDK de Agentes Supervisores.

Criar um agente supervisor​

O exemplo a seguir cria um novo agente supervisor com um nome de exibição, descrição e instruções.

Python
from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.supervisoragents import SupervisorAgent

w = WorkspaceClient()

supervisor_agent = SupervisorAgent(
    display_name="<display-name>",
    description="<description>",
    instructions="<instructions>",
)
created = w.supervisor_agents.create_supervisor_agent(supervisor_agent=supervisor_agent)
print(created)

Substitua <display-name>, <description> e <instructions> pelos valores do seu agente supervisor.

ferramentas (subagentes)​

Você pode adicionar, atualizar e remover ferramentas (subagentes) em um agente supervisor existente usando o SDK. As ferramentas representam subagentes como assistentes de conhecimento, Espaços Genie , funções Unity Catalog e outros pontos de extremidade do agente.

Adicionar uma ferramenta (subagente)​

O exemplo a seguir adiciona um assistente de conhecimento como uma ferramenta em um agente supervisor existente.

Python
from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.supervisoragents import Tool, KnowledgeAssistant

w = WorkspaceClient()

tool = Tool(
    tool_type="knowledge_assistant",
    description="<tool-description>",
    knowledge_assistant=KnowledgeAssistant(
        knowledge_assistant_id="<knowledge-assistant-id>",
    ),
)

created_tool = w.supervisor_agents.create_tool(
    parent="supervisor-agents/<supervisor-agent-id>",
    tool=tool,
    tool_id="<tool-id>",
)
print(created_tool)

Substitua <supervisor-agent-id> pelo ID do seu agente supervisor, <knowledge-assistant-id> pelo ID do assistente de conhecimento a ser adicionado como ferramenta e <tool-id> por um identificador exclusivo para a ferramenta.

Atualizar uma ferramenta (subagente)​

O exemplo a seguir atualiza a descrição de uma ferramenta existente.

Python
from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.supervisoragents import Tool
from databricks.sdk.common.types.fieldmask import FieldMask

w = WorkspaceClient()

updated_tool = w.supervisor_agents.update_tool(
    name="supervisor-agents/<supervisor-agent-id>/tools/<tool-id>",
    tool=Tool(
        tool_type="knowledge_assistant",
        description="<new-description>",
    ),
    update_mask=FieldMask(["description"]),
)
print(updated_tool)

Campos permitidos em update_mask: description.

Remover uma ferramenta (subagente)​

O exemplo a seguir exclui uma ferramenta de um agente supervisor.

Python
from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

w.supervisor_agents.delete_tool(
    name="supervisor-agents/<supervisor-agent-id>/tools/<tool-id>",
)

Limitações​

Próximos passos​

Agente Supervisor tarefa de longa duração

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