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AI ferramentas de agente

Este artigo oferece uma visão geral da criação de ferramentas de agente AI usando o Mosaic AI Agent Framework.

AI As ferramentas de agente permitem que os agentes realizem tarefas além da geração de linguagem, como a recuperação de dados estruturados ou não estruturados e a execução de código personalizado.

Ferramentas de função do Unity Catalog vs. ferramentas de código de agente​

Para criar uma ferramenta com o Mosaic AI Agent Framework, o senhor pode usar qualquer combinação dos seguintes métodos:

Método

Descrição

Funções do Unity Catalog

  • Definido e gerenciado em Unity Catalog com segurança integrada e compliance recurso
  • Cria um registro central para ferramentas que podem ser controladas como outros objetos do Unity Catalog
  • Proporciona maior facilidade de descoberta e reutilização
  • Ideal para aplicar transformações e agregações em grandes conjuntos de dados

Ferramentas de código de agente

  • Definido no código do agente AI
  • Útil para chamar APIs REST, usar código arbitrário ou executar ferramentas de baixa latência
  • Falta governança integrada e capacidade de descoberta de funções

Ambos os métodos são compatíveis com os agentes Python personalizados ou com a biblioteca de autoria de agentes, como a LangGraph.

Criar ferramentas do agente AI​

Saiba como criar ferramentas de agente AI que permitem que seus agentes executem o código Python personalizado. Consulte Criar ferramentas personalizadas do agente AI com as funções Unity Catalog.

Exemplos de ferramentas de agentes​

Consulte os artigos a seguir para ver exemplos de ferramentas de agente:

Adicionar ferramentas do Unity Catalog aos agentes​

Ao contrário das ferramentas de código do agente, que são definidas no código do agente, as ferramentas do Unity Catalog devem ser adicionadas explicitamente aos agentes para que fiquem disponíveis para uso.

A Databricks recomenda o uso de UCFunctionToolkit para integrar as ferramentas do Unity Catalog com estruturas de autoria de agentes e SDKs. Consulte Criar ferramentas personalizadas do agente AI com as funções Unity Catalog.

O senhor também pode usar o AI Playground para adicionar rapidamente ferramentas do Unity Catalog aos agentes para criar um protótipo de comportamento. Consulte Protótipo de agentes de chamada de ferramentas no AI Playground.

Melhore a chamada de ferramentas com documentação clara​

Ferramentas bem documentadas ajudam os agentes do AI a entender quando e como usar as ferramentas de forma eficaz. Siga essas práticas recomendadas ao documentar os parâmetros da ferramenta e os valores de retorno:

  • Para as funções do Unity Catalog, use COMMENT para descrever a funcionalidade e os parâmetros da ferramenta.
  • Defina claramente as entradas e saídas esperadas.
  • Forneça descrições significativas para melhorar a usabilidade.

Exemplo: documentação eficaz da ferramenta​

O exemplo a seguir mostra COMMENT strings eficaz para uma ferramenta de função Unity Catalog que consulta uma tabela estruturada.

SQL
CREATE OR REPLACE FUNCTION main.default.lookup_customer_info(
  customer_name STRING COMMENT 'Name of the customer whose info to look up.'
)
RETURNS STRING
COMMENT 'Returns metadata about a specific customer including their email and ID.'
RETURN SELECT CONCAT(
    'Customer ID: ', customer_id, ', ',
    'Customer Email: ', customer_email
  )
  FROM main.default.customer_data
  WHERE customer_name = customer_name
  LIMIT 1;

Exemplo: documentação ineficaz da ferramenta​

O exemplo a seguir carece de detalhes importantes, o que dificulta o uso eficaz da ferramenta pelo agente AI:

SQL
CREATE OR REPLACE FUNCTION main.default.lookup_customer_info(
  customer_name STRING COMMENT 'Name of the customer.'
)
RETURNS STRING
COMMENT 'Returns info about a customer.'
RETURN SELECT CONCAT(
    'Customer ID: ', customer_id, ', ',
    'Customer Email: ', customer_email
  )
  FROM main.default.customer_data
  WHERE customer_name = customer_name
  LIMIT 1;
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