AIエージェントツール

AI エージェントツールは、ドキュメントの検索、スプレッドシート内のデータの分析、 REST APIsの呼び出し、 Python コードの実行などの実用的な機能をエージェントに提供します。 エージェントはテキストを生成するだけでなく、実際のデータやシステムを操作できます。

ツールアプローチを選択する

エージェントが使用できるツールを作成するには、3つのオプションがあります。ガバナンス、柔軟性、または統合のニーズに基づいて選択します。

Unity Catalog 機能ツール	エージェント コード ツール	モデル コンテキスト プロトコル (MCP) ツール
Unity Catalog UDFs として定義 Unity Catalog でツールの中央レジストリとして管理 組み込みのセキュリティ機能とコンプライアンス機能 見つけやすく、再利用しやすくなる 大規模なデータセットに変換と集計を適用するのに適しています 「UC ツールの作成と使用」を参照してください。	エージェントのコードで直接定義 REST APIの呼び出し、任意のコードの実行、または低遅延ツールの実行に適しています Unity Catalog 関数の組み込みのガバナンスと検出可能性がない 「エージェントコードツールの例」を参照してください	ツールの相互運用性のためにMCP標準に準拠したツール 管理 (Databricks ホスト)、外部 (サードパーティ)、またはカスタム (セルフホスト) にすることができます 標準化されたインターフェースにより、異なるエージェントフレームワーク間で再利用可能 外部サービス、サードパーティ APIsへのアクセス、または再利用可能なツールエコシステムの構築に適しています Databricks の MCP を参照してください

これらのアプローチのいずれかを組み合わせて組み合わせることができます。プレーンなPythonでエージェントを構築している場合でも、LangChain、OpenAI SDK、LangGraphなどのフレームワークを使用している場合でも、3つすべてが機能します。

一般的なツールパターン

次の 3 つのツール アプローチのいずれかを使用して実装できるツール パターンと例を調べます。

ツールパターン	説明
構造化データ検索ツール	テーブル、データベース、構造化データソース SQL クエリを実行します。
非構造化データ検索ツール	ドキュメント コレクションを検索し、検索拡張生成を実行します。
コード インタープリター ツール	エージェントが計算、データ分析、動的処理のために Python コードを実行できるようにします。
外部接続ツール	外部サービスやSlackなどの APIs に接続します。
AI Playground のプロトタイピング	AI Playground を使用して、Unity Catalog ツールをエージェントにすばやく追加し、デプロイする前にその動作のプロトタイプを作成します。