ジョブのGenie Codeタスク

Genie Codeタスクを使用して、ジョブの一部として自律型エージェントを実行します。Genie Codeは自然言語のプロンプトに基づいて動作し、自動承認で実行されます。

Genie Codeタスクが行うこと

Genie Codeタスクタイプは、プロンプトを使用して新しいGenie Codeチャットを起動し、応答を生成します。Genie Codeは、追加の入力や承認を必要とせずに、データを読み取り、ツールを呼び出し、プロンプトに基づいて実行します。ランが完了した後、チャットを開いてGenie Codeとの対話を続けることができます。

スケジュールされたジョブの一部として複雑な分析、データ操作、または意思決定を自動化する場合は、Genie Codeタスクを使用します。例えば：

• 夜間に実行されたジョブの結果を要約し、レポートをEメールで送信します。
• 受信データを分析し、異常にフラグを立てます。
• Jiraチケットを調査し、修正を提案します。
• 週次コンプライアンス監査を生成します。

要件

• ワークスペースからGenie Codeのエージェント機能にアクセスできる必要があります。要件を参照してください。
• タスクのプロンプトは、Genie Codeの使用ポリシーに準拠している必要があります。

Genie Codeタスクの構成

注記

ジョブUIは、他の構成設定に基づいてオプションを動的に表示します。

Genie Codeタスクを追加するには:

1. ジョブUIの タスク タブに移動します。
2. [タスクの追加] をクリックします。
3. 「タスク名」 フィールドに名前を入力します。
4. タイプ ドロップダウンメニューで、Genie Codeを選択します。

プロンプトの構成

プロンプト フィールドに自然言語のプロンプトを入力します。プロンプトは、タスクのラン時にエージェントに実行させたい内容を記述します。例えば：

Check the most recent results in the batch_errors table. If error_count is above 5, create a summary of the errors by type and severity, then post a summary to #data-ops Slack channel.

（オプション）プロンプトで「パラメーター」と動的な値を使用する

異なる値でランにわたってプロンプトを再利用するには、プロンプト内で二重波括弧 ({{ }}) で値を参照します。タスクが実行されると、Databricksは各参照をその値で置き換えます。プロンプトは以下をサポートしています：

• ジョブ・パラメーター ： {{name}}。ここで name はジョブ・パラメーターのキーです。 ジョブの詳細 サイドバーで パラメーターの編集 を使用して、ジョブのジョブ・パラメーターを定義します。ジョブ パラメーターの設定を参照してください。
• 動的な値参照 ：例：{{job.id}}、{{job.start_time.iso_date}}、{{tasks.<task_name>.values.<key>}}でアップストリームタスクによって設定された値、または{{input}}でそれぞれタスクの現在の入力。動的な値参照を参照してください。

たとえば、region という名前のジョブ・パラメーターがあり、タスク値 table を設定する ingest という名前の上流タスクがある場合：

Text

Summarize yesterday's sales in {{tasks.ingest.values.table}} for {{region}} and flag anomalies.

参照の処理方法：

• タスクが使用できない参照が、プロンプトの下の警告に一覧表示され、入力されたままになります（例：{{input}}）。「各タスクに対して」の外側で、このタスクの上流にないタスクへの参照、またはバックティックでエスケープする必要があるタスク名。
• 対応するジョブパラメーターのない {{name}} プレースホルダーは変更されません。
• ジョブのラン時に動的な値を解決できない場合（上流のタスクが設定しなかったタスク値など）、そのタスクは起動される前に失敗します。

ジョブ構成の完了

1. （オプション）再試行、run-durationやストリーミング バックログのthreshold、または通知を構成するには、「タスクの詳細設定」を参照してください。
2. タスクの保存 をクリックします。

このタスクの編集、クローン、無効化、または削除については、「Lakeflow Jobsでのタスクの構成と編集」を参照してください。

Genie Codeジョブタスクの仕組み

自動承認による自律実行

Genie Codeタスクが実行されると、エージェントがプロンプトを自律的に実行します。ジョブタスクでは自動承認が常にオンになっているため、ラン中にツール呼び出しを確認する必要はありません。エージェントはAI分類器を使用して各アクションをプロンプトと照合し、意図した範囲外のリスクのある操作をブロックします。

自動承認の仕組みとその制限については、「ツールアクションの承認」を参照してください。

警告

自動承認は生産性向上のための機能であり、セキュリティ境界ではありません。ジョブタスクに対してこの機能を無効にすることはできません。タスクは自動で実行されるため、プロンプトがアクセス可能な本番運用データ、機密性の高いワークスペース、または共有リソースについては慎重に判断してください。

上流タスクの出力を読み取り中

エージェントは、作業の一環として、同じジョブ内の上流タスクの出力を読み取ることができます。プロンプトで使用する上流データを記述すると、エージェントは実行中に該当するタスク出力を取得します。

Genie Codeの設定とMCP接続

このタスクは、ユーザーのGenie Code設定と、構成済みのカスタムModel Context Protocol (MCP) 接続を継承します。エージェントは、対話型のGenie Codeセッションで使用するのと同じツールおよびデータソースにアクセスできます。

出力

各タスクのランにより、継続可能なGenie Codeの会話スレッドが生成されます。タスクが完了すると、 ランの出力 に会話へのリンク、タスクのプロンプト、およびエージェントの応答が表示されます。成功したランでは、 最終応答 にエージェントの最終メッセージが表示されます。メッセージが非常に長い場合、ランの出力には最初の部分が表示され、会話には全文が保持されます。 会話を開く をクリックして、エージェントが行った内容を確認したり、フォローアップの質問をしたり、対話形式で作業を続行したりしてください。

下流のタスクは、動的値参照 {{tasks.<task_name>.output.response}} を使用して、成功したランの最終応答を使用できます。たとえば、タスク・パラメーター、If/Else 条件、または別の Genie Code タスクのプロンプトで使用できます。動的値参照を参照してください。

制限事項

• 自動承認は無効にできません ：ジョブタスクは常に自動承認がオンの状態で実行されます。オフにしたり、実行前にアクションをレビューしたりすることはできません。

その他のリソース

• Lakeflow Jobsでのタスクの構成と編集：Lakeflow Jobsでタスクを構成および編集します。
• Genie Codeの機能と能力：Genie Codeの一般的な使用方法について説明します。
• Genie Codeのスケジュール済みタスク：Genie Codeのプロンプトを定期的に実行するようにスケジュールします。スケジュール済みタスクは対話的に実行され、チャットリストにチャットが生成されますが、Genie Codeジョブタスクはジョブワークフローの一部として実行されます。