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.
Para obter uma introdução aos agentes AI, consulte O que são sistemas compostos AI e agentes AI?
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 |
|
Ferramentas de código de agente |
|
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:
- As ferramentas de interpretação de código permitem que os agentes executem códigos arbitrários, como o Python.
- As ferramentas de recuperação de dados estruturados permitem que seu agente consulte fontes de dados estruturadas, como as tabelas SQL.
- As ferramentas de recuperação de dados não estruturados permitem que seu agente consulte fontes de dados não estruturadas, como um corpora de texto, para realizar a geração de recuperação aumentada.
- As ferramentas de conexão externa conectam as ferramentas do agente a serviços externos e APIs.
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.
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:
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;