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Autor AI agentes em código

Esta página demonstra como criar um agente de AI no Python utilizando a estrutura de agentes Mosaic AI e bibliotecas populares de criação de agentes, como LangGraph e OpenAI.

Requisitos​

dica

A Databricks recomenda instalar a versão mais recente do cliente MLflow Python ao desenvolver agentes.

Para criar e implantar agentes usando a abordagem desta página, instale o seguinte:

  • databricks-agents 1.2.0 ou superior
  • mlflow 3.1.3 ou acima
  • Python 3,10 ou acima.
    • Utilize serverless, compute ou Databricks Runtime 13.3 LTS ou acima para cumprir este requisito.
%pip install -U -qqqq databricks-agents mlflow

Databricks Também recomendamos a instalação do pacote de integração Databricks AI Bridge para criar agentes. Esses pacotes de integração fornecem uma camada compartilhada de APIs que interage com Databricks AI recurso, como Databricks AI/BI Genie e Vector Search, em estruturas de criação de agentes e SDKs.

%pip install -U -qqqq databricks-openai

Use ResponsesAgent para criar agentes​

A Databricks recomenda a interface MLflow ResponsesAgent para criar agentes de nível de produção. ResponsesAgent permite que você crie agentes com qualquer estrutura de terceiros e, em seguida, integre-os ao recurso Databricks AI para obter recursos robustos de registro, rastreamento, avaliação, implantação e monitoramento.

O esquema ResponsesAgent é compatível com o esquema OpenAI Responses. Para saber mais sobre o OpenAI Responses, consulte OpenAI: Responses vs. ChatCompletion.

nota

A interface mais antiga ChatAgent ainda é compatível com o Databricks. No entanto, para novos agentes, a Databricks recomenda utilizar a versão mais recente do MLflow e a interface ResponsesAgent.

Consulte o esquema do agente de entrada e saída legado.

O ResponsesAgent integra facilmente os agentes existentes para compatibilidade com o Databricks.

ResponsesAgent oferece os seguintes benefícios:

  • Capacidades avançadas de agente

    • Suporte multiagente
    • transmissão saída : transmissão a saída em partes menores.
    • Histórico abrangente de mensagens de tool-calling : Retorna várias mensagens, inclusive mensagens intermediárias de chamadas de ferramentas, para melhorar a qualidade e o gerenciamento de conversas.
    • Suporte para confirmação de chamadas de ferramentas
    • Suporte de ferramentas de longa duração

  • Desenvolvimento, implantação e monitoramento simplificados

    • Agentes autores utilizando qualquer estrutura : integre qualquer agente existente utilizando a interface ResponsesAgent para obter compatibilidade imediata com AI Playground, Avaliação de Agentes e Monitoramento de Agentes.
    • Interfaces de criação digitadas : Escreva o código do agente usando classes Python digitadas, beneficiando-se do preenchimento automático do IDE e do Notebook.
    • ResponsesAgent I nferência automática de assinatura : o MLflow infere automaticamente assinaturas de um agente quando registra um agente, simplificando o registro e a implantação. Consulte Inferir assinatura do modelo durante o registro.
    • Rastreamento automático : O MLflow rastreia automaticamente as funções predict e predict_stream, agregando respostas de transmissão para facilitar a avaliação e a exibição.
    • AI Tabelas de inferência aprimoradas pelo gateway : AI As tabelas de inferência do gateway são ativadas automaticamente para agentes implantados, fornecendo acesso a solicitações detalhadas log metadados.

Para aprender como criar um ResponsesAgent, consulte os exemplos na seção a seguir e a documentaçãoMLflow - ResponsesAgent para servindo modelo.

Exemplos deResponsesAgent​

O Notebook a seguir demonstra como criar transmissão e não transmissão ResponsesAgent utilizando uma biblioteca popular. Para saber como expandir os recursos desses agentes, consulte as ferramentas do agenteAI.

Agente de bate-papo simples da OpenAI usando modelos hospedados na Databricks

Open notebook in new tab

Agente de chamada de ferramentas OpenAI utilizando modelos hospedados pela Databricks

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Agente de chamada de ferramentas OpenAI usando modelos hospedados no OpenAI

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Exemplo de multiagente​

Para aprender como criar um sistema multiagente, consulte Utilizar o Genie em sistemas multiagentes.

E se eu já tiver um agente?​

Se o senhor já tiver um agente criado com LangChain, LangGraph ou uma estrutura semelhante, não precisará reescrever o agente para usá-lo no Databricks. Em vez disso, basta envolver seu agente existente com a interface ResponsesAgent do MLflow:

  1. Escreva uma classe envolvente em Python que herda de mlflow.pyfunc.ResponsesAgent.

    Dentro da classe wrapper, faça referência ao agente existente como um atributo self.agent = your_existing_agent.

  2. A ResponsesAgent classe requer a implementação de um predict método que retorne um ResponsesAgentResponse para lidar com solicitações de não transmissão. Veja a seguir um exemplo do esquema ResponsesAgentResponses:

    Python
    import uuid
    # input as a dict
    {"input": [{"role": "user", "content": "What did the data scientist say when their Spark job finally completed?"}]}

    # output example
    ResponsesAgentResponse(
        output=[
            {
                "type": "message",
                "id": str(uuid.uuid4()),
                "content": [{"type": "output_text", "text": "Well, that really sparked joy!"}],
                "role": "assistant",
            },
        ]
    )

  3. Na função predict, converta as mensagens recebidas de ResponsesAgentRequest no formato esperado pelo agente. Depois que o agente gerar uma resposta, converta sua saída em um objeto ResponsesAgentResponse.

Veja os exemplos de código a seguir para ver como converter agentes existentes em ResponsesAgent:

Para agentes não transmissíveis, converta as entradas e saídas na função “ predict ”.

Python
from uuid import uuid4

from mlflow.pyfunc import ResponsesAgent
from mlflow.types.responses import (
    ResponsesAgentRequest,
    ResponsesAgentResponse,
)


class MyWrappedAgent(ResponsesAgent):
    def __init__(self, agent):
        # Reference your existing agent
        self.agent = agent

    def predict(self, request: ResponsesAgentRequest) -> ResponsesAgentResponse:
        # Convert incoming messages to your agent's format
        # prep_msgs_for_llm is a function you write to convert the incoming messages
        messages = self.prep_msgs_for_llm([i.model_dump() for i in request.input])

        # Call your existing agent (non-streaming)
        agent_response = self.agent.invoke(messages)

        # Convert your agent's output to ResponsesAgent format, assuming agent_response is a str
        output_item = (self.create_text_output_item(text=agent_response, id=str(uuid4())),)

        # Return the response
        return ResponsesAgentResponse(output=[output_item])

Para obter exemplos completos, consulte ResponsesAgent examples.

respostas de transmissão​

A transmissão permite que os agentes enviem respostas em partes em tempo real, em vez de aguardar a resposta completa. Para implementar transmissão com ResponsesAgent, emita uma série de eventos delta seguidos por um evento final de conclusão:

  1. Emitir eventos delta : enviar vários eventos com o mesmo delta para transmitir trechos de texto em tempo real. output_text.delta eventos com o mesmo item_id para transmitir trechos de texto em tempo real.
  2. Concluir com o evento concluído : envie um evento response.output_item.done final com o mesmo item_id dos eventos delta contendo o texto final completo da saída.

Cada evento delta transmite um fragmento de texto para o cliente. O evento final concluído contém o texto completo da resposta e sinaliza ao Databricks para realizar as seguintes ações:

  • Rastreie a saída do seu agente com o rastreamento do MLflow
  • Agregar respostas de transmissão em tabelas de inferência de gateway d AI
  • Mostrar a saída completa na interface do usuário do AI Playground

transmissão propagação de erros​

Mosaic AI propaga quaisquer erros encontrados durante a transmissão com os últimos tokens em databricks_output.error. Cabe ao cliente chamador tratar e revelar adequadamente esse erro.

Bash
{
  "delta": …,
  "databricks_output": {
    "trace": {...},
    "error": {
      "error_code": BAD_REQUEST,
      "message": "TimeoutException: Tool XYZ failed to execute."
    }
  }
}

Recurso avançado​

Entradas e saídas personalizadas​

Alguns cenários podem exigir entradas adicionais do agente, como client_type e session_id, ou saídas como links de origem de recuperação que não devem ser incluídos no histórico do chat para interações futuras.

Para esses cenários, o MLflow ResponsesAgent suporta nativamente os campos custom_inputs e custom_outputs. É possível acessar as entradas personalizadas através de request.custom_inputs em todos os exemplos vinculados acima em Exemplos do ResponsesAgent.

atenção

O aplicativo de análise de avaliação de agentes não oferece suporte à renderização de rastreamentos para agentes com campos de entrada adicionais.

Consulte o Notebook a seguir para saber como definir entradas e saídas personalizadas.

Forneça um custom_inputs o no AI Playground e avalie o aplicativo.​

Se o seu agente aceitar entradas adicionais usando o campo “ custom_inputs ”, você poderá fornecer essas entradas manualmente no AI Playground e no aplicativo de revisão.

  1. No AI Playground ou no aplicativo Agent Review, selecione o ícone de engrenagem Ícone de engrenagem..

  2. Habilite custom_inputs .

  3. Forneça um objeto JSON que corresponda ao esquema de entrada definido pelo seu agente.

    Forneça custom_inputs no playground AI.

Especifique esquemas de recuperação personalizados​

AI Os agentes geralmente usam recuperadores para localizar e consultar dados não estruturados de índices de pesquisa de vetores. Por exemplo, ferramentas de recuperação, consulte Criar e rastrear ferramentas de recuperação para dados não estruturados.

Rastreie esses recuperadores dentro de seu agente com MLflow RETRIEVER spans para permitir Databricks produto recurso, incluindo:

  • Exibição automática de links para documentos de origem recuperados na interface do usuário do AI Playground
  • Executando automaticamente juízes de fundamentação e relevância de recuperação na Avaliação de Agentes
nota

Databricks recomenda o uso de ferramentas retriever fornecidas por Databricks AI Bridge pacote como databricks_langchain.VectorSearchRetrieverTool e databricks_openai.VectorSearchRetrieverTool porque elas já estão em conformidade com o esquema retriever MLflow. Consulte Desenvolver localmente ferramentas de recuperação do Vector Search com o AI Bridge.

Se seu agente incluir extensões de retriever com um esquema personalizado, chame mlflow.models.set_retriever_schema ao definir seu agente no código. Isso mapeia as colunas de saída do seu recuperador para os campos esperados do MLflow (primary_key, text_column, doc_uri).

Python
import mlflow
# Define the retriever's schema by providing your column names
# For example, the following call specifies the schema of a retriever that returns a list of objects like
# [
#     {
#         'document_id': '9a8292da3a9d4005a988bf0bfdd0024c',
#         'chunk_text': 'MLflow is an open-source platform, purpose-built to assist machine learning practitioners...',
#         'doc_uri': 'https://mlflow.org/docs/latest/index.html',
#         'title': 'MLflow: A Tool for Managing the Machine Learning Lifecycle'
#     },
#     {
#         'document_id': '7537fe93c97f4fdb9867412e9c1f9e5b',
#         'chunk_text': 'A great way to get started with MLflow is to use the autologging feature. Autologging automatically logs your model...',
#         'doc_uri': 'https://mlflow.org/docs/latest/getting-started/',
#         'title': 'Getting Started with MLflow'
#     },
# ...
# ]
mlflow.models.set_retriever_schema(
    # Specify the name of your retriever span
    name="mlflow_docs_vector_search",
    # Specify the output column name to treat as the primary key (ID) of each retrieved document
    primary_key="document_id",
    # Specify the output column name to treat as the text content (page content) of each retrieved document
    text_column="chunk_text",
    # Specify the output column name to treat as the document URI of each retrieved document
    doc_uri="doc_uri",
    # Specify any other columns returned by the retriever
    other_columns=["title"],
)
nota

A coluna doc_uri é especialmente importante ao avaliar o desempenho do retriever. doc_uri é o identificador principal dos documentos retornados pelo recuperador, permitindo compará-los com os conjuntos de avaliação da verdade básica. Consulte Conjuntos de avaliação (MLflow 2).

Considerações de implantação​

Prepare-se para um Databricks, servindo modelo​

Databricks implantado ResponsesAgentem um ambiente distribuído em um servidor Databricks servindo modelo. Isso significa que, durante uma conversa de vários turnos, a mesma réplica em serviço pode não lidar com todas as solicitações. Preste atenção às seguintes implicações para gerenciar o estado do agente:

  • Evite o armazenamento em cache local : ao implementar uma ResponsesAgent, não presuma que a mesma réplica lida com todas as solicitações em uma conversa com várias voltas. Reconstrua o estado interno usando um esquema ResponsesAgentRequest do dicionário para cada turno.

  • Estado de thread-safe: projete o estado do agente para que seja seguro para thread-safe, evitando conflitos em ambientes com vários segmentos.

  • Inicializar estado na função predict : Inicialize o estado sempre que a função predict for chamada, não durante a inicialização ResponsesAgent. Armazenar o estado no ResponsesAgent pode causar vazamento de informações entre conversas e conflitos, pois uma única réplica pode processar solicitações de várias conversas. ResponsesAgent réplica pode lidar com solicitações de várias conversas.

Parametrize o código para implantação em todos os ambientes​

Parametrize o código do agente para reutilizar o mesmo código do agente em diferentes ambientes.

Os parâmetros são pares chave-valor que você define em um dicionário no Python ou em um arquivo .yaml.

Para configurar o código, crie um arquivo ModelConfig usando um dicionário Python ou um arquivo .yaml. ModelConfig é um conjunto de parâmetros de valor e keyes que permite um gerenciamento flexível da configuração. Por exemplo, é possível utilizar um dicionário durante o desenvolvimento e, em seguida, convertê-lo em um arquivo .yaml para implantação em produção e CI/CD.

Um exemplo ModelConfig é mostrado abaixo:

YAML
llm_parameters:
  max_tokens: 500
  temperature: 0.01
model_serving_endpoint: databricks-meta-llama-3-3-70b-instruct
vector_search_index: ml.docs.databricks_docs_index
prompt_template: 'You are a hello world bot. Respond with a reply to the user''s
  question that indicates your prompt template came from a YAML file. Your response
  must use the word "YAML" somewhere. User''s question: {question}'
prompt_template_input_vars:
  - question

No código do agente, o senhor pode fazer referência a uma configuração default (desenvolvimento) do arquivo ou dicionário .yaml:

Python
import mlflow
# Example for loading from a .yml file
config_file = "configs/hello_world_config.yml"
model_config = mlflow.models.ModelConfig(development_config=config_file)

# Example of using a dictionary
config_dict = {
    "prompt_template": "You are a hello world bot. Respond with a reply to the user's question that is fun and interesting to the user. User's question: {question}",
    "prompt_template_input_vars": ["question"],
    "model_serving_endpoint": "databricks-meta-llama-3-3-70b-instruct",
    "llm_parameters": {"temperature": 0.01, "max_tokens": 500},
}

model_config = mlflow.models.ModelConfig(development_config=config_dict)

# Use model_config.get() to retrieve a parameter value
# You can also use model_config.to_dict() to convert the loaded config object
# into a dictionary
value = model_config.get('sample_param')

Em seguida, ao registrar seu agente, especifique o parâmetro model_config para log_model , especifique um conjunto personalizado de parâmetros a serem usados ao carregar o agente de logs. Consulte a documentação do MLflow em - ModelConfig.

Use código síncrono ou padrões de retorno de chamada​

Para garantir estabilidade e compatibilidade, use código síncrono ou padrões baseados em retorno de chamada na implementação do seu agente.

Databricks Gerenciar automaticamente a comunicação assíncrona para fornecer concorrência e desempenho ideais ao implantar um agente. A introdução de loops de eventos personalizados ou estruturas assíncronas pode levar a erros como RuntimeError: This event loop is already running and caused unpredictable behavior.

A Databricks recomenda evitar a programação assíncrona, como o uso do asyncio ou a criação de loops de eventos personalizados, ao desenvolver agentes.

Próximas etapas​

Última atualização em