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Databricksでのエージェントの開発

Agent Bricks は Databricks のエージェント開発プラットフォームです。これを使用して、エージェントベースの製品やワークフローを支えるエージェントを構築およびデプロイします。

「Agent Bricks」は、本番運用エージェントを構築するためのコアワークフローをサポートします。

  • エージェントのデプロイ : Agent ランタイム は、ステートフルまたはステートレスの任意のフレームワークまたはハーネスで構築されたエージェントをホストします。AgentKit ライブラリの一部である DurableAgentServer は、再起動やクラッシュが発生してもランが維持されるように、持続的な実行を追加します。
  • コードを安全にラン : エージェントは、セッション間でホームディレクトリが持続する独立した環境である Databricks Sandbox で、自分が記述したコードを実行します。
  • エージェントにコンテキストを提供する : マネージドエージェントメモリを使用すると、エージェントは以前の会話で学習した内容を思い出すことができ、応答をパーソナライズできます。
  • エージェントのデバッグとテスト : MLflow Tracingは、エージェントが実行する各ステップを記録し、Unity Catalogでトレースを大規模に保存およびガバナンスできます。

従来の機械学習またはディープラーニングをお探しですか？「Databricks の機械学習」をご覧ください。

さあ始めましょう​

Agent Bricks が提供する機能について学び、最初のエージェントを構築します。

    • What is Agent Bricks?
    • エージェントのコンポーネントと、Agent Bricksがそれぞれをどのように サポートするかについて学習します。
    • Agent Bricks CLI
    • コマンドラインからエージェントを作成、ラン、デプロイするか、既存のエージェントを持ち込みます。

モデルに接続する​

    • モデルに接続する
    • 1つのAPIでUnity Gateway経由で最先端モデルおよびオープンモデルを呼び出し、エージェントのコードを変更せずにモデルを切り替えます。

エージェント コンテキストを追加​

エージェントにメモリ、ツール、およびデータへのアクセス権を付与します。

    • Genie One MCPサーバー
    • ガバナンスされたデータに対する自然言語による質問を通じて、組織の統合されたビジネスコンテキストをエージェントに提供します。
    • AI検索
    • 管理対象の AI Search インデックスから関連するテキストと非構造化データを取得します。

エージェントをデプロイする​

マネージドコンピュート上のエージェントサーバーでエージェントをランします。

    • エージェントサーバー
    • クラッシュリカバリを備えた同期、ストリーミング、バックグラウンドの各ランである DurableAgentServer を使用してエージェントを提供します。
    • Databricks Sandbox
    • エージェントに、ガバナンスされたデータへのスコープ付きアクセスを備えた、作成したコードを実行するための分離された環境を提供します。

エージェントにクエリーする​

エージェントの観測性と品質​

開発および本番運用におけるエージェントの追跡、評価、監視。

    • MLflowトレーシング
    • エージェントがデバッグや改善のために実行する各ステップを記録します。
    • 評価と改善
    • LLMジャッジ、カスタムスコアラー、および専門家のフィードバックを使用してエージェントの品質を測定します。

エージェントのガバナンス​

    • Unity AIゲートウェイ
    • ガードレール、レート制限、および使用量追跡を使用して、モデル、MCPサーバー、およびスキルへのアクセスをガバナンスします。

非構造化データを変換​

    • AI関数
    • SQLからデータにAIモデルを適用して、ドキュメントの分類、抽出、要約、解析を行います。
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