Criar ferramentas do agente AI

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Este artigo oferece uma visão geral da criação de ferramentas de agente AI usando o Mosaic AI Agent Framework.

O Agent Framework ajuda os desenvolvedores a criar ferramentas que os agentes do AI podem usar para realizar ações além da geração de linguagem, como recuperar dados estruturados ou não estruturados ou executar códigos.

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 ferramentas e adicioná-las aos agentes com o Mosaic AI Agent Framework, o senhor pode usar qualquer combinação dos seguintes métodos:

Unity Catalog funções: as funções do Unity Catalog são definidas e gerenciadas no Unity Catalog, oferecendo segurança integrada e compliance recurso. Escrever sua ferramenta como uma função do Unity Catalog facilita a descoberta, a governança e a reutilização. Unity Catalog funcionam especialmente bem para aplicar transformações e agregações em grandes conjuntos de dados.
Ferramentas de código do agente: Essas ferramentas são definidas no mesmo código que define o agente AI. Essa abordagem é útil ao chamar REST APIs, usar código ou biblioteca arbitrários ou executar ferramentas de baixa latência. No entanto, essa abordagem não tem a capacidade de descoberta e a governança integradas fornecidas pelas funções do site Unity Catalog.

Ambos os métodos são compatíveis com agentes escritos em código Python personalizado ou usando uma biblioteca de autoria de agentes como a LangGraph.

Para ver exemplos de ferramentas de função do Unity Catalog e ferramentas de código de agente, consulte Exemplos de ferramentas de agente

Melhore a chamada de ferramentas com a documentação

A documentação clara e detalhada ajuda os agentes do AI a entender quando e como usar as ferramentas que o senhor fornece. Ao criar ferramentas, documente minuciosamente os parâmetros e os valores de retorno da ferramenta para garantir que o agente AI use as ferramentas corretamente e no momento certo:

Para as funções do Unity Catalog, use COMMENT para descrever a ferramenta e os parâmetros.

Exemplo de 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 de documentação ineficaz de ferramentas

O exemplo a seguir mostra COMMENT strings ineficazes que perdem key informações, como os valores de retorno.

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;

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.

Adicionar ferramentas do Unity Catalog aos agentes

Depois de criar as ferramentas do Unity Catalog, adicione-as ao seu agente. Os agentes LangChain podem aproveitar o UCFunctionToolkit para incorporar ferramentas de UC.

Ferramenta de exportação - chamando agentes do AI Playground

O AI Playground oferece uma maneira conveniente de adicionar ferramentas do Unity Catalog a um LLM, testar o agente e exportar seu código.

Para usar o site AI Playground para exportar agentes, o site workspace deve atender aos seguintes requisitos:

O Unity Catalog deve estar ativado.
sem servidor compute deve estar ativado.
Os modelos de fundação Pay-per-tokens ou External models devem estar ativados.

Use as etapas a seguir para exportar o código dos agentes de chamada de ferramentas:

No AI Playground, selecione um modelo com o rótulo Tools enabled (Ferramentas ativadas ).
Selecione Ferramentas e clique em Adicionar uma ferramenta.
No menu dropdown, selecione uma função Unity Catalog:
Use o Playground para conversar e testar a combinação atual de LLM, ferramentas e prompt do sistema. Experimente variações para ter uma ideia de como a configuração atual funciona.

Depois de adicionar as ferramentas, exporte o agente para o site Python Notebook:
Clique em Exportar para gerar o Python Notebook que define e implanta o agente.

Depois de exportar o código do agente, o senhor verá três arquivos salvos no site workspace:
- agent Notebook: Contém o código Python que define seu agente usando LangChain.
- driver Notebook: Contém o código Python para log, rastrear, registrar e implantar o agente AI usando o Mosaic AI Agent Framework.
- config.yml: Contém informações de configuração sobre seu agente, incluindo definições de ferramentas.
Abra o agent Notebook para ver o código LangChain que define seu agente. Use esse Notebook para testar e iterar o agente programaticamente, como, por exemplo, definir mais ferramentas.
Quando o senhor estiver satisfeito com os resultados do agente, execute o driver Notebook para log e implante seu agente em um modelo de serviço endpoint.

Próximos passos

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