Develop agents on Databricks
O Agent Bricks é a plataforma de desenvolvedor de agentes do Databricks. Use-o para criar e implantados os agentes que alimentam seus produtos e fluxos de trabalho baseados em agentes.
O Agent Bricks oferece suporte aos fluxos de trabalho principais para criar um agente de produção:
- Implante o seu agente : o Agent Runtime hospeda agentes criados com qualquer estrutura ou harness, com ou sem estado, e o AgentKit adiciona uma execução duradoura para que as execuções sobreviverem a reinicializações e falhas.
- Execução de código com segurança : os agentes executam o código que escrevem no Databricks Sandbox, um ambiente isolado cujo diretório inicial persiste entre as sessões.
- Enriqueça o contexto do seu agente : Memória e sessões do agente permitem que seu agente lembre do que aprendeu em conversas anteriores, para que ele possa personalizar respostas e reduzir custos de tokens.
- Depure e teste seu agente : o MLflow Tracing registra cada etapa que seu agente executa, e você pode armazenar e governar rastreamentos em escala no Unity Catalog.
A CLI do Agent Bricks cria um scaffold de código de agente que se conecta a esses serviços. Você pode iterar localmente, incluindo agentes de codificação, e depois implantado seu agente.
Comece agora
Saiba o que o Agent Bricks oferece e crie seu primeiro agente.
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- Guia de início rápido do Agent Bricks
- Crie e implante seu primeiro agente com o Agent Bricks CLI.
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- O que é Agent Bricks?
- Conheça os componentes de um agente e como o Agent Bricks apoia cada um deles.
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- CLI do Agent Bricks
- Crie, faça a execução e deixe os agentes implantados a partir da linha de comando ou traga um agente existente.
Connect to models
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- Conectar-se a modelos
- Chame modelos de fronteira e abertos por meio do Unity Gateway com uma única API e alterne modelos sem alterar o código do agente.
Adicionar contexto do agente
Enriqueça o contexto do seu agente com memória, ferramentas e dados da sua organização.
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- Agent memory and sessions
- Armazene o estado da conversa e a memória de longo prazo em armazenamentos gerenciados com suporte do Lakebase.
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- Servidores MCP e ferramentas de agentes
- Conecte agentes a servidores e ferramentas MCP personalizados, externos e gerenciados pelo Databricks.
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- Servidor MCP do Genie One
- Enriqueça os agentes com o contexto de negócios combinado da sua organização por meio de perguntas em linguagem natural sobre dados governados.
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- Pesquisa de IA
- Recupere texto relevante e dados não estruturados de um índice de Pesquisa de AI gerenciado.
Implantar seu agente
Faça a execução do seu agente com um servidor de agente em compute gerenciado.
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- Deploy agents on Databricks
- Conheça a pilha de compute do agente: framework ou harness, servidor de agentes e agente runtime.
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- Agent Server
- Sirva seu agente com
DurableAgentServer: execuções síncronas, de transmissão e em segundo plano, com recuperação de falhas.
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- Agent Runtime
- Implante e gerencie agentes no compute hospedado pelo Databricks.
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- Databricks Sandbox
- Dê aos agentes um ambiente isolado para execução o código que escrevem, com acesso escopado a dados governados.
Fazer query do seu agente
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- Fazer query de agentes implantados no Databricks
- Envie solicitações para agentes implantados por meio da API de invocações, da Responses API ou do SQL.
Agent observability and quality
Rastrear, avaliar e monitorar agentes em desenvolvimento e produção
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- Observabilidade e qualidade de agentes
- Saiba como o MLflow rastreia, avalia e monitora agentes.
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- MLflow Tracing
- Registre cada os passos que um agente realiza para depurá-lo e melhorá-lo.
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- Avaliar e melhorar
- Measure agent quality with LLM judges, custom scorers, and expert feedback.
Govern your agents
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- Unity Gateway
- Governe o acesso a modelos, servidores MCP e habilidades, com barreiras de proteção, limites de taxa e acompanhamento de uso.
Transformar dados não estruturados
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- Funções de IA
- Apply AI models to your data from SQL to classify, extract, summarize, and parse documents.