Agent Bricks rychlý úvod

Important

Tato funkce je v beta verzi. K jeho zapnutí není potřeba žádné nastavení pracovního prostoru. Nainstalujte CLI Agent Bricks a začněte s tím.

Tento rychlý start vás převede z prázdného adresáře k nasazenému vlastnímu agentovi pomocí Agent Bricks CLI (databricks-agentbricks), příkazového nástroje Azure Databricks pro tvorbu a nasazení agentů. CLI Agent Bricks spravuje přístup k modelu, paměť, relace, nástroje a trasování za vás, takže se můžete soustředit na logiku svého agenta.

Jak funguje CLI Agent Bricks

CLI Agent Bricks vytváří lokální projekt z frameworkové šablony, přičemž runtime, testy a volitelné chatovací rozhraní jsou již zapojené. Vy píšete aplikační logiku (model, nástroje a prompty) a CLI ji spustí lokálně a nasadí ji. Deklarativní agent.toml soubor je zdrojem pravdy pro prostředky spravované službou Azure Databricks, na kterých váš agent spoléhá, jako jsou nástroje, paměť, relace a trasování. agentbricks deploy Načte to ke zřízení a vše propojí.

Pomocí tří příkazů nasadíte agenta z prázdného adresáře do produkce:

  • agentbricks init vytvoří kostru projektu a zapíše agent.toml.
  • agentbricks dev spouští agenta lokálně a používá stejné runtime a prostředí, jaké používá Azure Databricks.
  • agentbricks deploy zřídí deklarované zdroje a nasadí nasazení.

Životní cyklus CLI Agent Bricks: fáze iniciace, vývoje a nasazení s jejich klíčovými akcemi

Požadavky

  • Databricks CLI, nainstalovaný a dostupný v proměnné PATH.

  • Python 3.10 nebo vyšší, s pip.

  • Nainstalujte CLI Agent Bricks:

    pip install databricks-agentbricks

Krok 1: Ověření

Ověřte se do svého pracovního prostoru pomocí OAuth, uložte pojmenovaný profil a nastavte ho jako výchozí CLI Agent Bricks:

databricks auth login --host https://<your-workspace-url> --profile <profile>
agentbricks login --profile <profile>

Krok 2: Vygenerování kostry projektu

Založte projekt pro nového agenta, přičemž zvolíte šablonu frameworku pomocí --framework:

agentbricks init --framework langgraph my-agent
cd my-agent

Krok 3: Spusť agenta lokálně

Spusť agenta na svém počítači, abys ho otestoval před nasazením:

agentbricks dev

Tím se spustí lokální server na portu 8000 se stejným příkazem a prostředím jako běh agenta Azure Databricks, který je připojen k modelovému servisu Azure Databricks. Posílejte požadavky na http://localhost:8000 pro interakci s agentem.

Krok 4: Nasadit agenta

Nasaďte agenta do modulu runtime agenta Azure Databricks:

agentbricks deploy my-agent

CLI Agent Bricks zřídí všechna vázaná úložiště, uděluje k nim přístup principu služby agenta a spustí nasazení. Po dokončení CLI vrátí URL nasazení. Otevřete URL a můžete komunikovat se svým operátorem naživo.

Další kroky

  • Poslední aktualizace v