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Agent-Fähigkeiten sind aufgabenspezifische Anweisungsdateien, die KI-Codierungsassistenten wie Claude und GitHub Copilot laden können, um Azure Databricks-Entwicklungsaufgaben auszuführen. Fähigkeitspakete fassen domänenspezifisches Wissen, bewährte Praktiken und Arbeitsabläufe in einem Format zusammen, das für die Nutzung durch KI optimiert ist. Informationen zum Erweitern von Genie Code im Azure Databricks-Arbeitsbereich finden Sie unter "Erweitern von Genie Code mit Agent-Fähigkeiten".
Fähigkeiten folgen dem Standard für offene Agent-Fähigkeiten . Jede Fähigkeit ist eine Markdown-Datei mit Front-Matter-Metadaten, die beschreibt, wann und wie die Fähigkeit verwendet werden soll. KI-Codierungsassistenten erkennen und laden relevante Fähigkeiten basierend auf der jeweiligen Aufgabe automatisch.
Skills installieren
Installieren Sie Fähigkeiten mithilfe der Skills CLI, einem Open-Source-Paket-Manager für Agent-Fähigkeiten. Die CLI scannt ein GitHub-Repository nach Qualifikationsdateien und installiert sie in Ihrem Projekt, damit Ihr KI-Codierungsassistent sie automatisch erkennen und verwenden kann.
# List skills in a repository
npx skills add databricks/databricks-agent-skills --list
# Install specific skills
npx skills add databricks/databricks-agent-skills --skill databricks-apps --skill databricks-pipelines
# Install all skills from a repo to all agents
npx skills add databricks/databricks-agent-skills --all
# Remove interactively (select from installed skills)
npx skills remove
Die CLI erfordert nur, dass das Repository Qualifikationsdateien enthält. Repositorybesitzer müssen nichts konfigurieren, damit die CLI mit ihren Fähigkeiten arbeitet.
Qualifikationsrepositorys
| GitHub Repository | Beschreibung | Fähigkeiten |
|---|---|---|
| Kenntnisse des Azure Databricks-Agents | Offiziell gepflegte Kernkompetenzen für die Azure-Databricks-Entwicklung in den Bereichen Compute, Orchestrierung, Speicher und Apps. | Azure Databricks CLI, Databricks Apps, Asset Bundles, Lakeflow Jobs, Lakebase, Model Serving, Lakeflow Spark Declarative Pipelines, serverlose Migration |
| Fähigkeiten der Databricks-App-Vorlage | Aufgabenspezifische Fähigkeiten eingebettet in Databricks-App-Vorlagen für Agents (LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK), App Kits (Lakebase, Genie, Analytics) und Chatbot/Data App Frameworks (Streamlit, Dash, Gradio, Shiny, Flask, Node.js). | Schnellstart, Bereitstellen, Agent ändern, Tools hinzufügen, Tools erstellen, Tools entdecken, Von Model Serving migrieren, Lokal ausführen, Lasttests, Supervisor-APIs |
| KI-Entwicklerkit-Fähigkeiten | Kuratierte Community-Fähigkeiten, die über 25 Entwicklungsmuster von Azure Databricks abdecken. | Agent Bricks, AI Functions, AI/BI Dashboards, Databricks Apps, Asset Bundles, Databricks Lakehouse, Genie, Iceberg, Lakebase, Lakeflow Jobs, Metrikansichten, MLflow-Auswertung, Model Serving, Python SDK, Lakeflow Spark Declarative Pipelines, Structured Streaming, synthetische Daten, Unity Catalog, Vector Search, Zerobus ingest |
| MLflow-Fähigkeiten | Fähigkeiten zum Instrumentieren, Debuggen und Auswerten von LLM-Agents mit MLflow. | Einführung in MLflow, MLflow-Agent, Instrumentierung für Tracing, Abrufen und Analysieren von Traces, Metriken abfragen, Bewertung des Agenten, Analyse von Chat-Sitzungen, MLflow-Dokumentensuche |
Nächste Schritte
- Erweitern Sie Genie Code mit Agent-Fähigkeiten: Erstellen Sie Fähigkeiten für den integrierten Genie Code in Ihrem Arbeitsbereich.
- Migrieren eines Agents von Model Serving zu Databricks Apps: Verwenden Sie Agent-Fähigkeiten, um einen Agent von Model Serving zu Databricks Apps zu migrieren.
- Erstellen Sie einen KI-Agent, und stellen Sie ihn auf Databricks-Apps bereit: Erstellen und Bereitstellen eines KI-Agents auf Databricks-Apps.