Desarrollar agentes en Azure Databricks

Agent Bricks es la plataforma de desarrollo de agentes de Azure Databricks. Úsalo para construir y desplegar los agentes que impulsan tus productos y flujos de trabajo basados en agentes.

Agent Bricks soporta los flujos de trabajo principales para construir un agente de producción:

  • Despliega tu agente: Agent Runtime aloja agentes construidos con cualquier framework o harness, con o sin estado. DurableAgentServer, parte de la biblioteca AgentKit, agrega ejecución duradera para que las ejecuciones sobrevivan a reinicios y bloqueos.
  • Ejecutar código de forma segura: Los agentes ejecutan el código que escriben en Databricks Sandbox, un entorno aislado cuyo directorio principal persiste entre sesiones.
  • Da contexto a tu agente: La memoria gestionada del agente permite a tu agente recordar lo que aprendió en conversaciones anteriores, para que pueda personalizar sus respuestas.
  • Depura y prueba tu agente: MLflow Tracing registra cada paso que da tu agente, y puedes almacenar y gobernar trazas a gran escala en Unity Catalog.

¿Buscas aprendizaje automático clásico o aprendizaje profundo? Consulte aprendizaje automático en Azure Databricks.

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Aprende qué ofrece Agent Bricks y crea tu primer agente.

Guía Description
Inicio rápido del agente Bricks Construye y despliega tu primer agente con la CLI de Agent Bricks.
¿Qué es Agent Bricks? Aprende los componentes de un agente y cómo Agent Bricks los apoya.
Agent Bricks CLI Crear, ejecutar y desplegar agentes desde la línea de comandos, o incorporar un agente existente.

Conectarse a modelos

Guía Description
Conectarse a modelos Llame a modelos de frontera y abiertos a través de Unity Gateway con una única API, y cambie de modelo sin modificar el código del agente.

Añadir contexto del agente

Dale a tu agente memoria, herramientas y acceso a tus datos.

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Memoria y sesiones del agente Almacenar el estado de la conversación y la memoria a largo plazo en almacenes gestionados respaldados por Lakebase.
Servidores MCP y herramientas de agentes Conecte agentes a servidores y herramientas MCP administrados por Azure Databricks, personalizados y externos.
Servidor MCP Genie One Proporciona a los agentes el contexto empresarial combinado de tu organización mediante preguntas en lenguaje natural sobre datos gobernados.
Búsqueda de IA Recupera texto relevante y datos no estructurados de un índice de búsqueda gestionado por IA.

Desplegar el agente

Ejecute su agente con un servidor de agente en un proceso administrado.

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Implementar agentes en Azure Databricks Aprende la pila de cómputo del agente: framework o harness, servidor del agente y runtime del agente.
Agent Server Sirve a tu agente con DurableAgentServer: ejecuciones síncronas, en streaming y en segundo plano, con recuperación de fallos.
Tiempo de ejecución del agente Desplegar y gestionar agentes en recursos de proceso alojados en Azure Databricks.
Databricks Sandbox Ofrecer a los agentes un entorno aislado para ejecutar el código que escriben, con acceso con alcance restringido a datos gobernados.

Consulta a tu agente

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Consultar agentes implementados en Azure Databricks Envía solicitudes a agentes desplegados a través de la API de invocación, la API de Respuestas o SQL.

Observabilidad y calidad del agente

Seguimiento, evaluación y supervisión de agentes en desarrollo y producción.

Guía Description
Observabilidad y calidad del agente Aprende cómo MLflow traza, evalúa y monitoriza agentes.
Seguimiento de MLflow Registra cada paso que un agente realiza para depurarlo y mejorarlo.
Evalúa y mejora Mide la calidad de los agentes con jueces LLM, evaluadores personalizados y comentarios de expertos.

Administra tus agentes

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Unity Gateway Gobierne el acceso a modelos, servidores MCP y aptitudes, con medidas de seguridad, límites de velocidad y seguimiento del uso.

Transformar datos no estructurados

Guía Description
Funciones de IA Aplique modelos de IA a sus datos desde SQL para clasificar, extraer, resumir y analizar documentos.