Sviluppa agenti in Azure Databricks

Agent Bricks è la piattaforma per sviluppatori di agenti Azure Databricks. Usalo per costruire e distribuire gli agenti che alimentano i tuoi prodotti agentici e i flussi di lavoro.

Agent Bricks supporta i flussi di lavoro fondamentali per costruire un agente di produzione:

• Distribuisci il tuo agente: Agent Runtime ospita agenti costruiti con qualsiasi framework o harness, stateful o stateless. DurableAgentServer, parte della libreria AgentKit, aggiunge un'esecuzione duratura in modo che le run sopravvivano a riavvii e crash.
• Eseguire il codice in sicurezza: Gli agenti eseguono il codice che scrivono in Databricks Sandbox, un ambiente isolato la cui directory principale persiste tra le sessioni.
• Dai al tuo agente un contesto: la memoria gestita per agenti permette al tuo agente di ricordare ciò che ha appreso nelle conversazioni precedenti, così da personalizzare le sue risposte.
• Esegui il debug e testa il tuo agente: MLflow Tracing registra ogni passaggio che il tuo agente effettua e puoi memorizzare e governare le tracce su larga scala in Unity Catalog.

Stai cercando machine learning classico o Deep Learning? Vedi Machine learning on Azure Databricks.

Get started

Scopri cosa offre Agent Bricks e costruisci il tuo primo agente.

Guida	Description
Guida rapida di Agent Bricks	Costruisci e distribuisci il tuo primo agente con la CLI di Agent Bricks.
Cos'è Agent Bricks?	Scopri i componenti di un agente e come Agent Bricks supporta ciascuno di essi.
CLI di Agent Bricks	Crea, esegui e distribuisci agenti dalla riga di comando, oppure importa un agente esistente.

Collegati ai modelli

Guida	Description
Collegati ai modelli	Chiama i modelli frontier e i modelli aperti tramite Unity Gateway con un'unica API, e cambia modello senza cambiare il codice dell'agente.

Aggiungi contesto dell'agente

Dai al tuo agente memoria, strumenti e accesso ai tuoi dati.

Guida	Description
Memoria e sessioni degli agenti	Memorizza lo stato della conversazione e la memoria a lungo termine in storage gestiti supportati da Lakebase.
Server MCP e strumenti per agenti	Connetti gli agenti a server e strumenti MCP gestiti da Azure Databricks, personalizzati e esterni.
Server MCP Genie One	Fornisci agli agenti il contesto aziendale combinato della tua organizzazione tramite domande in linguaggio naturale su dati governati.
Ricerca di intelligenza artificiale	Recupera testi rilevanti e dati non strutturati da un indice di AI Search gestito.

Distribuisci il tuo agente

Esegui il tuo agente con un server dell'agente in ambiente di calcolo gestito.

Guida	Description
Distribuire agenti in Azure Databricks	Impara lo stack di calcolo dell’agente: framework o harness, agent server e agent runtime.
Agent Server	Servi il tuo agente con DurableAgentServer: esecuzioni sincrone, streaming e in background, con recupero in caso di crash.
Runtime dell'agente	Distribuisci e gestisci gli agenti nelle risorse di calcolo ospitate da Azure Databricks.
Databricks Sandbox	Fornire agli agenti un ambiente isolato per eseguire il codice che scrivono, con accesso limitato ai dati governati.

Consulta il tuo agente

Guida	Description
Query agents distribuiti su Azure Databricks	Invia richieste agli agenti distribuiti tramite l'API di invocazione, l'API Responses o SQL.

Osservabilità e qualità dell'agente

Tracciare, valutare e monitorare gli agenti in fase di sviluppo e produzione.

Guida	Description
Osservabilità e qualità dell'agente	Scopri come MLflow traccia, valuta e monitora gli agenti.
Tracciamento MLflow	Registra ogni passaggio che un agente compie per eseguirne il debug e migliorarlo.
Valuta e migliora	Misura la qualità degli agenti con giudici LLM, valutatori personalizzati e feedback di esperti.

Governa i tuoi agenti

Guida	Description
Unity Gateway	Regolare l'accesso a modelli, server MCP e abilità, con guardrail, limiti di frequenza e tracciamento dell'uso.

Trasforma i dati non strutturati

Guida	Description
Funzioni di intelligenza artificiale	Applica modelli di IA ai tuoi dati da SQL per classificare, estrarre, riassumere e fare il parsing dei documenti.