このページでは、Azure Databricks上でエージェントを構築する他の方法について説明しています。
コードで書かれた新しいエージェントには、Databricks は Agent Bricks CLI を推奨しており、これはエージェントに DurableAgentServer を提供し、Agent Runtime にデプロイします。
Azure Databricks でエージェントをデプロイするを参照してください。 コードなしで新しく作成するエージェントにはGenie Agentsを使いましょう。
その他の提供内容と推奨される代替案
| その他のサービス | 代わりに使用する |
|---|---|
| ナレッジアシスタント | Genie Agentsは、あなたのドキュメントやデータ向けのローコードエージェント用。 |
| スーパーバイザー エージェント | ローコードエージェント向けのGenie Agents。 複数のエージェントをコード内で調整するには、 Agent Bricks CLIを使用します。 |
| スーパーバイザーAPI (非推奨) | 自分でエージェントループを作成し、 Agent Bricks CLIでデプロイしてください。 Azure Databricks でエージェントをデプロイするを参照してください。 |
| カスタムマルチエージェントシステムを構築する |
Agent Bricks CLIです。 エージェントにGenie Agentsをツールとして与えるには、agentbricks tools add genie-agentを実行してください。 |
| レガシーエージェントサーバーを使ってDatabricks Apps上でエージェントを実行 |
Agent Bricks CLI、上のDurableAgentServerとともに。 |
| チャットエージェントのフロントエンドを作成する | Agent Bricks CLIで作成したプロジェクトにはチャットUIが含まれています。 |
| カスタムエージェント・オン・モデル・サービング | Agent Bricks CLIです。 既存エージェントを移動するには、「 Model ServingからDatabricks Appsへのエージェント移行」をご覧ください。 |
| カスタムLLMエージェントを作成する |
AI機能、ai_queryなど。 |
| マネージドメモリストア(レガシー) | マネージドエージェントメモリ。 |
| AI プレイグラウンド | モデルのクエリについては、「基盤モデルと埋め込みモデルをクエリする」を参照してください。 エージェントのビルドとテストを行うには、Agent Bricks CLI を使い、agentbricks dev を使ってエージェントをローカルで実行してください。 デプロイされたエージェントをクエリするには、「Azure Databricksにデプロイされたエージェントのクエリ」をご覧ください。 |
セルフマネージドエージェントメモリ(Lakebase)ページはレガシー提供です。 代わりに マネージドエージェントメモリ と マネージドエージェントセッション を使いましょう。