Azure Databricks에서 에이전트 개발하기

Agent Bricks는 Azure Databricks의 에이전트 개발자 플랫폼입니다. 이를 활용해 에이전트 기반 제품과 워크플로우를 구동하는 에이전트를 구축하고 배포하세요.

Agent Bricks는 프로덕션 에이전트를 구축하기 위한 핵심 워크플로우를 지원합니다:

에이전트 배포: 에이전트 런타임은 어떤 프레임워크나 하네스로 구축된, 상태 저장형 또는 무상태 에이전트든 호스팅하며, AgentKit은 내구성 있는 실행을 추가해 재시작과 크래시 후에도 실행이 유지됩니다.
코드를 안전하게 실행하세요: 에이전트는 작성한 코드를 Databricks Sandbox에서 실행하며, 이 환경은 홈 디렉터리가 세션 전반에 걸쳐 지속됩니다.
에이전트의 맥락을 풍부하게 해주세요: 에이전트의 기억과 세션은 에이전트가 이전 대화에서 배운 내용을 기억할 수 있게 해주어 응답을 개인화하고 토큰 비용을 줄일 수 있습니다.
에이전트를 디버깅하고 테스트하세요: MLflow 추적 은 에이전트가 수행하는 모든 단계를 기록하며, Unity 카탈로그에서 트레이스를 대규모로 저장하고 관리할 수 있습니다.

Agent Bricks CLI는 이러한 서비스에 연결하는 에이전트 코드의 기본 구조를 생성합니다. 코딩 에이전트를 포함해 로컬에서 반복 작업을 한 후 에이전트를 배포할 수 있습니다.

Get started

Agent Bricks가 제공하는 것을 배우고 첫 번째 에이전트를 만들어보세요.

가이드	Description
에이전트 브릭스 퀵스타트	Agent Bricks CLI로 첫 번째 에이전트를 빌드하고 배포하세요.
에이전트 브릭스란 무엇인가요?	에이전트의 구성 요소와 에이전트 브릭스가 각 구성 요소를 어떻게 지원하는지 알아보세요.
Agent Bricks CLI	명령줄에서 에이전트를 생성, 실행, 배포하거나 기존 에이전트를 사용하세요.

가이드	Description
모델에 연결	Unity Gateway를 통해 하나의 API로 프론티어와 오픈 모델을 호출하고, 에이전트 코드를 변경하지 않고도 모델을 전환할 수 있습니다.

에이전트의 맥락을 메모리, 도구, 조직 데이터로 풍부하게 하세요.

가이드	Description
에이전트 메모리 및 세션	Lakebase가 지원하는 관리형 저장소에 대화 상태 및 장기 기억을 저장합니다.
MCP 서버 및 에이전트 도구	에이전트를 Azure Databricks 관리형, 사용자 지정 및 외부 MCP 서버와 도구에 연결하세요.
Genie One MCP 서버	자연어 질문을 통해 거버넌스가 적용된 데이터 전반에서 조직의 통합 비즈니스 맥락으로 에이전트를 강화할 수 있습니다.
AI 검색	관리되는 AI 검색 인덱스에서 관련 텍스트와 비정형 데이터를 검색하세요.

에이전트를 관리형 컴퓨트에서 에이전트 서버와 함께 실행하세요.

가이드	Description
Azure Databricks에 에이전트 배포	에이전트 컴퓨트 스택을 배우세요: 프레임워크 또는 하네스, 에이전트 서버, 에이전트 런타임.
에이전트 서버	`DurableAgentServer`로 에이전트를 실행하세요: 동기식, 스트리밍, 백그라운드 실행과 크래시 복구 기능을 제공합니다.
에이전트 실행 시간	Azure Databricks가 호스팅하는 컴퓨팅에서 에이전트를 배포하고 관리하세요.
Databricks 샌드박스	에이전트가 자신이 작성한 코드를 실행할 수 있는 격리된 환경을 제공하고, 거버넌스된 데이터에 대한 범위 제한 접근 권한을 부여하세요.

가이드	Description
Azure Databricks에 배포된 쿼리 에이전트	호출 API, 응답 API, 또는 SQL을 통해 배포된 에이전트에게 요청을 전송합니다.

개발 및 프로덕션에서 에이전트를 추적, 평가 및 모니터링합니다.

가이드	Description
에이전트 관측 가능성과 품질	MLflow가 에이전트를 추적, 평가, 모니터링하는 방식을 알아보세요.
MLflow 추적 기록	에이전트가 디버깅하고 이를 개선하기 위해 수행하는 각 단계를 기록하세요.
평가하고 개선하세요	LLM 심사위원, 맞춤형 점수 평가자, 전문가 피드백을 통해 에이전트 품질을 측정하세요.

가이드	Description
유니티 게이트웨이	가드레일, 요청 한도, 사용 추적을 통해 모델, MCP 서버, 스킬에 대한 접근을 관리합니다.

가이드	Description
AI 함수	SQL의 데이터를 대상으로 AI 모델을 적용해 문서를 분류, 추출, 요약, 파싱하세요.

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