Zbuduj agenta niestandardowego przy użyciu Supervisor API (Beta)

Important

Ta funkcja jest dostępna w wersji beta. Administratorzy kont mogą kontrolować dostęp do tej funkcji ze strony Podglądy . Zobacz Zarządzanie wersjami zapoznawczami usługi Azure Databricks.

Możesz utworzyć agenta usługi Azure Databricks Apps, który używa Supervisor API (beta) do orkiestracji zamiast zarządzania pętlą agenta we własnym kodzie. Wynik jest taki sam jak opracowanie agenta niestandardowego: wdrożona aplikacja z interfejsem czatu, punktem końcowym i uwierzytelnianiem/invocations. Różnica polega na tym, że Azure Databricks automatycznie uruchamia pętlę agenta za użytkownika. Twój agent.py wykonuje pojedyncze wywołanie API, a Azure Databricks zajmuje się wyborem narzędzi, wykonaniem i syntezą odpowiedzi.

Interfejs API nadzorcy współpracuje z dowolnym z obsługiwanych modeli podstawowych. Zmień pole model, aby przełączać dostawców bez zmieniania definicji narzędzi ani logiki obsługi.

Kiedy należy używać interfejsu API nadzorcy

Interfejs API nadzorcy działa dobrze, gdy agent używa tylko narzędzi hostowanych Azure Databricks i nie potrzebuje niestandardowej logiki między wywołaniami narzędzi. Zamiast tego użyj niestandardowej pętli agenta , jeśli agent wymaga dowolnego z następujących elementów:

  • Narzędzia funkcji po stronie klienta (interfejs API nadzorcy nie może mieszać narzędzi hostowanych i narzędzi po stronie klienta w jednym żądaniu)
  • Punkty końcowe agenta inne niż punkty końcowe Agent Bricks Knowledge Assistant
  • Niestandardowe moduły pobierania, niestandardowe dane wejściowe/wyjściowe lub szczegółowe kontrolki przesyłania strumieniowego
  • Niestandardowa logika Python między wywołaniami narzędzi, takimi jak rozgałęzianie warunkowe lub zarządzanie stanem
  • Kontrola nad parametrami wnioskowania, takimi jak temperature

Aby uzyskać pełną dokumentację interfejsu API i obsługiwane parametry, zobacz Interfejs API nadzorcy (beta).

Wymagania

Zbuduj agenta niestandardowego przy użyciu Supervisor API

Zalecanym punktem wyjścia jest utworzenie nowej aplikacji na podstawie najnowszego szablonu aplikacji usługi Databricks. Najnowsze szablony obejmują wbudowaną use-supervisor-api umiejętność asystentów kodowania sztucznej inteligencji, a także add-tools umiejętności dodawania hostowanych narzędzi.

Aby utworzyć nową aplikację na podstawie szablonu, zobacz Tworzenie agenta sztucznej inteligencji i wdrażanie jej w aplikacjach usługi Databricks.

Po skonfigurowaniu aplikacji z najnowszego szablonu otwórz projekt w asystencie kodowania sztucznej inteligencji i uruchom polecenie:

Use the Supervisor API skill to update this agent to use the Databricks Supervisor API.

Umiejętność aktualizuje twoje agent_server/agent.py do wywoływania DatabricksOpenAI().responses.create() za pomocą hostowanych narzędzi, zastępując ręczną pętlę agenta. Dodaje również zależność databricks-openai i zauważa ograniczenia wersji beta.

Wynikiem jest ta sama wdrożona aplikacja, z interfejsem użytkownika czatu, uwierzytelnianiem i punktem końcowym /invocations, ale z prostszym kodem agenta. Aby uzyskać pełny przepływ pracy wdrażania (wdrażanie w aplikacjach, dodawanie narzędzi, ocena), zobacz Tworzenie agenta sztucznej inteligencji i wdrażanie go w usłudze Databricks Apps.

Obsługiwane narzędzia i parametry

Aby uzyskać pełną listę obsługiwanych typów narzędzi, parametrów żądania i przykładów kodu, zobacz Interfejs API nadzorcy (beta).

Dla każdego dodanego narzędzia przyznaj również odpowiednie uprawnienia zasobów w databricks.yml. Zobacz umiejętność add-tools w .claude/skills/ jako przykłady.

Następne kroki

  • Last updated on