Desenvolver agentes no Azure Databricks

Agent Bricks é a plataforma de desenvolvimento de agentes do Azure Databricks. Use isso para construir e implantar os agentes que impulsionam seus produtos agênticos e fluxos de trabalho agênticos.

O Agent Bricks suporta os fluxos de trabalho centrais para construir um agente de produção:

• Implante seu agente: O Agent Runtime hospeda agentes construídos com qualquer framework ou harness, com estado ou sem estado. DurableAgentServer, parte da biblioteca AgentKit, adiciona execução durável para que as execuções sobrevivam a reinicializações e falhas.
• Execute código com segurança: Os agentes executam o código que escrevem no Databricks Sandbox, um ambiente isolado cujo diretório inicial persiste entre as sessões.
• Dê contexto ao seu agente: A memória gerenciada do agente permite que ele se lembre do que aprendeu em conversas anteriores, para que ele possa personalizar suas respostas.
• Depure e teste seu agente: MLflow Tracing registra cada etapa que seu agente realiza, e você pode armazenar e governar rastreios em escala no Unity Catalog.

Procurando ML clássico ou aprendizado profundo? Consulte Aprendizado de máquina no Azure Databricks.

Introdução

Aprenda o que a Agent Bricks oferece e monte seu primeiro agente.

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Início rápido do Agente Bricks	Construa e implante seu primeiro agente com a CLI Agent Bricks.
O que é Agent Bricks?	Aprenda os componentes de um agente e como o Agent Bricks suporta cada um deles.
CLI do Agente Bricks	Crie, execute e implante agentes pela linha de comando ou importe um agente existente.

Conectar aos modelos

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Conectar aos modelos	Acesse modelos frontier e abertos via Unity Gateway com uma API única, e mude de modelos sem mudar o código do agente.

Adicionar contexto do agente

Dê ao seu agente memória, ferramentas e acesso aos seus dados.

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Memória e sessões do agente	Armazene o estado da conversa e a memória de longo prazo em repositórios gerenciados apoiados pelo Lakebase.
Servidores MCP e ferramentas de agentes	Conecte agentes a servidores e ferramentas MCP gerenciados pelo Azure Databricks, personalizados e externos.
Servidor MCP Genie One	Dê aos agentes o contexto empresarial combinado da sua organização por meio de perguntas em linguagem natural sobre dados governados.
Pesquisa de IA	Recupere textos relevantes e dados não estruturados de um índice gerenciado do AI Search.

Implantar seu agente

Execute seu agente com um servidor de agentes em computação gerenciada.

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Implantar agentes no Azure Databricks	Aprenda a stack de computação do agente: framework ou harness, servidor do agente e runtime do agente.
Servidor do agente	Sirva seu agente com DurableAgentServer: execuções síncronas, de streaming e em segundo plano, com recuperação de falhas.
Tempo de Execução do Agente	Implante e gerencie agentes em computação hospedada no Azure Databricks.
Databricks Sandbox	Dê aos agentes um ambiente isolado para rodar o código que escrevem, com acesso com escopo definido a dados governados.

Consulte seu corretor

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Query agents deployados em Azure Databricks	Envie requisições para agentes em produção por meio da API de invocação, da API Responses ou de SQL.

Observabilidade e qualidade do agente

Rastreie, avalie e monitore agentes em desenvolvimento e produção.

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Observabilidade e qualidade do agente	Aprenda como o MLflow rastreia, avalia e monitora agentes.
Rastreamento do MLflow	Registre cada etapa que um agente executa para depurá-la e melhorá-la.
Avalie e melhore	Meça a qualidade dos agentes com juízes de LLM, avaliadores personalizados e feedback de especialistas.

Governe seus agentes

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Unity Gateway	Regule o acesso a modelos, servidores MCP e habilidades, com proteções, limites de taxa e rastreamento de uso.

Transformar dados não estruturados

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Funções de IA	Aplique modelos de IA aos seus dados do SQL para classificar, extrair, resumir e fazer parsing de documentos.