Навыки агента для помощников по написанию кода ИИ

Навыки агента — это файлы инструкций для конкретной задачи, которые ИИ-помощники по программированию, такие как Claude и GitHub Copilot, могут загружать для выполнения задач разработки в Azure Databricks. Пакет навыков, содержащий знания по конкретной области, наилучшие практики и рабочие процессы, преобразуется в формат, оптимизированный для использования ИИ. Чтобы узнать, как расширить код Genie в рабочей области Azure Databricks, см. статью "Расширение кода Genie с помощью навыков агента".

Навыки соответствуют стандарту открытых навыков агента . Каждый навык — это файл Markdown с метаданными начальной части, которые описывают, когда и как следует использовать навык. Помощники по программированию искусственного интеллекта автоматически обнаруживают и загружают соответствующие навыки на основе задачи.

Установка навыков

Установите навыки с помощью Skills CLI, менеджера пакетов с открытым исходным кодом для навыков агента. Интерфейс командной строки сканирует репозиторий GitHub для файлов навыков и устанавливает их в проект, чтобы помощник по программированию на основе ИИ смог обнаруживать и использовать их автоматически.

# List skills in a repository
npx skills add databricks/databricks-agent-skills --list

# Install specific skills
npx skills add databricks/databricks-agent-skills --skill databricks-apps --skill databricks-pipelines

# Install all skills from a repo to all agents
npx skills add databricks/databricks-agent-skills --all

# Remove interactively (select from installed skills)
npx skills remove

Интерфейс командной строки требует только того, чтобы репозиторий содержал файлы навыков. Владельцы репозитория не должны настраивать что-либо для работы с навыками интерфейса командной строки.

Репозитории навыков

репозиторий GitHub Описание Навыки
Навыки агента Azure Databricks Официально поддерживаемые ключевые навыки для разработки на Azure Databricks в области вычислений, оркестрации, хранилищ данных и приложений. Azure Databricks CLI, Databricks Apps, Пакеты ресурсов, Задания Lakeflow, Lakebase, Обслуживание моделей, Декларативные конвейеры Lakeflow Spark, бессерверная миграция
Навыки шаблона приложения Databricks Навыки для конкретных задач, внедренные в шаблоны приложений Databricks для агентов (LangGraph, LangChain, пакет SDK openAI Agent), комплекты приложений (Lakebase, Genie, Analytics) и чат-бот/платформы приложений для данных (Streamlit, Dash, Gradio, Shiny, Flask, Node.js). Краткий старт, развертывание, изменение агента, добавить инструменты, создать инструменты, найти инструменты, миграция с обслуживания моделей, запустить локально, нагрузочное тестирование, API супервизора
Навыки инструментария разработки ИИ Подобранные навыки сообщества, охватывающие более 25 шаблонов разработки для Azure Databricks. Agent Bricks, функции ИИ, панели мониторинга AI/BI, приложения Databricks, пакеты ресурсов, Databricks Lakehouse, Genie, Iceberg, Lakebase, Lakeflow Jobs, представления метрик, оценка MLflow, сервинг моделей, Python SDK, декларативные конвейеры Lakeflow Spark, структурированная потоковая обработка, синтетические данные, Unity Catalog, векторный поиск, прием данных Zerobus
Навыки MLflow Навыки инструментирования, отладки и оценки агентов LLM с помощью MLflow. Начало работы с MLflow, агент MLflow, инструментирование трассировки, получение и анализ трассировок, запрос метрик, оценка агента, анализ сеансов чата, поиск по документации MLflow

Дальнейшие действия

  • Last updated on