Разработка агентов в Azure Databricks

Agent Bricks — это платформа для разработчиков агентов Azure Databricks. Используйте его для создания и развертывания агентов, которые обеспечивают ваши продукты на базе агентов и рабочие процессы.

Agent Bricks поддерживает основные рабочие процессы для создания продукционного агента:

• Развернуть агента: Agent Runtime размещает агентов, построенных с любым фреймворком или обвязкой — с состоянием или без состояния, а AgentKit добавляет надёжное выполнение, чтобы запуски пережили перезагрузки и сбои.
• Безопасный запуск кода: Агенты выполняют написанный ими код в Databricks Sandbox — изолированной среде, домашняя папка которой сохраняется в разных сессиях.
• Обогатите контекст вашего агента: память и сессии агента позволяют агенту вспомнить, что он узнал в предыдущих разговорах, что позволяет персонализировать ответы и снижать затраты на токены.
• Отлаживайте и тестируйте своего агента: MLflow Tracing фиксирует каждый шаг, который выполняет ваш агент, и вы можете хранить трассы и управлять ими в любом масштабе в Unity Catalog.

Agent Bricks CLI создает каркас кода агента, который подключается к этим сервисам. Вы можете итерировать локально, в том числе с помощью агентов для программирования, а затем развернуть агента.

Get started

Узнайте, что предлагает Agent Bricks, и создайте своего первого агента.

Guide	Description
Быстрый старт Agent Bricks	Создайте и разверните своего первого агента с помощью CLI Agent Bricks.
Что такое Agent Bricks?	Изучите компоненты агента и то, как Agent Bricks поддерживает каждый из них.
Agent Bricks CLI	Создайте, запустите и разверните агенты из командной строки или подключите существующий агент.

Подключиться к моделям

Guide	Description
Подключиться к моделям	Вызывайте frontier и открытые модели через Unity Gateway с одним API и переключайте модели без изменения кода агента.

Добавить контекст агента

Обогатите контекст вашего агента памятью, инструментами и данными вашей организации.

Guide	Description
Память и сессии агента	Храните состояние диалога и долгосрочную память в управляемых хранилищах на базе Lakebase.
MCP-серверы и агентные инструменты	Подключайте агентов к управляемым Azure Databricks, пользовательским и внешним серверам MCP и инструментам.
Сервер Genie One MCP	Обогащайте агентов объединённым бизнес-контекстом вашей организации с помощью вопросов на естественном языке к управляемым данным.
Поиск ИИ	Получите релевантный текст и неструктурированные данные из управляемого индекса поиска ИИ.

Разверните вашего агента

Запускайте агента с агент-сервером на управляемых вычислениях.

Guide	Description
Развертывание агентов в Azure Databricks	Изучите вычислительный стек агентов: фреймворк или харнесс, агент-сервер и среда выполнения агента.
Сервер агента	Обеспечьте своему агенту DurableAgentServer синхронные, стриминговые и фоновые запуски с восстановлением после сбоев.
Среда выполнения агента	Развертывайте и управляйте агентами в вычислительных ресурсах, размещенных на Azure Databricks.
Песочница Databricks	Дайте агентам изолированную среду для запуска написанного ими кода с ограниченным доступом к управляемым данным.

Уточните у своего агента

Guide	Description
Агенты запросов, развернутые в Azure Databricks	Отправляйте запросы развернутым агентам через API вызова, API ответов или SQL.

Мониторинг и качество агентов

Отслеживайте, оценивайте и контролируйте агентов на этапах разработки и эксплуатации.

Guide	Description
Наблюдаемость и качество агентов	Узнайте, как MLflow отслеживает, оценивает и контролирует агентов.
Отслеживание MLflow	Записывайте каждый шаг, который выполняет агент, для его отладки и улучшения.
Оценивайте и улучшайте	Измеряйте качество агентов с помощью судей LLM, индивидуальных оценщиков и экспертной обратной связи.

Контролируйте своих агентов

Guide	Description
Unity Gateway	Регулировать доступ к моделям, серверам MCP и навыкам с помощью ограничений, ограничений частоты запросов и отслеживания использования.

Преобразуйте неструктурированные данные

Guide	Description
Функции ИИ	Применяйте модели ИИ к вашим данным из SQL для классификации, извлечения, суммирования и разбора документов.