Agent Bricks hızlı başlangıç

Important

Bu özellik Beta sürümündedir. Bunu etkinleştirmek için herhangi bir çalışma alanı ayarı gerekmez. Başlamak için Agent Bricks CLI'sini kurun.

Bu hızlı başlangıç, ajanları oluşturmak ve dağıtmak için kullanılan Azure Databricks komut satırı aracı Agent Bricks CLI'yi (databricks-agentbricks) kullanarak sizi boş bir dizinden dağıtılmış özel bir ajana ulaştırır. Agent Bricks CLI, model erişimi, bellek, oturumlar, araçlar ve takip işlemlerini sizin için yönetir, böylece ajanınızın mantığına odaklanabilirsiniz.

Agent Bricks CLI nasıl çalışır

Agent Bricks CLI, bir framework şablonundan yerel bir proje oluşturur; çalışma zamanı, testler ve isteğe bağlı sohbet arayüzü zaten hazır yapılandırılmıştır. Uygulama mantığını (model, araçlar ve istemler) yazıyorsunuz ve CLI bunu yerel olarak çalıştırıp dağıtıyor. Deklaratif agent.toml dosyası, ajanınızın bağımlı olduğu araçlar, bellek, oturumlar ve izleme gibi Azure Databricks tarafından yönetilen kaynaklar için doğruluk kaynağıdır. agentbricks deploy her şeyi yapılandırıp birbirine bağlamak için onu okur.

Üç komut, bir ajanı boş bir dizinden üretime götürür:

  • agentbricks init proje iskeletini oluşturur ve agent.toml yazar.
  • agentbricks dev, Azure Databricks'in kullandığı aynı çalışma zamanı ve ortamı kullanarak ajanı yerel olarak çalıştırır.
  • agentbricks deploy Beyan edilen kaynakları sağlar ve konuşlandırmayı devreye alır.

Agent Bricks CLI yaşam döngüsü: başlatma, geliştirme ve dağıtma aşamaları temel eylemleriyle birlikte

Prerequisites

  • Databricks CLI, kurulu ve PATH'inizde.

  • Python 3.10 veya üzeri, pip.

  • Agent Bricks CLI aracını yükleyin:

    pip install databricks-agentbricks

1. Adım: Kimlik doğrulaması

OAuth ile çalışma alanınıza kimlik doğrulaması yapın, adlandırılmış bir profil kaydedin ve bunu Agent Bricks CLI için varsayılan olarak ayarlayın:

databricks auth login --host https://<your-workspace-url> --profile <profile>
agentbricks login --profile <profile>

Adım 2: Proje iskeletini oluşturun

--framework ile bir çerçeve şablonu seçerek yeni bir ajan projesinin iskeletini oluşturun:

agentbricks init --framework langgraph my-agent
cd my-agent

Adım 3: Ajanı yerel olarak çalıştırın

Ajanı bilgisayarınızda çalıştırarak dağıtmadan önce test edin:

agentbricks dev

Bu, Azure Databricks ajanı çalışma zamanında kullanılan aynı komut ve ortamı kullanarak, Azure Databricks model hizmetine bağlı olarak port 8000'de yerel bir sunucu başlatır. Temsilciyle etkileşim kurmak için istekleri http://localhost:8000 gönderin.

Adım 4: Aracıyı dağıtın

Aracıyı Azure Databricks agent runtime'ına dağıtın:

agentbricks deploy my-agent

Agent Bricks CLI, bağlı depoları hazırlar, ajanın hizmet sorumlusuna bunlara erişim tanır ve dağıtımı devreye alır. Bittiğinde, CLI dağıtımın URL'sini döndürür. Canlı ajanınızla etkileşim kurmak için URL'yi açın.

Sonraki Adımlar

  • Son güncelleştirme: