代理砖块

本文介绍什么是 Agent Bricks、工作原理以及它支持的用例。

什么是Agent Bricks？

Agent Bricks 为技术和非技术团队提供了一种用于将其数据转化为生产级 AI 代理的简化途径。可以使用自然语言和预配置的模板为信息提取、知识帮助和多代理协调等任务构建和优化声明性代理。

通过 MLflow 进行内置评估，使用 Unity 目录统一治理，通过 AI 网关打开对任何模型或框架的支持，以及集成的 MCP 目录，Agent Bricks 提供了部署 AI 解决方案所需的所有内容。

作为 Databricks 指定服务，Agent Bricks 在处理客户内容时使用 Azure Geographies 来管理数据驻留。

包含以下内容的工作区：
- 已启用 Mosaic AI Agent Bricks 预览版 (Beta)。请参阅管理 Azure Databricks 预览版。
- 已启用无服务器计算。请参阅无服务器计算要求。
- 启用了 Unity Catalog。请参阅为 Unity Catalog 启用工作区。
- 通过 system.ai 架构访问 Unity 目录中的基础模型。
- 通过非零预算访问无服务器预算策略。
其中一个受支持区域的工作区：centralus、eastus、eastus2、northcentralus、southcentralus。 westus 或 westus2 中的一项。

Agent Bricks 由 Databricks 马赛克 AI 提供支持，允许用户快速轻松地部署使用其独特数据自定义的综合 AI 代理系统。

指定问题。

请说明您的用例并指明您的数据。
Agent Bricks 会自动为你构建整个 AI 代理系统。

Agent Bricks 将自动尝试各种 AI 模型，使用数据微调它们，使用创新的 AI 技术优化系统，并评估它们以提供最佳的内置系统。
进一步完善系统，以便持续改进。

使用 Agent Bricks 时，Databricks 将在后台运行其他方法和超参数扫描，以持续优化模型结果。如果我们的评估表明不同的模型将取得更好的结果，Databricks 将不收取额外费用通知你。

Agent Bricks 与 Databricks Data Intelligence Platform 的其余部分无缝集成。这意味着你拥有部署 AI 解决方案所需的一切，从安全性和治理到数据集成、矢量索引和质量评估。这一切都可以通过一键优化部署实现。

代理 Bricks 目前支持以下用例：

Important

某些代理砖块功能处于 Beta 版中。工作区管理员可以从 “预览 ”页控制对这些功能的访问。请参阅管理 Azure Databricks 预览版。

代理砖块	用例
信息提取（Beta）	通过信息提取、分类等将文档和非结构化文本转换为结构化见解。
自定义 LLM （Beta 版）	自定义文本生成任务，例如摘要和文本转换。
知识助理	将文档转换为高质量的聊天机器人，可以回答问题并引用其来源。
管理代理	设计将 Genie 空间和代理组合在一起的多代理 AI 系统。
AI/BI Genie	将您的表格转换为专家级 AI 聊天机器人。
编写自己的代理代码	使用 OSS 库和代理框架构建自己的代理。

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