使用 Supervisor Agent 建立協調的多代理系統

本頁說明如何利用 Supervisor Agent 建立多代理監督系統，協調 AI 代理與工具協同處理複雜任務。您可以根據您的主題專家的自然語言意見反應，改善其協調。

什麼是主管代理人？

使用 Supervisor Agent 建立一套監督系統，協調 Genie 代理、代理端點、Unity Catalog 函式、MCP 伺服器與自訂代理，協同合作完成跨不同專業領域的複雜任務。 Supervisor Agent 運用先進的 AI 協調模式來管理代理互動、任務委派及結果綜合，提供全面解決方案。它支援多種語言。

主管代理會幫你建置系統，並讓你能透過人工回饋逐步改進。它非常適合支援下列使用案例：

藉由搜尋研究報告和使用方式數據，提供市場分析和見解。
回答有關內部程序的問題，並將票證待辦專案自動化。
藉由回答原則、常見問題、帳戶和其他問題來加速客戶服務。

主管代理人讓你能提升主管的協調品質，並根據專家的自然語言回饋調整代理人行為。提供範例與指引以優化系統效能。

Supervisor Agent 建立一個完整的端點，供你下游應用使用。例如，您可以在遊樂場中提交提示，或使用 Databricks Apps 建置聊天應用程式，來與端點互動。主管具有內建訪問控制，因此其終端使用者只能存取其可存取的子代理程式和數據。

監督代理使用預設儲存空間來儲存臨時資料轉換、模型檢查點及驅動每個代理的內部元資料。刪除代理程式時，會從預設儲存體中移除與代理程式相關聯的所有資料。

Requirements

包含下列各項的工作區：
- 提供無伺服器運算（在支援區域的 Unity Catalog 工作區預設啟用）。
- 已啟用 Unity 目錄。請參閱為 Unity Catalog 啟用工作區。
- 取得模型服務。
- 可取得非零預算的無伺服器使用政策。
一個位於支援區域的工作區。
您必須有可供使用的代理程式或工具。你必須至少提供一位次級代理人。
監督代理的最終使用者需要明確存取權限才能與每個子代理互動。請參閱支援的子代理與工具以了解所需權限。

支援的子代理與工具

Warning

在代理程式工具中執行任意程式碼可能會暴露代理程式有權存取的敏感或私人資訊。客戶負責只執行受信任的程式碼，並實作護欄和適當的權限，以防止意外存取資料。

建立監督代理時，您必須提供供其協調的子代理，並明確授予終端使用者對每個子代理的存取權限。下表列出支援的子代理類型、如何建立每種類型，以及所需的最終使用者權限。主管具有內建訪問控制，因此其終端使用者只能存取其可存取的子代理程式和數據。若無明確存取權，主管無法回覆次級代理人的有用回應。

次代理者類型	如何建立	必須的最終使用者權限
精靈特工	創建並管理精靈代理人	存取 Genie 代理及其底層的 Unity 目錄物件。請參見「分享精靈代理人」。
已發佈的儀表板	建立儀表板，然後發佈儀表板	`CAN VIEW` 在已發佈的儀表板上。請參見管理儀表板權限。
知識助理代理程式端點	使用 Knowledge Assistant 在你的文件上建立高品質的聊天機器人	`CAN QUERY` 於代理程式端點上。請參見管理權限。
模型服務端點	建立自訂模型服務端點	`CAN QUERY` 位於服務端點上。請參閱管理模型服務端點的許可。
Unity 資料目錄函式	使用 Unity 目錄函式建立 AI 代理工具	`EXECUTE` 關於 Unity Catalog 函數。請參見執行。
Unity 目錄數據表	Azure Databricks 資料表	`SELECT` 於資料表上，以及 `USE CATALOG` 和 `USE SCHEMA` 於其父目錄和結構描述上。請參閱 Unity 目錄權限參考。
Unity 目錄卷	Unity Catalog 磁碟區是什麼？	在磁碟區上使用 `READ VOLUME`，以及在其父目錄和結構描述上使用 `USE CATALOG` 和 `USE SCHEMA`。請參閱 Unity 目錄權限參考。
AI 搜尋索引	建立 AI 搜尋端點與索引	`USE CATALOG` 在上層目錄上、`USE SCHEMA` 在上層綱要上，以及 `SELECT` 在 AI 搜尋索引上。請參閱 Unity 目錄權限參考。
監督代理人	使用 Supervisor Agent 建立協調的多代理系統	`CAN QUERY` 關於主管探員。請參見步驟四：管理權限。
外部 MCP 伺服器	透過 MCP 服務將客服人員連接到第三方工具，或從 Databricks 市集安裝一個。	`USE CONNECTION` 在 Unity 目錄連結上。請參見 USE CONNECTION。
自訂 MCP 伺服器	自己架設 MCP 伺服器	`CAN_USE` 在 Databricks 應用程式中。請參閱 AI 代理程式的驗證。
自訂代理程式	撰寫一個 AI 代理並部署到 Databricks 應用程式上	`CAN_USE` 在 Databricks 應用程式中。請參閱 AI 代理程式的驗證。

建立多代理程式監督系統

轉到代理圖標。在您的工作區左側導覽面板中選擇代理程式。點選 「建立代理人」，並選擇 「主管代理人」。

步驟一：設定你的主管

設定你的主管，並加入它會協調的客服人員。

主管代理設定頁面，左側顯示工具與子代理窗格。

在左側窗格 的「工具與子代理人」 中，加入你的工具與子代理人。點選你想新增的工具/代理類型，然後從出現的下拉選單中選擇。或者，使用搜尋欄選擇工具或代理人。你可以選擇多達 50 種不同的代理人和工具。
為了獲得更好的結果，請為每個工具/子代理提供描述。點擊工具/子代理即可調整描述。主管會使用描述中的資訊來協助協調代理。盡可能提供詳細數據，以協助改善其工作委派。
要管理每個工具/代理的權限，請將滑鼠移到工具/代理圖塊上，點選這樣就能在 Azure Databricks 開啟該工具/代理，你可以從那裡設定權限。請參閱支援的子代理與工具，了解所需的最終使用者權限。

Note

如果使用者無法存取任何子代理程式，主管將會結束交談。如果使用者可以存取某些子代理程式，但並非所有子代理程式，主管會將交談重新導向避開使用者無法存取的子代理程式。
（可選）在指示欄中，明確指示指導教授應如何回應。
（可選）在描述欄位，提供該指導教授的工作內容摘要。此描述會顯示給使用者並用於搜尋。

步驟二：測試你的主管代理人

主管完成初始化後，測試他協調多個代理人處理複雜任務的能力。在右側窗格中，與代理程式聊天以評估其回應。

（可選）你也可以在 AI Playground 測試代理。點擊 在 Playground 中開啟。這會開啟 AI 遊樂場，並連接您的指導端點。如果您已啟用 AI 輔助功能，您可以啟用 AI 法官 和 綜合工作產生 ，以協助您評估主管。
請為你的主管輸入一個複雜問題或任務。
評估其回應。確保主管成功將任務委派給正確的代理人。
在與主管互動時，可能會被提示 新增指引 以改善其回應。提供回應指引並重新生成回應。
根據客服人員的回應，調整左側面板的描述與指示欄位，以改善配置。

如果您對主管的效能感到滿意，請繼續使用主管 as-is。

步驟三：提升指導教授

主管代理可以根據自然語言回饋調整主管的行為。透過配置頁面收集專家回饋，提升主管的協調品質。收集主管的標記數據可以改善其效能。監督代理會根據新資料重新訓練並優化監督者。

在範例標籤中，為指導教授新增問題和任務情境。

新增問題到標籤：
1. 按兩下 [+ 新增 ] 以新增問題。
2. 在新增問題對話框中，輸入您的問題。
3. 按一下新增。問題應該會出現在UI中。
4. 重複執行，直到新增您想要評估的所有問題為止。
5. 若要刪除問題，請點擊kebab功能表，然後點擊刪除。
在完成問題添加後，你可以將代理程式分享給他人，以協助你建立高品質的標記數據集。分享您的主管客服設定頁面連結，以收集專家回饋。
確保專家能接觸到主管代理人及適當的次代理人：
1. 在右上角，點擊烤肉選單的以管理權限。授權專家CAN_MANAGE權限，讓他們能存取代理人並提供回饋。
2. 確保專家能接觸到每個子代理。請參閱支援的子代理與工具，了解各子代理類型的所需權限。
如果 SME 無法存取任何子代理程式，主管將會結束交談。如果使用者可以存取某些子代理程式，但並非所有子代理程式，主管會將交談重新導向避開使用者無法存取的子代理程式。
要標註資料，請點擊問題並在出現的面板中新增指引。規範一經存檔即生效。
請在設定頁面或 AI Playground 再次測試代理，看看效能提升。如果需要，可以增加更多問題和指引，幫助他們持續改進行為。

步驟 4：管理權限

預設情況下，只有代理作者和工作區管理員擁有代理權限。若要允許其他使用者編輯或查詢您的客服專員，您需要明確授予他們權限。

若要管理客服專員的權限：

請在代理人頁面開啟您的代理人。
在頂端，按一下 Kebab 選單。
按一下 [管理權限]。
在 [權限設定] 視窗中，選取使用者、群組或服務主體。
選取要授與的權限：
- 可管理：允許管理代理，包括設定權限、編輯代理設定及提升品質。
- 可查詢：允許在 AI Playground 及 API 中查詢代理端點。僅持有此權限的使用者無法在代理人頁面查看或編輯該代理。
按一下新增。
點選 [儲存]。

Note

對於在 2025 年 9 月 16 日之前建立的客服專員端點，您可以從「服務端點」頁面將「可以查詢」權限授予端點。

步驟 5：查詢代理端點

在代理頁面上，點擊端點以開啟代理端點並查看詳細資料。

有多種方式可以查詢已建立的主管端點。使用 AI Playground 中提供的程式碼範例作為起點。

點擊 在遊樂場開啟。
在 Playground 中，按一下 [取得程式碼]。
選擇您要如何使用端點：
- 選取 Curl API 以取得使用 curl 查詢端點的程式碼範例。
- 選取 Python API 以取得程式碼範例，以使用 Python 與端點互動。

使用 Databricks SDK 管理監控代理程式

Important

這項功能位於測試版 (Beta) 中。帳號管理員可從預覽頁面控制此功能的存取權限。請參閱管理 Azure Databricks 預覽。

你可以使用 Databricks SDK for Python 來程式化地建立和管理主管代理及其工具。欲了解完整可用操作清單，請參閱監督代理SDK參考資料。

建立一位主管代理人

以下範例建立一個新的監督代理，並擁有顯示名稱、描述與操作說明。

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.supervisoragents import SupervisorAgent

w = WorkspaceClient()

supervisor_agent = SupervisorAgent(
    display_name="<display-name>",
    description="<description>",
    instructions="<instructions>",
)
created = w.supervisor_agents.create_supervisor_agent(supervisor_agent=supervisor_agent)
print(created)

將<display-name>、<description>、和<instructions>替換為你的主管代理人的值。

管理工具（子代理）

你可以用 SDK 在現有的監督代理上新增、更新或移除工具（子代理）。工具代表子代理，如知識助理、Genie 代理、Unity 目錄函式及其他代理端點。

新增工具（子代理）

以下範例是在現有的監督代理上新增知識助理作為工具。

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.supervisoragents import Tool, KnowledgeAssistant

w = WorkspaceClient()

tool = Tool(
    tool_type="knowledge_assistant",
    description="<tool-description>",
    knowledge_assistant=KnowledgeAssistant(
        knowledge_assistant_id="<knowledge-assistant-id>",
    ),
)

created_tool = w.supervisor_agents.create_tool(
    parent="supervisor-agents/<supervisor-agent-id>",
    tool=tool,
    tool_id="<tool-id>",
)
print(created_tool)

用你的主管代理的 ID 來替換 <supervisor-agent-id>，用要新增為工具的知識助理的 ID 來替換 <knowledge-assistant-id>，以及用工具的唯一識別碼來替換 <tool-id>。

更新工具（子代理）

以下範例更新了現有工具的描述。

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.supervisoragents import Tool
from databricks.sdk.common.types.fieldmask import FieldMask

w = WorkspaceClient()

updated_tool = w.supervisor_agents.update_tool(
    name="supervisor-agents/<supervisor-agent-id>/tools/<tool-id>",
    tool=Tool(
        tool_type="knowledge_assistant",
        description="<new-description>",
    ),
    update_mask=FieldMask(["description"]),
)
print(updated_tool)

允許欄位： update_maskdescription。

移除工具（子代理）

以下範例展示如何從監督代理程式中刪除一個工具。

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

w.supervisor_agents.delete_tool(
    name="supervisor-agents/<supervisor-agent-id>/tools/<tool-id>",
)

Limitations

單一監督系統中不能使用超過 50 位客服人員。
AI 搜尋索引子代理僅支援 Delta Sync 索引。請參閱「建立 AI 搜尋端點與索引」。

不支援原生網頁搜尋。不過，你可以新增一個網頁搜尋 MCP 伺服器，例如 Azure Databricks Marketplace 的 You.com，作為外部 MCP 工具。

啟用強化安全性與合規功能的工作區則不被支援。詳見增強安全性與合規附加元件。

下一步

Supervisor Agent 的長期任務

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Last updated on 2026-07-10