Agent-Fähigkeiten für KI-Codierungsassistenten

Agent-Fähigkeiten sind aufgabenspezifische Anweisungsdateien, die KI-Codierungsassistenten wie Claude und GitHub Copilot laden können, um Azure Databricks-Entwicklungsaufgaben auszuführen. Fähigkeitspakete fassen domänenspezifisches Wissen, bewährte Praktiken und Arbeitsabläufe in einem Format zusammen, das für die Nutzung durch KI optimiert ist. Informationen zum Erweitern von Genie Code im Azure Databricks-Arbeitsbereich finden Sie unter "Erweitern von Genie Code mit Agent-Fähigkeiten".

Fähigkeiten folgen dem Standard für offene Agent-Fähigkeiten . Jede Fähigkeit ist eine Markdown-Datei mit Front-Matter-Metadaten, die beschreibt, wann und wie die Fähigkeit verwendet werden soll. KI-Codierungsassistenten erkennen und laden relevante Fähigkeiten basierend auf der jeweiligen Aufgabe automatisch.

KI-Tools installieren

Installiere Azure Databricks AI-Tools mit der Databricks CLI-Befehlsgruppeaitools. Die CLI erkennt unterstützte Coding-Agenten und installiert Azure Databricks Skills und Plugins, damit Ihr Agent effektiv mit Azure Databricks-Ressourcen wie Bundles, Jobs und SQL arbeiten kann.

# Install skills for all detected agents
databricks aitools install

# Install skills for a specific agent
databricks aitools install --agents claude-code

# Install skills into the current project instead of globally
databricks aitools install --scope project

# Install specific skills
databricks aitools install --skills bundles,sql

Verwenden Sie databricks aitools list, databricks aitools update und databricks aitools uninstall, um installierte KI-Tools zu verwalten. Alle Optionen finden Sie in aitools der Befehlsgruppe.

Um Fähigkeiten aus beliebigen GitHub Repositorys zu installieren, die nicht über die Databricks CLI verteilt werden, verwenden Sie die Skills CLI, einen Open-Source-Paket-Manager für Agent-Fähigkeiten. Die Skills CLI scannt ein GitHub Repository nach Qualifikationsdateien und installiert sie in Ihrem Projekt, damit Ihr KI-Codierungsassistent sie automatisch erkennen und verwenden kann.

KI-Tools und verwaltete MCP-Server

KI-Tools und verwaltete MCP-Server lösen unterschiedliche Hälften desselben Problems, und die meisten Setups nutzen beides:

  KI-Tools Verwaltete MCP-Server
Was es bietet Wissen: Azure Databricks Muster, APIs und Workflows, die der Agent beim Schreiben von Code anwendet. Tools: aufrufbare Endpunkte, die ein Agent verwendet, um Unity-Katalogdaten abzufragen, SQL auszuführen, Indizes zu durchsuchen und Genie Agents aufzurufen.
Wo es läuft Lokal im Skills- oder Plugin-Verzeichnis deines Coding-Agenten. Gehostet von Azure Databricks, gesteuert von Unity Catalog.
Wie man es einrichtet databricks aitools install Füge die Server-URL zur MCP-Konfiguration deines Clients hinzu und authentifiziere dich. Siehe MCPs mit KI-Assistenten und Codierungs-Agenten verbinden.

Fähigkeiten lehren den Agenten, wie man arbeitet; MCP-Server lassen es die Arbeit erledigen. Eine Skill kann einen Agenten zu einem verwalteten MCP-Server für eine Aufgabe leiten, aber die Skill ist selbst kein MCP-Server, und die Installation von KI-Tools konfiguriert keine MCP-Server für dich. Wenn Ihr Agent sowohl korrekten Azure Databricks-Code schreiben als auch Live-Workspace-Daten lesen soll, installieren Sie KI-Tools und verbinden Sie die benötigten verwalteten MCP-Server.

Qualifikationsrepositorys

GitHub Repository Beschreibung Fähigkeiten
Kenntnisse des Azure Databricks-Agents Offiziell gepflegte Kernfunktionen und Plugins für die Azure-Databricks-Entwicklung in den Bereichen Compute, Orchestrierung, Speicher und Anwendungen. Diese Fähigkeiten werden mit databricks aitools install installiert. Unter anderem umfassen sie Fähigkeiten für Agent Bricks, KI-Funktionen, KI/BI-Dashboards, Databricks-Apps, Bundles, Databricks CLI, Databricks Lakehouse, Genie, Iceberg, Lakebase, Lakeflow Jobs, Metrikansichten, MLflow-Evaluation, Model Serving, Python SDK, Lakeflow-Pipelines, serverlose Migration, strukturiertes Streaming, synthetische Daten, Unity-Katalog, KI-Suche und Zerobus-Ingest
KI-Entwicklerkit-Fähigkeiten Kuratierte Community-Kompetenzen, die die Entwicklungsmuster von Azure Databricks abdecken. Deprecated. Diese Fähigkeiten sind mit Azure Databricks Agent Skills verfügbar. Um Konflikte zu vermeiden, deinstalliere die AI Dev Kit Skills, bevor du Databricks Agent-Skills installierst. Siehe AI Dev Kit deinstallieren.
Fähigkeiten der Databricks-App-Vorlage Aufgabenspezifische Fähigkeiten eingebettet in Databricks-App-Vorlagen für Agents (LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK), App Kits (Lakebase, Genie, Analytics) und Chatbot/Data App Frameworks (Streamlit, Dash, Gradio, Shiny, Flask, Node.js). Schnellstart, Bereitstellen, Agent ändern, Tools hinzufügen, Tools erstellen, Tools entdecken, Von Model Serving migrieren, Lokal ausführen, Lasttests, Supervisor-APIs
MLflow-Fähigkeiten Fähigkeiten zum Instrumentieren, Debuggen und Auswerten von LLM-Agents mit MLflow. MLflow-Onboarding, MLflow-Agent, Instrumentierung der Ablaufverfolgung, Abrufen und Analysieren von Ablaufverfolgungen, Abfragen von Metriken, Agent-Bewertung, Analyse von Chat-Sitzungen, MLflow-Dokumentensuche

Weitere Ressourcen

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