Tutorial: Control del acceso a modelos de un agente de codificación con Unity AI Gateway

En este tutorial, conectará un agente de codificación externo, como ElCódice, la CLI de Gemini o el cursor, a modelos de lenguaje grandes (LLM) regidos por Unity AI Gateway. A continuación, controlar quién puede acceder a esos modelos y cuánto puede consumir y gastar el agente. En lugar de que cada desarrollador pegue una clave de API de proveedor en su herramienta, cada solicitud se enruta a través de un servicio de modelo de Unity AI Gateway. Unity Catalog controla quién puede usar qué modelos y Unity AI Gateway aplica límites y registros de uso y costo.

Al final de este tutorial, habrás:

  • Un agente de codificación que envía todas las solicitudes de modelo a través de Unity AI Gateway mediante las credenciales de Azure Databricks, sin ninguna clave de API de proveedor en la máquina del desarrollador.
  • Registros centrales del uso y el coste del agente, sujetos a los límites de tasa y los permisos que hayas establecido en el servicio de modelo.

Prerequisites

Paso 1: Conexión del agente de codificación

Puede conectar el agente de una de estas dos maneras:

  • ucode (recomendado): un lanzador de código abierto (Unity AI Gateway Coding CLI) que gestiona OAuth y escribe el archivo de configuración de cada agente, incluidos la URL base del servicio del modelo y el modelo. No administras manualmente las claves de API ni los puntos de conexión.
  • Configuración manual: Establece la URL base del servicio del modelo y configura el modelo tú mismo en los ajustes integrados de la herramienta (Cursor, Codex o Gemini CLI). Consulte Integración con agentes de codificación.

En esta sección se usa ucode. Instálelo y, a continuación, ejecute el agente que desee:

uv tool install git+https://github.com/databricks/ucode

Codex

ucode codex

Para ejecutarlo en modo no interactivo, pasa el indicador propio del agente a través de ucode:

ucode codex --full-auto

Gemini CLI

ucode gemini

OpenCode

ucode opencode

Copilot

ucode copilot

En la primera ejecución, ucode solicita la dirección URL del área de trabajo y se autentica; las ejecuciones posteriores van directamente al agente.

Paso 2: Gestionar el acceso al modelo del agente

Puede controlar un servicio de modelo como cualquier otro elemento protegible del catálogo de Unity: conceder EXECUTE para controlar quién puede usarlo y usar Unity AI Gateway para limitar el volumen y el gasto de solicitudes. Configure cualquiera de las siguientes opciones:

  • Administrar quién puede acceder al modelo: en el Explorador de catálogos, abra el servicio de modelo y conceda EXECUTE a usuarios o grupos en la pestaña Permisos .
  • Limitar el volumen de solicitudes: en el Explorador de catálogos, en la pestaña Información general del servicio del modelo, haga clic en Configurar en Límites de tasa. Establezca un límite de velocidad de solicitudes por minuto (QPM) o tokens por minuto (TPM) para todas las solicitudes del punto de conexión o por usuario.
  • Establecer un presupuesto de gasto: un administrador de cuentas puede crear un presupuesto con ámbito para todos los puntos de conexión de Unity AI Gateway. El presupuesto agrupa el gasto de todos tus servicios de modelos; configura un umbral de alerta para recibir una notificación o bloquear el uso antes de que los costes lo superen.

Paso 3: Compruebe que el tráfico está controlado

Confirme que las solicitudes del agente pasan por Unity AI Gateway y se registran:

  • Desde el agente: Envía una solicitud. El agente responde con el modelo que configuró, sin ninguna clave de API de proveedor en la máquina.

  • En la tabla del sistema de uso: consulte el seguimiento del uso para confirmar que el servicio de modelo registra las solicitudes:

    SELECT service_name, requester, status_code, COUNT(*) AS calls
FROM system.ai_gateway.usage
WHERE service_type = 'MODEL_SERVICE'
GROUP BY service_name, requester, status_code
ORDER BY calls DESC;

Para analizar el gasto con más detalle, consulte Analizar el coste de la Unity AI Gateway.

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