Agent BricksはAzure Databricksのエージェント開発者プラットフォームです。 それを使って、あなたのエージェント製品やワークフローを支えるエージェントを構築し展開しましょう。
Agent Bricksは本番エージェントを構築するためのコアワークフローをサポートしています:
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エージェントをデプロイする: Agent Runtime は、任意のフレームワークやハーネスで構築された、ステートフルまたはステートレスのエージェントをホストし、AgentKit は永続実行を追加し、実行が再起動やクラッシュ後も継続するようにします。
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コードを安全に実行する:エージェントは、セッション間でホームディレクトリが永続する隔離された環境である Databricks Sandboxでコードを実行します。
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エージェントのコンテキストを豊かにする: エージェントのメモリとセッションは、エージェントが以前の会話で学んだことを思い出せるようにし、応答をパーソナライズしトークンコストを削減できるようにします。
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エージェントのデバッグとテスト: MLflowトレーシング はエージェントが行うすべてのステップを記録し、Unity Catalogでトレースを大規模に保存・管理できます。
Agent Bricks CLIは、これらのサービスに接続するエージェントコードをスキャフォールドします。 コーディング エージェントを活用する場合を含め、ローカルで反復してから、エージェントをデプロイできます。
概要
Agent Bricks が提供するものを学び、最初のエージェントを作成しましょう。
モデルに接続する
| ガイド |
Description |
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モデルに接続 |
Unityゲートウェイを通じて1つのAPIでFrontierやオープンモデルを呼び出し、エージェントコードを変えずにモデルを切り替えられます。 |
エージェント コンテキストを追加
エージェントの文脈をメモリ、ツール、組織のデータで豊かにしましょう。
| ガイド |
Description |
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エージェントメモリとセッション |
Lakebaseを基盤とするマネージドストアに会話状態と長期記憶を保存します。 |
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MCPサーバーとエージェントツール |
エージェントをAzure Databricks が管理する、カスタム、および外部の MCP サーバーやツールに接続しましょう。 |
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Genie One MCPサーバー |
管理されたデータに対する自然言語の質問を通じて、組織の統合されたビジネス コンテキストでエージェントを強化します。 |
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AI 検索 |
管理されたAI検索インデックスから関連テキストや非構造化データを取得します。 |
エージェントをデプロイする
管理型コンピュートでエージェントサーバーを使用してエージェントを運用してください。
エージェントに問い合わせる
エージェントの可観測性と品質
開発および運用環境のエージェントをトレース、評価、監視します。
| ガイド |
Description |
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エージェントの可観測性と品質 |
MLflowがどのようにエージェントを追跡、評価、監視しているかを学びましょう。 |
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MLflow Tracing |
エージェントがデバッグや改善のために取る各ステップを記録してください。 |
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評価と改善 |
LLMの審査員、カスタムスコアラー、専門家のフィードバックを活用してエージェントの質を測定しましょう。 |
エージェントを管理する
| ガイド |
Description |
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ユニティゲートウェイ |
モデル、MCPサーバー、スキルへのアクセスをガードレール、レート制限、使用状況追跡で管理します。 |
| ガイド |
Description |
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AI 関数 |
SQL から取得したデータに AI モデルを適用し、ドキュメントの分類、抽出、要約、解析を行います。 |