Agent Bricks FAQ

Respostas para perguntas comuns sobre o Agent Bricks, a plataforma de desenvolvedores de agentes do Azure Databricks. Para uma visão geral da plataforma, veja O que é Agent Bricks?.

O que é Agent Bricks?

Agent Bricks é a plataforma de desenvolvimento de agentes do Azure Databricks. Ele fornece a infraestrutura que agentes personalizados precisam em produção: acesso governado a modelos, servidores MCP e habilidades por meio do Unity Gateway, um servidor de agentes e um Agent Runtime para implantar e atender agentes, memória e sessões gerenciadas, ferramentas e servidores MCP, rastreamento e avaliação de MLflow, e governança via Unity Catalog.

Para quem é o Agente Bricks?

Agent Bricks é para desenvolvedores que criam agentes personalizados em código, desde um único agente até muitos agentes que atendem ao tráfego de produção. Para construir agentes sem escrever código, use Agentes Genie.

Como o Agente Bricks é diferente dos Genie Agents?

Genie Agents é uma forma low-code de criar agentes que respondem perguntas sobre suas tabelas e documentos. Agent Bricks é uma plataforma para escrever e implantar seu próprio código de agente. Um agente personalizado construído sobre Agent Bricks pode chamar Genie Agents como ferramentas.

Como o Agente Bricks é diferente do Genie One?

Genie One é a experiência para usuários de negócios trabalharem com dados e IA sem código. Agent Bricks é para desenvolvedores que criam agentes personalizados. Um agente personalizado pode chamar o Genie One como uma ferramenta.

Como o Agent Bricks é diferente do Omnigent?

Omnigent é um meta-harness que compõe e coordena múltiplos agentes, como agentes de codificação. O Agent Bricks fornece a infraestrutura para implantar e executar agentes personalizados. Você pode usar o Omnigent para desenvolver agentes personalizados que rodem em Agent Bricks.

O que aconteceu com o Assistente de Conhecimento e o Agente Supervisor?

Knowledge Assistant e Supervisor Agent são produtos legados. Para novos agentes low-code, use o Genie Agents. Para agentes escritos em código, use a CLI do Agent Bricks. Veja Outras formas de construir agentes.

Quais frameworks e modelos o Agent Bricks suporta?

O Agent Bricks trabalha com qualquer framework ou harness. O Agent Bricks CLI inclui modelos para LangGraph e o SDK OpenAI Agents. Agentes podem usar modelos Frontier e Open através do Unity Gateway, que permite trocar de modelo sem alterar o código do agente.

Onde os agentes construídos com Agent Bricks funcionam?

Os agentes rodam no Agent Runtime, que roda o servidor de agentes no Databricks Apps. O servidor agente, DurableAgentServer, serve o agente por meio da API de invocação e recupera as execuções interrompidas por um crash ou reinício. Veja Deploy agents on Azure Databricks.

Como começo a usar o Agent Bricks?

Instale a CLI do Agent Bricks com pip install databricks-agentbricks. Depois, execute agentbricks init para criar um projeto, agentbricks dev rodar o agente localmente e agentbricks deploy implantá-lo. Veja a CLI do Agente Bricks.

Posso usar Agent Bricks com um agente que já construí?

Sim. Para agentes construídos com LangGraph ou o SDK de Agentes OpenAI, execute agentbricks init --existing no diretório do projeto. A CLI prepara instruções de migração que um agente de programação segue para converter o projeto. Veja Adicionar um agente existente.

Como faço uma consulta para um agente construído com Agent Bricks?

Envie requisições para a API de invocação em /api/invocations, com a CLI Agent Bricks, a API REST ou Python. Veja os agentes de consulta implantados no Azure Databricks.

Como o Agent Bricks governa o que os agentes podem fazer?

O Unity Catalog governa os dados, ferramentas, modelos e agentes que seus agentes utilizam. O Unity Gateway governa o acesso a modelos, servidores MCP e skills, e aplica salvaguardas, limites de taxa e rastreamento de uso às chamadas que os agentes fazem para eles. As ferramentas podem rodar com as permissões do principal do serviço do aplicativo ou do usuário que enviou a solicitação. Veja a autorização do usuário solicitante.