Agentes de IA de producción

Crea a tu manera con tu IDE preferido y marcos como LangChain, LangGraph o LlamaIndex, y luego implementa en cómputo sin servidor en un solo paso. O avanza más rápido sin código utilizando generadores de agentes administrados, como Supervisor Agent y Knowledge Assistant, para un razonamiento en varios pasos y una recuperación de datos gobernados fácil de usar. Antes de ponerlos en marcha, valida el comportamiento de los agentes y el uso de herramientas en AI Playground.

Tus agentes se conectan directamente con el lakehouse, tu fuente de información gobernada. Crea canalizaciones de RAG, procesa documentos a gran escala y conecta sistemas como SharePoint y Google Drive mientras se mantienen los controles de acceso existentes. Proporciona a los agentes memoria persistente con Lakebase, almacenada en tu lakehouse.

Agent Bricks soporta de forma nativa el protocolo de contexto del modelo (MCP), el estándar emergente para la integración de herramientas, que otorga a los agentes acceso seguro a API, bases de datos y aplicaciones SaaS. Autentica servicios a través de Unity Catalog con credenciales administradas de forma centralizada y registros de auditoría. Descubre y comparte herramientas MCP en toda tu organización a través de un catálogo integrado con todas las integraciones visibles, con permisos y auditables.

La gobernanza de agentes y la gobernanza de datos se definen directamente en Unity Catalog Aplica controles de acceso basados en roles a modelos, herramientas y conexiones con linaje completo desde los resultados hasta los datos de origen, aplicando límites de velocidad y mecanismos de respaldo al mismo tiempo. Establece políticas para toda la organización para la prevención de la inyección de prompts, la detección de datos confidenciales y el filtrado de contenido dentro de un único plano de control.

Implementa agentes en cómputo sin servidor usando las apps de Databricks sin administrar ninguna infraestructura. Úsalos como API REST con escalado automático o programa flujos de trabajo recurrentes. Supervisa automáticamente de forma integral: captura cada interacción, llamada a herramientas e invocación de modelo sin ningún cambio en el código. Evalúa continuamente la calidad con LLM como juez, métricas personalizadas y ciclos de informes de humanos.