General Availability für Document Intelligence, Custom Agents auf Apps und Agent Mode in Genie im Fokus
Im Zuge der Week of Agents hat Databricks Agent Bricks um Document Intelligence und Custom Agents auf Apps erweitert sowie Agent Mode für Genie eingeführt. Databricks kündigt die allgemeine Verfügbarkeit von Document Intelligence und Custom Agents sowie neue Funktionen auf der gesamten Plattform an, darunter AI Gateway, damit Unternehmen Agenten erstellen, verwalten und absichern können, die auf reichhaltigem Kontext aus den Firmendaten basieren.
Darüber hinaus führt Databricks den Agent-Modus in Genie-Spaces ein. Dabei handelt es sich um einen leistungsstarken agentenbasierten Prozess, der Ihre Daten iterativ plant, untersucht und auswertet, um geschäftliche Fragen zu beantworten. Erfahren Sie hier mehr über den Agent-Modus in Genie:https://www.databricks.com/blog/introducing-genie-agent-mode
Agent Bricks ist die Unternehmens-Agentenplattform von Databricks für die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von Agenten, die durchgängig auf Geschäftsdaten zugreifen. Sie vereint Modellzugriff, Ausführung, Governance und Kontext, sodass Teams Agenten zuverlässig in der Produktion ausführen können. Die Herausforderung besteht nicht mehr darin, die Agent-Schleife zu erstellen. Es geht darum, alles drum herum aufzubauen: eine Identität, die nicht umgangen werden kann, Anmeldedaten, die nicht offengelegt werden, Modell-Routing, das Lock-in vermeidet, einen Geschäftskontext, der für korrekte Ergebnisse sorgt, und Observability, die zeigt, was jeder Agent getan hat und warum. Die meisten Plattformen konzentrieren sich auf einzelne Teile dieses Systems. Agent Bricks führt alles zusammen. Es ist eine Multi-AI-gesteuerte Plattform für Agenten, die mit Unternehmensdaten arbeiten und so konzipiert sind, dass sie vom ersten Tag an zuverlässig in der Produktion laufen.
Die neuen Funktionen erweitern die Möglichkeiten für Teams, auf der Basis von Agent Bricks Lösungen in den Bereichen Multi-AI, Governance und Unternehmenskontext zu entwickeln:
Multi-AI und Agenten Orchestrierung:
- Custom Agents on Apps (GA). Teams erstellen und machen Agenten Apps mit jedem Modell oder Framework verfügbar, mit vollständiger Lifecycle-Unterstützung und serverless Compute. Die native Integration mit Lakebase bietet Speicher, Konversationsverlauf und Status für langlaufende Workflows.
- Supervisor Agent (GA). Der Supervisor Agent orchestriert mehrere Agenten und Tools in einem einzigen Workflow. Er definiert die Aufgabe und verbindet die Systeme. Der Supervisor koordiniert die Ausführung über Modelle und Tools hinweg.
- Web Search in Foundation Model API. Teams verankern Agentenantworten mit Echtzeitinformationen aus dem Web mithilfe nativer Suchfunktionen des Anbieters.
Verwalteter Zugriff auf Tools, Modelle und Daten:
- AI Gateway. Das AI Gateway ist eine vereinheitlichte Ebene zur Verwaltung und Steuerung des Zugriffs auf Modelle, Coding Agents und jetzt MCP-verbundene Tools. Es erzwingt Identität, Berechtigungen und Beobachtbarkeit über jede Interaktion, sodass Agenten sicher über die Modelle, Tools und APIs hinweg arbeiten. Guardrails wurden hinzugefügt, um Risiken wie PII-Exposition, unsichere Inhalten, Prompt Injection, Datenexfiltration und Halluzinationen, mit anpassbaren Optionen für verschiedene Sicherheitsanforderungen zu erkennen und diese abzumildern.
- Managed OAuth MCP Connectors. Der Connector verbindet auf sichere Weise externe Dienste wie GitHub, Atlassian und Glean als verwaltete Tools. Anmeldeinformationen werden zentral verwaltet, sodass Agenten auf Systeme zugreifen können, ohne Geheimnisse preiszugeben.
Enterprise-Kontext, der Agenten mehr Genauigkeit erlaubt:
- Dokumentenintelligenz (GA). Teams extrahieren und strukturieren Daten aus unstrukturierten Dokumenten wie Verträgen, Rechnungsbelegen und Berichten. Verwandeln Sie PDFs in abrufbares Wissen ohne benutzerdefinierte Pipelines.
- Wissensassistent (GA). Sie erfassen automatisch Unternehmensdokumente und machen sie für jeden Agenten zugänglich, mit Abrufoptionen, die Systemkontext, Metadaten und Benutzerbeschränkungen berücksichtigen.
- Agentenmodus in Genie Spaces. Teams gehen von der einmaligen Frage-Antwort-Interaktion zu mehrstufiger Analyse und Auswertung der Daten über. Sie ermöglichen Agenten, komplexe Geschäftsentscheidungen zu planen, zu untersuchen und zu beantworten.
- CLEARS-Framework für Agentenqualität mit MLflow. Teams bewerten ihre Agenten hinsichtlich Korrektheit, Latenz, Ausführung, Einhaltung von Vorgaben, Relevanz und Sicherheit mit einem standardisierten Framework in MLflow zur Sicherstellung der Produktionsqualität.
Mehr lernen Leser hier: https://www.databricks.com/de/blog/agent-bricks-governed-enterprise-agent-platform
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