Agent Bricks: A Plataforma de Agentes Corporativos Governados

O padrão básico de agente já é familiar: um modelo conectado a ferramentas, raciocínio e execução de ações. Mas construir o loop não é a parte difícil. A parte difícil é fazer com que os agentes corporativos funcionem com dados reais de negócios, sob permissões reais e com consequências reais.

Os agentes mais valiosos são definidos pela profundidade de sua conexão com seus negócios: registros de clientes, sistemas operacionais, políticas internas e conhecimento institucional. Um agente de serviços financeiros que revisa solicitações de empréstimo e aplica as políticas de subscrição da empresa é valioso porque opera em um contexto de negócios, não apenas por causa do modelo ou framework. Esse contexto é o que torna os agentes úteis e o que os torna difíceis de executar em produção. Os agentes precisam entender o que os dados significam, operar com a identidade e permissões corretas e funcionar entre modelos sem prender equipes a um único fornecedor.

É aqui que a maioria das equipes fica presa. A maioria dos produtos de agente oferece peças, não uma plataforma.

É por isso que criamos o Agent Bricks. Agent Bricks é a plataforma de agentes corporativos da Databricks para construir, implantar e governar agentes que operam em seus dados de negócios, de ponta a ponta. Ele unifica o acesso a modelos, execução, governança e contexto para que as equipes possam executar agentes de forma confiável em produção.

Milhares de organizações nos setores de serviços financeiros, varejo, saúde e tecnologia implantaram agentes de produção em escala no Agent Bricks, incluindo Workday, Virgin Atlantic, Zapier, EchoStar e AstraZeneca. As equipes estão construindo agentes que entregam análise de mercado contínua para centenas de analistas, orquestram fluxos de trabalho entre sistemas de cadeia de suprimentos, compras e P&D, resolvem automaticamente solicitações de funcionários para tarefas de serviço complexas e detectam e resolvem anomalias em campanhas de marketing antes que o dinheiro de publicidade seja desperdiçado.

Hoje, estamos anunciando a disponibilidade geral do Document Intelligence e Custom Agents, juntamente com novos recursos em toda a plataforma, incluindo AI Gateway, para ajudá-lo a construir, governar e proteger agentes corporativos baseados em contexto rico de seus dados.

"Com o Agent Bricks, não estamos construindo projetos de IA pontuais, estamos construindo um tecido de IA corporativo. Interoperabilidade, segurança e governança com foco em identidade foram projetadas desde o primeiro dia, para que nossos agentes se comportem como qualquer outro sistema de missão crítica, não como um experimento científico." — William Acosta, Head of Agentic AI Engineering, EchoStar

A plataforma Agent Bricks

Executar agentes em produção requer mais do que um modelo e ferramentas. Requer uma plataforma. Três coisas definem a plataforma Agent Bricks:

Aberto e multi-IA. Para construir agentes úteis e aplicações agentivas, as equipes precisam trabalhar com múltiplos provedores de modelos e frameworks para escolher os modelos certos, usar as ferramentas certas e gerenciar acesso, custo e confiabilidade. O Agent Bricks suporta nativamente modelos de ponta e agentes de codificação populares como Cursor, Codex e Claude Code através de uma única API, com roteamento, fallback e otimização de custos integrados. Ele também suporta a construção e implantação de agentes com frameworks importantes como LangGraph e OpenAI Agents SDK. Isso permite que as equipes troquem modelos ou integrem agentes externos sem reconstruir seus sistemas. Hoje, 63% dos clientes roteiam tarefas entre duas ou mais famílias de modelos, garantindo que os agentes permaneçam flexíveis e resilientes à medida que os modelos evoluem.

Governança unificada. A maioria das plataformas governa o agente, quais ferramentas ele pode chamar e quais permissões ele possui. O Agent Bricks governa o agente e tudo com o que ele interage em um único sistema. Com o Unity Catalog e o AI Gateway, o acesso a dados, modelos e MCPs externos é gerenciado e observado em um só lugar, com identidade aplicada de ponta a ponta. Os agentes herdam a identidade do usuário através de passagem de token on-behalf-of, para que possam acessar apenas o que o usuário está autorizado a usar. Seja consultando seu lakehouse ou chamando APIs externas, as mesmas permissões, auditoria e roteamento se aplicam a cada interação. Isso garante que cada interação do agente seja segura, observável e consistente.

"O Agent Bricks nos dá uma maneira estruturada de coordenar múltiplos endpoints de inteligência de dados em um único sistema. Em vez de codificar a lógica de roteamento, podemos guiar como o agente prioriza o Genie e os dados governados no Unity Catalog através de instruções claras. Isso torna muito mais fácil construir uma experiência interna de 'perguntar aos dados' que seja flexível e confiável à medida que evolui.” — Alvaro Martin, Sr. Data Engineer, Zapier

Preciso porque entende o contexto de negócios. A precisão do agente depende mais do que apenas a qualidade do modelo. O Agent Bricks usa metadados do Unity Catalog, incluindo esquema, definições de negócios, linhagem, permissões e sinais de qualidade de dados, para melhorar como os agentes raciocinam e agem. Esse contexto é incorporado diretamente na recuperação e no planejamento, entregando 70% mais precisão do que RAG padrão e uma melhoria de 30% em fluxos de trabalho de várias etapas. Para dados estruturados, Genie Spaces aproveita a camada semântica para que os agentes raciocinem sobre definições de negócios, não nomes de colunas brutos. Isso significa que os agentes retornam respostas alinhadas com a forma como seu negócio realmente opera, não apenas com o que os dados dizem. É isso que transforma modelos em sistemas que entendem seu negócio.

O que há de novo

Os lançamentos de hoje expandem o que as equipes podem construir no Agent Bricks em multi-IA, governança e contexto corporativo:

Multi-IA e orquestração de agentes

• Custom Agents em Apps (GA). Construa e implante aplicações de agentes com qualquer modelo ou framework, com suporte completo ao ciclo de vida e computação serverless. A integração nativa com o Lakebase fornece memória, histórico de conversas e estado para fluxos de trabalho de longa duração.
• Supervisor Agent (GA). Orquestre múltiplos agentes e ferramentas em um único fluxo de trabalho. Defina a tarefa e conecte seus sistemas. O supervisor coordena a execução entre modelos e ferramentas.
• Pesquisa na Web na API de Modelo Fundamental. Fundamente as respostas dos agentes com informações em tempo real da web usando recursos de pesquisa nativos do provedor.

Acesso governado entre ferramentas, modelos e dados

• AI Gateway. Uma camada unificada para gerenciar e governar o acesso a modelos, agentes de codificação e agora ferramentas conectadas a MCP. Ele aplica identidade, permissões e observabilidade em cada interação, para que os agentes operem com segurança em seus modelos, ferramentas e APIs. Agora também com guardrails para detectar e mitigar riscos como exposição de PII, conteúdo inseguro, injeção de prompt, exfiltração de dados e alucinações, com opções personalizáveis para várias necessidades de segurança.
• Conectores Managed OAuth MCP. Conecte com segurança serviços externos como GitHub, Atlassian e Glean como ferramentas governadas. As credenciais são gerenciadas centralmente, para que os agentes possam acessar sistemas sem expor segredos.

Contexto corporativo que torna os agentes precisos

• Inteligência de Documentos (GA). Extraia e estruture dados de documentos não estruturados como contratos, faturas e relatórios, transformando PDFs em conhecimento consultável sem pipelines personalizados.
• Assistente de Conhecimento (GA). Ingesta automaticamente documentos corporativos e os torne acessíveis a qualquer agente, com recuperação que incorpora contexto do sistema, metadados e restrições do usuário.
• Modo Agente no Genie Spaces. Passe de perguntas e respostas de turno único para raciocínio e análise de múltiplos passos sobre seus dados, permitindo que os agentes planejem, explorem e respondam a perguntas complexas de negócios.
• Framework CLEARS para Qualidade de Agente com MLflow. Avalie agentes quanto à correção, latência, execução, conformidade, relevância e segurança com um framework padronizado no MLflow para qualidade de produção.

Comece a usar o Agent Bricks hoje

O desafio agora não é mais construir o loop do agente. É construir tudo ao redor dele: identidade que não pode ser contornada, credenciais que não vazam, roteamento de modelo que evita o aprisionamento, contexto de negócios que torna os resultados corretos e observabilidade que mostra o que cada agente fez e por quê.

A maioria das plataformas foca em partes deste sistema. Agent Bricks une tudo.

É uma plataforma multi-IA, governada para agentes que operam em dados corporativos, projetada para rodar de forma confiável em produção desde o primeiro dia. E continuamos expandindo esse sistema através de um ecossistema crescente de parceiros de integração, incluindo Accenture, Atlan, Arize, Capgemini, Celebal, Collibra, Daitaiku, Deloitte, EY, Glean, Infosys, LlamaIndex, Lovelytics, LTIMindtree, Monte Carlo, Omni Analytics, Qlik, Retool, Sigma Computing, Slalom, Tiger Analytics, Tredence, e Wipro, expandindo o Agent Bricks para as ferramentas e serviços em que as empresas confiam todos os dias.

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(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original