Expandindo a Governança de Agentes com o Unity AI Gateway

Hoje, anunciamos grandes aprimoramentos para o AI Gateway. Como parte desta versão, o AI Gateway agora faz parte do Unity Catalog como Unity AI Gateway. Isso estende o modelo de governança do Unity Catalog para IA agentiva, para que você possa aplicar as mesmas permissões, auditoria e controles de política à forma como os agentes acessam LLMs e interagem com ferramentas como servidores MCP e APIs.

Veja o que acontece quando um agente de IA responde a uma pergunta do cliente: ele chama um LLM para interpretar a consulta, busca o histórico de pedidos do Salesforce por meio de um servidor MCP, verifica dados de envio em tempo real por meio de uma API interna e, em seguida, chama o LLM novamente para redigir uma resposta. Tempo total: menos de um segundo. Visibilidade total sobre quem acessou quais dados, quais sistemas foram chamados e se as políticas foram seguidas: quase nenhuma.

O que mudou não são apenas as ferramentas, mas a arquitetura. Agentes de IA agora orquestram fluxos de trabalho de várias etapas entre modelos e sistemas, muitas vezes tocando em dados confidenciais em cada etapa. Isso pode envolver a consulta a um banco de dados, a chamada a uma API externa ou o uso de agentes de codificação como Cursor, Codex ou Claude Code para gerar ou modificar código.

E isso levanta novas questões: Quem autorizou cada ação? Quais dados foram compartilhados com qual modelo? As políticas foram aplicadas de forma consistente? Se algo quebrar, você consegue rastrear a cadeia completa?

Ferramentas de governança tradicionais não foram criadas para este mundo. Elas operam em silos e não conseguem fornecer uma visão unificada em todo o ciclo de vida das ações de um agente.

Com esta versão, estamos expandindo os recursos de governança do Unity Catalog para cobrir agentes de IA. O Unity AI Gateway permite controlar o acesso a LLMs, governar como os agentes usam servidores e APIs MCP e aplicar políticas consistentes em modelos e ferramentas. Isso inclui novo suporte para governança MCP, para que você possa controlar quais agentes podem acessar quais sistemas externos e rastrear como esses dados são usados. Para uma análise mais aprofundada, leia nosso blog de como fazer sobre como conectar agentes a MCPs externos com segurança.

Você também obtém observabilidade detalhada em chamadas LLM e MCP, juntamente com rastreamento granular de custos em modelos, equipes e fluxos de trabalho. Além disso, o Unity AI Gateway fornece uma maneira unificada de trabalhar entre modelos, com fallbacks integrados, limites de taxa e guardrails para ajudá-lo a executar agentes de forma confiável em produção.

Alguns dos recursos descritos abaixo estão disponíveis em Beta

Agora você pode configurar um novo endpoint LLM ou servidor MCP em segundos — escolha seu modelo (Claude Opus 4.6, GPT-4, Gemini, Llama ou qualquer API nativa do provedor) e configure a governança uma vez. O mesmo framework se aplica a modelos Anthropic, OpenAI, Google e de código aberto.

Dê à sua equipe de suporte um endpoint Claude para IA conversacional. Use GPT-4 para extração de dados estruturados. Equipe seus engenheiros com Codex ou Claude para agentes de codificação. Traga Gemini para fluxos de trabalho multimodais. Você pode escolher o modelo certo para cada tarefa sem refazer a governança a cada vez. As políticas permanecem consistentes entre os provedores — sem configuração duplicada, sem configurações separadas para gerenciar.

Permissões Granulares e Guardrails

Permissões granulares e guardrails evitam que o que não deveria acontecer aconteça em primeiro lugar.

Controle de acesso granular para ferramentas

Quando os agentes chamam servidores MCP para acessar sistemas internos, o Unity AI Gateway suporta execução em nome do usuário. O MCP executa com as permissões exatas do usuário solicitante, não de uma conta de serviço compartilhada. Se um usuário não puder acessar um registro do Salesforce, o agente também não poderá — mesmo com privilégios elevados.

Guardrails flexíveis com juízes LLM (Beta)

Os guardrails do Unity AI Gateway usam uma abordagem de prompt + modelo — configure-os para serem executados em solicitações, respostas ou ambos:

• Detecção e Redação de PII: Detecta e mascara e-mails, SSNs, números de telefone antes que cheguem a modelos externos
• Segurança de Conteúdo: Bloqueia conteúdo tóxico, prejudicial ou inadequado com filtros personalizáveis
• Detecção de Injeção de Prompt: Captura tentativas de jailbreak que tentam substituir as instruções do sistema
• Prevenção de Exfiltração de Dados: Evita a exposição de dados de treinamento ou conteúdo proprietário
• Guardrail de Alucinação: Valida respostas contra fontes de aterramento
• Guardrails Personalizados: Defina os seus próprios com um prompt e modelo personalizados

Cada guardrail é apoiado por um prompt editável e um modelo configurável — não por lógica rígida pré-construída. Quando violado, o Unity AI Gateway pode rejeitar a solicitação ou mascarar dados confidenciais. Todas as ações são registradas para auditoria. Este recurso está sendo lançado e estará disponível em todas as regiões suportadas na próxima semana.

Observabilidade de Ponta a Ponta

Três equipes precisam de respostas quando os agentes de IA entram em produção: FinOps quer saber o que está custando dinheiro, a engenharia precisa depurar falhas, a segurança precisa de trilhas de auditoria. O Unity AI Gateway dá a cada equipe o que ela precisa da mesma infraestrutura de log unificada.

Para FinOps: Rastreie custos pelo que importa para você

Cada solicitação é registrada em tabelas do sistema do Unity Catalog com custos reais em dólares — não apenas contagens de tokens. Tempo de atividade de throughput provisionado, uso de pagamento por token e preços de modelos externos calculados automaticamente. Fatie os custos como sua organização orça:

• Tags de endpoint: Agrupe por equipe, ambiente ou centro de custo
• Tags de solicitação: Atribuição dinâmica para plataformas SaaS que atuam como proxy para clientes finais
• Identidade: Agregue por usuário ou principal de serviço — mapeie gastos para proprietários de orçamento
• Modelo e provedor: Rastreie quais modelos (Opus vs Sonnet) e provedores (Anthropic vs OpenAI) impulsionam os custos

Para Engenharia: Cargas úteis completas para depuração

Ative tabelas de inferência que capturam cargas úteis completas de solicitação/resposta, latência, códigos de status e erros em tabelas Delta. Quando um agente falha, rastreie exatamente qual prompt foi enviado, o que o modelo retornou e onde ele falhou — e use ferramentas como Genie Code e MLflow para depurar e resolver problemas rapidamente.

Para Segurança: Trilhas de auditoria completas

Cada solicitação registra a identidade solicitante, timestamp e — para chamadas MCP — nome da conexão, método HTTP e se a chamada foi em nome do usuário. As permissões do Unity Catalog controlam quem vê o quê.

Uma única infraestrutura de log alimenta três casos de uso críticos — construída em tabelas Delta que você possui e controla.

Confiabilidade e Flexibilidade para Produção

O Unity AI Gateway oferece flexibilidade na forma como você chama modelos, dependendo do que seu aplicativo precisa.

APIs unificadas para troca contínua de provedores (Beta)

Se a portabilidade importa — e deveria — use a API compatível com OpenAI do Unity AI Gateway. Seu código permanece o mesmo em todos os provedores. Escreva seu aplicativo uma vez, depois alterne entre qualquer modelo atualizando a configuração do endpoint. Sem alterações de código, sem reimplantação.

Failover automático mantém os sistemas em execução (Beta)

Configure modelos de fallback, e o Unity AI Gateway lida com falhas automaticamente. Se o seu modelo principal atingir limites de taxa ou retornar erros, as solicitações serão roteadas para o seu modelo de backup em sequência até que um tenha sucesso. Cota Opus esgotada? O tráfego volta para Sonnet. Provedor com interrupção? Seu aplicativo é roteado para uma alternativa. Nenhuma intervenção manual, nenhum tempo de inatividade.

Por fim, o Unity AI Gateway permite definir limites de taxa no nível do endpoint, usuário ou grupo para evitar custos descontrolados e proteger seu SLA antes que os problemas comecem.

Comece a usar o Unity AI Gateway

As novas funcionalidades descritas acima estão disponíveis em regiões compatíveis do Databricks. Abra seu workspace, navegue até o Unity AI Gateway na barra lateral e comece a governar sua pilha de GenAI — LLMs e MCPs — de um só lugar. Saiba mais na documentação e no blog de como conectar agentes a MCPs externos com segurança.

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