Construindo Agentes de AI Confiáveis: Novos recursos para escolher, governar e escala com confiança

Nesta onda de GenAI, a vantagem competitiva não virá dos modelos que você aluga — virá dos dados que você possui. No entanto, a maioria das organizações tem dificuldade em operacionalizar seus dados em agentes de nível de produção porque não possuem a qualidade, a governança e a flexibilidade para escala. 

Databricks Agent Bricks preenche essa lacuna, capacitando todas as equipes a obter inteligência de dados com agentes que entendem, raciocinam e agem com base em informações estruturadas e não estruturadas. Com avaliação integrada por meio do MLflow, governança unificada via Unity Catalog e suporte aberto para qualquer modelo ou framework com o AI Gateway, o Agent Bricks ajuda empresas como a AstraZeneca e a Edmunds a passar de projetos-piloto para a produção com confiança.

Esta semana, estamos apresentando novos recursos no Agent Bricks, avançando cada um de seus três pilares de confiança: precisão, governança e abertura. Boas-vindas a mais uma Semana de Agentes.

“Com o Agent Bricks, nossas equipes conseguiram analisar mais de 400.000 documentos de ensaios clínicos e extrair pontos de dados estruturados, sem escrever uma única linha de código. Em pouco menos de 60 minutos, tínhamos um agente funcional que podia transformar dados complexos e não estruturados em analítica utilizável. O Agent Bricks (Extração de informação) é uma ferramenta valiosa para transformar dados em percepções rapidamente! — Joseph Roemer, Líder de Dados & AI, IT Comercial, AstraZeneca

Crie qualquer agente — do seu jeito
O Agent Bricks é aberto por design, dando às equipes a flexibilidade para criar agentes de alta qualidade em dados governados e servidores MCP confiáveis.

• Agentes de código personalizado. Crie com qualquer framework, servidor MCP ou modelo (GPT-5, Claude Sonnet, Gemini, Llama) e para execução na infraestrutura serverless do Databricks. Toda interação é rastreada, avaliada e governada automaticamente pela observabilidade do MLflow e pelo AI Gateway.
• Agentes declarativos. Capacite equipes técnicas e não técnicas a criar e refinar agentes usando linguagem natural e padrões pré-configurados para tarefas como extração de informação, assistência ao conhecimento e coordenação multiagente, com avaliação integrada para melhoria contínua.
• AI Functions. Aplique funções como a ai_parse_document diretamente nos seus documentos para analisar, enriquecer e incorporar conteúdo não estruturado em escala, automatizando fluxos de trabalho manuais e revelando percepções que antes eram inalcançáveis.

“A Databricks nos oferece uma base segura e governada para execução de vários modelos, como GPT-5, Claude Sonnet e Llama, e trocar de provedores conforme nossas necessidades evoluem, tudo isso mantendo os custos sob controle. Essa flexibilidade nos permite automatizar a moderação de avaliações e melhorar a qualidade do conteúdo mais rapidamente, para que os compradores de carros obtenham percepções confiáveis mais cedo.” — Greg Rokita, Vice-presidente de tecnología, Edmunds

Novidades no Agent Bricks

Para ajudar as empresas a passar de projetos-piloto para a produção, estamos aprofundando o Agent Bricks em seus três pilares de confiança:

• Precisão. O MLflow para qualidade e observabilidade de agentes (GA) rastreia cada interação do agente, pontua os resultados com juízes personalizados e fornece um aplicativo para coletar feedback de especialistas no assunto, tornando o MLflow o padrão para avaliar agentes em qualquer ambiente.
• Governança. Com o AI Gateway (GA) e o Catálogo MCP no Databricks Marketplace (Pré-visualização pública), as empresas podem governar todos os modelos e servidores MCP externos por meio do Unity Catalog. Todas as atividades do modelo são logs, têm a taxa limitada e são auditáveis para atender aos requisitos de compliance, enquanto os partners de lançamento, incluindo Glean, You.com, Dun & Bradstreet, Moody’s e S&P Global, expandem o acesso a dados e ferramentas confiáveis.
• Abertura e interoperabilidade. O Agent Bricks é compatível com qualquer modelo, framework ou servidor MCP para que as empresas possam compor fluxos de trabalho de várias etapas em sistemas internos e externos. O Multi-Agent Supervisor (Beta) orquestra fluxos de trabalho complexos entre agentes e ferramentas, e a função ai_parse_document (Pré-visualização pública) extrai percepções de conteúdo não estruturado, tudo em um único ambiente governado.

"O ai_parse_document do Databricks reduz a sobrecarga de configuração, permitindo que os cientistas de dados gastem menos tempo na configuração e mais tempo no avanço de soluções complexas e focadas no cliente." — Meiling He, gerente sênior de ciência de dados, Rockwell Automation

O que você pode construir com o Agent Bricks
O Agent Bricks potencializa uma variedade de padrões de agentes — de copilotos de dados a automações de produção — ajudando as equipes a transformar dados corporativos em inteligência e ação.

• Assistentes de Conhecimento: Raciocinam sobre dados estruturados e não estruturados para responder a perguntas específicas de um domínio, como um chatbot de RH que explica as políticas da empresa ou um assistente técnico que pesquisa manuais para resolver problemas mais rapidamente.
• Inteligência de Documentos: Analisam contratos ou relatórios em PDF para converter conteúdo não estruturado em dados estruturados para análise posterior ou integração com os Assistentes de Conhecimento.
• Agentes de processo e fluxo de trabalho: executam ações governadas, como atualizar registros, abrir tickets ou Trigger pipelines, por exemplo, identificando riscos de churn e enviando automaticamente ofertas de retenção.
• Inteligência de produto – Incorpore raciocínio ou geração de conteúdo em aplicativos, como um assistente de saúde personalizado e programador de consultas. 

Cada tipo de agente pode ser implementado usando código personalizado, fluxos de trabalho declarativos ou funções de AI agênticas, dando às equipes a flexibilidade para começar de forma simples, escalar com segurança e padronizar com o tempo.

“O MCP representa um importante passo em direção a uma AI empresarial aberta e interoperável, algo que tem sido fundamental para nossa abordagem na Glean desde o primeiro dia. O novo MCP Catalog no Databricks Marketplace é uma parte importante dessa evolução. Por meio do Catálogo MCP no Databricks Marketplace, os clientes agora podem estender o gráfico da Glean para criar agentes de trabalho que raciocinam sobre dados governados e conhecimento não estruturado, impulsionando casos de uso como visão 360 do cliente, risco de renovação e percepções de campanha com confiança.” — Emrecan Dogan, Chefe de Produto, Glean

"O novo catálogo MCP no Databricks Marketplace permite que os clientes provisionem nosso índice da web de alta qualidade como uma ferramenta governada com um único clique. " Quando combinado com o Agent Bricks, isso capacita imediatamente os agentes a tomar decisões do mundo real com base nas informações mais recentes, acelerando fundamentalmente a jornada dos dados à ação." —  Bryan McCann, Cofundador e CTO, You.com

O caminho para a produção de agentes de AI começa aqui

O Agent Bricks estabelece o padrão empresarial para criar, governar e escalar agentes de AI confiáveis.

Fique ligado durante a Week of Agents, pois publicaremos blogs com análises detalhadas sobre cada um desses lançamentos.

• Join-se a nós em 11/11 para “O futuro da AI: construa agentes que funcionam” com Sam Altman e Ali Ghodsi.
• Assista à demonstração: saiba como o Agent Bricks une precisão, transparência e governança em ação.
• Governe seu ecossistema: explore o novo MCP Catalog no Databricks Marketplace, integrado ao AI Gateway para acesso governado a modelos.
• Desbloqueie seus dados: comece a usar o ai_parse_document para transformar seus documentos em dados estruturados.

Crie agentes acionáveis: aproveite o Agent Bricks Supervisor de múltiplos agentes para implantar fluxos de trabalho governados e de várias etapas.

(This blog post has been translated using AI-powered tools) Original Post