Steuerung der Verbreitung von Coding Agents mit Unity AI Gateway

Softwareentwicklung hat eine neue Ära eingeläutet. Die besten Engineering-Teams verlagern die Entwicklung von menschlich gesteuert zu agentengesteuert. Alle Organisationen sollten aggressiv danach streben, diese neuen 10x-Ingenieure so breit wie möglich einzusetzen, sind aber besorgt über die Steuerung und Überwachung der Einführung. Um erfolgreich Code zu schreiben, benötigen sie Zugriff auf sensible Unternehmensdaten wie Engineering-Tickets, Design-Dokumente und Kundenprobleme. Organisationen befürchten die Sicherheitsrisiken und explodierenden Kosten einer ungeregelten und unüberwachten Einführung.

Heute stellen wir die Unterstützung für Coding Agents im Unity AI Gateway vor. Unser Ziel ist es, Entwicklern die Freiheit von Coding-Tools und Administratoren eine einheitliche Governance zu bieten.

Wildwuchs bei AI Coding Agents

Opus 4.6, Composer 2, GPT-5.4, Kimi-2.5, Gemini 3 Pro – jede Woche werden neue Modelle veröffentlicht, die die Grenzen von Kosten und Qualität neu definieren. Auch die Coding-Tools selbst entwickeln sich ständig weiter, und Softwareentwickler wünschen sich Auswahl. Innerhalb von Databricks beispielsweise wechseln unsere Softwareentwickler flexibel zwischen Cursor, Codex, Claude Code und anderen – oft nutzen sie mehrere Tools gleichzeitig! Die Nutzung mehrerer Coding-Tools ist eine geschäftliche Notwendigkeit, was wiederum wichtige Herausforderungen für Administratoren mit sich bringt, die schnell handeln müssen, um die Produktivität der Entwickler mit mehreren Tools zu unterstützen.

Sicherheits-, Datenschutz- und Kostenprüfungen für neue Tools können Teams verlangsamen. Darüber hinaus erfordern diese AI-Coding-Tools aus mehreren Gründen eine wesentlich gründlichere Due Diligence:

• Sicherheitsrisiko: MCPs können Agents Zugriff auf sensible Daten gewähren
  MCP-Tools sind am nützlichsten, wenn sie Zugriff auf kritische Daten innerhalb Ihrer Organisation haben. Daher ist es leicht, sie versehentlich zum privilegiertesten Entwickler in Ihrer Organisation zu machen. Wie können Organisationen den Datenzugriff von Agents überprüfen und steuern?
• Kostenexplosion: Agentenkosten explodieren
  Mit zunehmender KI-Nutzung werden Agentenkosten zu einem Top-Kostentreiber in F&E. Der Zugriff auf KI und die Flexibilität der Tools müssen mit angemessenen Kostenkontrollen in Einklang gebracht werden. Wie können Administratoren effektive Kostenkontrollen über mehrere Tools hinweg sicherstellen?
• Sichtbarkeitslücke: Führungskräften fehlt die Transparenz über die Tool-Einführung
  Angesichts der wachsenden Fähigkeiten dieser Tools eilen Organisationen bei der Einführung von KI. Um KI in einer Organisation zu skalieren, ist Messung entscheidend, um die wichtigsten Blockaden zu identifizieren. Wie können Führungskräfte leicht sehen, wer KI nutzt, wenn jeder ein anderes Tool verwendet?

Wie können Organisationen also schnell handeln, um KI-Produktivität zu ermöglichen und gleichzeitig Datenschutz und Kostentransparenz zu gewährleisten?

Einführung der Unterstützung für Coding Agents im Unity AI Gateway

Um dies zu vereinfachen, stellen wir die Unterstützung für Coding Agents im Unity AI Gateway vor, einer einheitlichen Governance-Plattform für beliebte Coding-Tools wie Codex, Cursor und Gemini CLI. Unser Gateway vereinheitlicht Zugriffskontrollen, Nutzungsstatistiken, operative Beobachtbarkeit, Kostenmanagement, Guardrails und Inferenzkapazitäten auf einer einzigen Plattform und gibt Ihnen die zentrale Kontrolle über Ihre KI-Agents.

• Säule 1: Zentralisierte Sicherheit und Audit: Der gesamte Datenzugriff von Agents kann zentral mit allen Audit-Logs in Unity Catalog gesteuert werden, wobei MCP-Server in Databricks verwaltet werden und zentralisiertes Tracing mit MLflow erfolgt.
• Säule 2: Ein Rechnungsbetrag und Kostengrenzen: Administratoren können Kostengrenzen festlegen, die für alle von den Entwicklern gewünschten Tools gelten. Mit Kapazität von der Foundation Model API, die First-Party-Inferenz für alle gängigen Modelle bietet, erhalten Administratoren eine einzige Rechnung von Databricks.
• Säule 3: Vollständige Beobachtbarkeit im Data Lakehouse: Kritische Daten wie pro Benutzer geschriebene Codezeilen, Kosten pro Monat pro Benutzer und mehr werden zusammen mit den übrigen kritischen Daten automatisch in Ihr Data Lakehouse aufgenommen.

Sicherheit und Compliance für Coding Agents, MCP und LLM-Interaktionen

AI Gateway vereinheitlicht die Sicherheits-Governance für Coding Agents, LLM-Interaktionen und MCP-Integrationen. Ihre Entwicklungs-Workflows laufen auf derselben vertrauenswürdigen Plattform wie Ihre Analysen und KI, mit zentralisierten Kontrollen

• Datenschutz: Wir stellen sicher, dass Ihre privaten Daten innerhalb der Databricks-Sicherheitsgrenze bleiben.
• Audit-fähige Protokollierung: Erfassen Sie automatisch Traces in Unity Catalog für Compliance- und Sicherheitsüberprüfungen.
• Einheitliche Identität über alle Dienste hinweg: Entwickler authentifizieren sich einmal mit Databricks-Anmeldeinformationen für alle Tools – GitHub, Atlassian und andere – ohne separate Anmeldungen pro Dienst. Dies verbindet Agents sicher mit kritischen Datenquellen und erzwingt gleichzeitig eine konsistente Governance.

Durch die Vereinheitlichung aller Integrationen, einschließlich Coding Agents und MCP-Tools, können Organisationen die Protokollierung zentralisieren, Richtlinien durchsetzen und die Nutzung im gesamten Ökosystem überwachen, um konsistente Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.

Vereinfachen Sie Kostenmanagement und Abrechnung

Die Foundation Model API von Databricks bietet Inferenz für OpenAI-, Anthropic- und Gemini-Modelle sowie für die besten Open-Source-Coding-Modelle wie Qwen auf einer einzigen Plattform. Das Gateway ermöglicht es Ihnen auch, externe Kapazitäten einzubinden und erweitert die Governance auf alle Ihre Tokens, unabhängig davon, wohin sie fließen.

Das bedeutet, dass Ihre Coding-Tools mit derselben Kapazität wie Ihre anderen Agents verbunden werden können und die Kosten in einer einzigen Rechnungs- und Beobachtbarkeitsplattform zentralisiert werden! Die Foundation Model API bietet Day-One-Launches für jedes Frontier-LLM-Modell, sodass Entwickler die neuesten und besten Modelle, die auf den Markt kommen, sofort nutzen können.

Mit unserem zentralisierten Gateway müssen Administratoren nicht mehr zwischen Admin-Konsolen wechseln, um Ratenlimits und Budgets für jedes einzelne Coding-Tool zu steuern. Stattdessen können Organisationen den Entwicklern ein einziges Budget für alle Coding-Tools zur Verfügung stellen, das sie für ihren Agenten ihrer Wahl aufbrauchen können!

Einheitliche Beobachtbarkeit für AI Coding Tools

Indem Sie die Nutzungsdaten von AI-Coding-Tools als First-Class-Citizen in Unity Catalog neben Ihren Unternehmensdatensätzen behandeln, erhalten Sie ein einheitliches, gesteuertes Framework für tiefgreifende operative Intelligenz. Dies stellt sicher, dass alle Coding-Aktivitäten nachvollziehbar, sicher und für automatisierte Workflows bereit sind.

Mit unserer OpenTelemetry-Aufnahme werden Metriken und Traces von Coding-Tools automatisch in von Unity Catalog verwalteten Delta-Tabellen zentralisiert.

Da alle Daten im Lakehouse landen, finden Unternehmen kreative Wege, Nutzungsdaten mit ihrer Unternehmensontologie zu kombinieren.

• Adoption pro Organisation verfolgen: Verknüpfen Sie AI Gateway-Metriken mit Workday, um die GenAI-Adoption nach Abteilung, Region oder Seniorität abzubilden und so zu identifizieren, wo Schulungen gezielt eingesetzt werden können.
• Entwicklergeschwindigkeit quantifizieren: Messen Sie die greifbaren Auswirkungen von KI-Unterstützung auf die Leistung.

Beispiel: „Eine Steigerung der Token-Nutzung pro Entwickler um 20 % führte zu einer Reduzierung der Pull-Request-Zykluszeit um 15 %, was die Nutzung von KI-Tools direkt mit einer erhöhten Entwicklergeschwindigkeit verband.“

• Proaktive Kapazitätsplanung: Überwachen Sie Benutzer, die Ratenlimits erreichen, um die Sicherung zusätzlicher Kapazitäten oder dedizierten Durchsatz zu rechtfertigen, bevor die Produktivität gedrosselt wird.

Was unsere Kunden sagen

Wir haben daran gearbeitet, Einblick in die Nutzung unserer Coding-Tools in verschiedenen Teams zu erhalten. Wir brauchen eine zentrale Möglichkeit, Ausgaben zu überwachen, Token-Budgets zu verwalten und Anomalien zu erkennen, bevor sie zu kostspieligen Problemen werden. Wir freuen uns darauf, die Überwachungsfunktionen von AI Gateway zu nutzen, um uns die Kontrolle und Transparenz zu geben, die wir benötigen, um KI verantwortungsvoll zu skalieren. — George Torres, Senior Director of AI Engineering, First American

Da wir die Einführung von KI-Coding-Tools auf Hunderte von Entwicklern in verschiedenen Regionen ausweiten, verlassen wir uns darauf, dass AI Gateway native Unterstützung für experimentelle Funktionen und erweiterte Tools, einschließlich Websuche und Modelle mit großem Kontext, bietet. Wir benötigen eine einheitliche Plattform, die Beta-Funktionen nahtlos ermöglicht und Echtzeit-Nutzungs-Dashboards bereitstellt, damit wir die KI-Entwicklung mit Zuversicht skalieren können, während wir strenge Governance und Compliance in unserer Healthcare-Analytics-Organisation aufrechterhalten. — Iyibo Jack, Chief Product Officer, Milliman MedInsight

Erste Schritte

Ab heute ist das AI Gateway für Coding-Tools für alle Databricks-Kunden verfügbar. Die Unterstützung für Cursor, Gemini CLI und Codex CLI ist sofort einsatzbereit.

Lesen Sie die Dokumentation, um loszulegen.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag