Was ist neu in Unity AI Gateway: Service-Richtlinien, Guardrails, Observability und Kostenkontrollen für KI-Agenten und MCPs

KI-Agenten werden schnell in die Produktion überführt, aber die KI-Governance hält nicht Schritt. Teams sehen sich mit steigenden Kosten, unklarem Agentenverhalten und begrenzter Kontrolle darüber konfrontiert, wie Agenten mit Tools und Modellen interagieren.

Deshalb haben wir Unity AI Gateway entwickelt: um Laufzeit-Governance für jeden Modellaufruf, jede Tool-Invocation und jede Agenteninteraktion zu ermöglichen. Als Teil von Unity Catalog ist Unity AI Gateway Ihre zentrale Anlaufstelle, um Governance über Ihre gesamte KI-Landschaft hinweg durchzusetzen.

Wir freuen uns bekannt zu geben, dass Unity AI Gateway seine KI-Governance-Funktionen in vier Schlüsselbereichen erweitert, die jetzt in der Beta-Version verfügbar sind:

• LLM Guardrails: Erzwingen Sie anpassbare Sicherheits- und Compliance-Richtlinien für Modelleingaben und -ausgaben
• Kostenkontrollen: Überwachen Sie die Nutzung und legen Sie benutzerspezifische Warnungen für mehrere Modelle und Anbieter fest
• Payload-Logging für MCP: Erfassen Sie vollständige Anforderungs- und Antwortdaten für umfassende Observability
• Service-Richtlinien für MCP: Steuern Sie, welche Tools Agenten aufrufen können, basierend auf Identität und Anforderungskontext

LLM Guardrails für flexible, produktionsreife KI-Sicherheit anwenden

Unity AI Gateway führt LLM-basierte Guardrails ein, die starre, vorgefertigte Filter durch Richtlinien ersetzen, die mithilfe eines Modells und eines Prompts definiert und in Echtzeit evaluiert werden.

Dies ermöglicht es Teams, Sicherheit, PII-Schutz und geschäftsspezifische Regeln durchzusetzen, die sich an ihren Anwendungsfall anpassen – ohne Agenten-Workflows zu unterbrechen. Guardrails können auf Eingaben, Ausgaben oder beides angewendet werden, um sicherzustellen, dass das Modellverhalten innerhalb definierter Grenzen bleibt.

Mit der zentralisierten Protokollierung in Unity Catalog erhalten Teams volle Transparenz darüber, wie Guardrails in der Produktion angewendet werden.

„Die wachsende Integration von agentischer KI und Gesundheitsdatensätzen schafft neue Möglichkeiten, unseren Kunden tiefere Einblicke zu liefern, während gleichzeitig der Bedarf an starker Governance, Sicherheit und Compliance steigt. Wir freuen uns darauf, unsere Partnerschaft mit Databricks zu vertiefen und Unity AI Gateway zu nutzen, um uns bei der sicheren und skalierbaren Steuerung von KI-Systemen über Modelle, Agenten und Tools hinweg zu unterstützen.“ — Erik Meijer, Vice President, Engineering, Definitive Healthcare

„Unity AI Gateway wird zu einer wichtigen Infrastruktur für unsere Analyse- und Agenteninitiativen. Es wird uns ermöglichen, schnell Innovationen voranzutreiben und gleichzeitig die Produktions-KI mit einheitlicher Governance, vereinfachter Architektur und End-to-End-Sicherheit von Anfang an zu skalieren. Das bedeutet schnellere Bereitstellung, höhere Qualität und geringeres Risiko.“ — Jeff Hepburn, Senior Director of Data & AI Platforms, Ibotta

KI-Ausgaben mit benutzerspezifischen Warnungen und Budgetgrenzen kontrollieren

Wenn die KI-Nutzung über Modelle und Anbieter hinweg skaliert, können die Kosten schnell unvorhersehbar werden.

Unity AI Gateway führt Kostenkontrollen (Beta) ein, einschließlich Token-basierter Kostenattribution über Anfragen, Benutzer und Endpunkte hinweg, die alle in Unity Catalog-gesteuerten Inferenztabellen verfolgt werden.

Teams können benutzerspezifische Warnungen einrichten und feste Budgetgrenzen durchsetzen, um sicherzustellen, dass bei Überschreitung eines definierten Schwellenwerts automatisch Kontrollen angewendet werden. Dies hilft, ausufernde Kosten zu verhindern und die KI-Nutzung an den Geschäftsbudgets auszurichten.

„Für uns bei Quartile ist Databricks der zentrale Ort, an dem die Arbeit unserer Teams mit KI-Codierungsagenten zu einer gesteuerten, produktionsreifen Fähigkeit wird: Die Entwicklung wird durch diese Tools beschleunigt, und Databricks zentralisiert die Assets, indem es Daten und Operationen als Unity Catalog Functions und MCPs bereitstellt, die Agenten in der Produktion aufrufen. In Pipelines wie der Listing-Optimierung wechseln wir LLMs je nach Anwendungsfall und optimieren kontinuierlich Kosten und Qualität.“ — Wilson Jacobsen, Data Intelligence Director, Quartile

Jede Interaktion mit Payload-Logging in Unity Catalog erfassen

Zu verstehen, was Agenten tun, ist entscheidend für Debugging, Überwachung und Compliance.

Mit Payload-Logging erfasst Unity AI Gateway jede Anfrage und Antwort über Modellaufrufe und MCP-Interaktionen hinweg. Durch die Aktivierung von Inferenztabellen werden diese Logs automatisch als Systemtabellen gespeichert, die von Unity Catalog verwaltet werden, wodurch ein zentraler, abfragbarer Datensatz der Agentenaktivität entsteht.

Dies verwandelt Agentensysteme in vollständig beobachtbare Workflows, was das Debuggen von Problemen, das Auditieren von Verhalten und die Einhaltung von Compliance-Anforderungen erleichtert. Wenn Sie daran interessiert sind, das Payload-Logging zu aktivieren, wenden Sie sich an Ihr Databricks-Account-Team, um an unserer geschlossenen Beta teilzunehmen.

Agentenaktionen mit Service-Richtlinien für MCPs steuern

MCPs können jetzt in Unity Catalog (UC) verwaltet werden, und Administratoren können definieren, wer welche MCP aufrufen darf. Darüber hinaus können Administratoren Richtlinien schreiben, um Service-Interaktionen weiter einzuschränken, z.B. wenn ein Agent im Namen eines Benutzers handelt. Diese Richtlinien werden von Unity AI Gateway durchgesetzt, das jeden einzelnen Service-Aufruf abfängt.

Richtlinien können basierend auf Agentenidentität, Benutzerkontext und Anforderungsparametern definiert werden. Zum Beispiel können Sie Agenten den Zugriff auf streng vertrauliche Dokumente einschränken, Schreibaktionen auf benutzerdefinierte Dateien beschränken oder eine Genehmigung vor sensiblen Operationen verlangen.

Richtlinien werden in SQL als UC-Funktionen definiert und direkt auf MCPs angewendet, wodurch sie deterministisch, auditierbar und einfach über alle Agenten-Workflows hinweg durchzusetzen sind. Wenn Sie an MCPs und Service-Richtlinien interessiert sind, wenden Sie sich an Ihr Databricks-Account-Team, um an unserer geschlossenen Beta teilzunehmen.

Erfahren Sie mehr und treffen Sie das Team auf dem Data + AI Summit 2026

Die oben beschriebenen neuen Funktionen sind in der Beta-Version verfügbar. Um zu beginnen, öffnen Sie Ihren Workspace, navigieren Sie zu Unity AI Gateway und beginnen Sie mit der Governance Ihrer KI-Landschaft.

Erfahren Sie mehr in der Dokumentation oder in unseren detaillierten Blogbeiträgen:

• LLM Guardrails
• KI-Ausgabenkontrollen
• Service-Richtlinien und Payload-Logging für MCPs

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