Agent Bricks: La Plataforma de Agentes Empresarial Regulada

El patrón básico de agente es familiar a estas alturas: un modelo conectado a herramientas, razonamiento y toma de acciones. Pero construir el bucle no es la parte difícil. La parte difícil es hacer que los agentes empresariales funcionen con datos empresariales reales, bajo permisos reales, con consecuencias reales.

Los agentes más valiosos se definen por la profundidad con la que se conectan a su negocio: registros de clientes, sistemas operativos, políticas internas y conocimiento institucional. Un agente de servicios financieros que revisa solicitudes de préstamos y aplica las políticas de suscripción de la empresa es valioso porque opera en un contexto empresarial, no solo por el modelo o el marco. Ese contexto es lo que hace que los agentes sean útiles y lo que hace que sea difícil ejecutarlos en producción. Los agentes necesitan entender qué significan los datos, operar con la identidad y los permisos correctos, y trabajar en diferentes modelos sin atar a los equipos a un solo proveedor.

Aquí es donde la mayoría de los equipos se atascan. La mayoría de los productos de agentes le dan piezas, no una plataforma.

Por eso construimos Agent Bricks. Agent Bricks es la plataforma de agentes empresariales de Databricks para construir, desplegar y gobernar agentes que operan sobre sus datos empresariales, de extremo a extremo. Unifica el acceso a modelos, la ejecución, la gobernanza y el contexto para que los equipos puedan ejecutar agentes de forma fiable en producción.

Miles de organizaciones en servicios financieros, comercio minorista, atención médica y tecnología han desplegado agentes de producción a escala en Agent Bricks, incluyendo Workday, Virgin Atlantic, Zapier, EchoStar y AstraZeneca. Los equipos están construyendo agentes que ofrecen análisis de mercado continuos a cientos de analistas, orquestan flujos de trabajo en sistemas de cadena de suministro, adquisiciones e I+D, resuelven automáticamente las solicitudes de los empleados para tareas de servicio complejas y detectan y resuelven anomalías en las campañas de marketing antes de que se desperdicie dinero en publicidad.

Hoy, anunciamos la disponibilidad general de Document Intelligence y Custom Agents, junto con nuevas capacidades en toda la plataforma, incluyendo AI Gateway, para ayudarle a construir, gobernar y asegurar agentes empresariales basados en el contexto enriquecido de sus datos.

"Con Agent Bricks, no estamos construyendo proyectos de IA puntuales, estamos construyendo un tejido de IA empresarial. La interoperabilidad, la seguridad basada en la identidad y la gobernanza se diseñaron desde el primer día, por lo que nuestros agentes se comportan como cualquier otro sistema de misión crítica, no como un experimento científico." — William Acosta, Head of Agentic AI Engineering, EchoStar

La plataforma Agent Bricks

Ejecutar agentes en producción requiere más que un modelo y herramientas. Requiere una plataforma. Tres cosas definen la plataforma Agent Bricks:

Abierta y multi-IA. Para construir agentes y aplicaciones agenticas útiles, los equipos necesitan trabajar con múltiples proveedores de modelos y marcos para elegir los modelos correctos, usar las herramientas correctas y gestionar el acceso, el costo y la fiabilidad. Agent Bricks soporta de forma nativa modelos frontera y agentes de codificación populares como Cursor, Codex y Claude Code a través de una única API, con enrutamiento, respaldo y optimización de costos integrados. También soporta la construcción y el despliegue de agentes con marcos importantes como LangGraph y OpenAI Agents SDK. Esto permite a los equipos cambiar de modelo o integrar agentes externos sin reconstruir sus sistemas. Hoy en día, el 63% de los clientes enrutan tareas a través de dos o más familias de modelos, asegurando que los agentes permanezcan flexibles y resilientes a medida que los modelos evolucionan.

Gobernanza unificada. La mayoría de las plataformas gobiernan el agente, qué herramientas puede llamar y qué permisos tiene. Agent Bricks gobierna el agente y todo lo con lo que interactúa en un solo sistema. Con Unity Catalog y AI Gateway, el acceso a datos, modelos y MCPs externos se gestiona y observa en un solo lugar, con identidad aplicada de extremo a extremo. Los agentes heredan la identidad del usuario a través del paso de tokens en nombre de, por lo que solo pueden acceder a lo que el usuario está autorizado a usar. Ya sea consultando su lakehouse o llamando a APIs externas, los mismos permisos, auditoría y enrutamiento se aplican a cada interacción. Esto garantiza que cada interacción del agente sea segura, observable y coherente.

"Agent Bricks nos da una forma estructurada de coordinar múltiples puntos finales de inteligencia de datos en un solo sistema. En lugar de codificar la lógica de enrutamiento, podemos guiar cómo el agente prioriza Genie y los datos gobernados en Unity Catalog a través de instrucciones claras. Eso hace que sea mucho más fácil construir una experiencia interna de 'preguntar a los datos' que sea flexible y fiable a medida que evoluciona.” — Alvaro Martin, Sr. Data Engineer, Zapier

Preciso porque entiende el contexto empresarial. La precisión del agente depende de más que la calidad del modelo. Agent Bricks utiliza metadatos de Unity Catalog, incluyendo esquema, definiciones de negocio, linaje, permisos y señales de calidad de datos, para mejorar cómo los agentes razonan y actúan. Este contexto se incrusta directamente en la recuperación y la planificación, ofreciendo un 70% más de precisión que el RAG estándar y una mejora del 30% en flujos de trabajo de varios pasos. Para datos estructurados, Genie Spaces aprovecha la capa semántica para que los agentes razonen sobre definiciones de negocio, no sobre nombres de columnas crudos. Esto significa que los agentes devuelven respuestas alineadas con cómo opera realmente su negocio, no solo con lo que dicen los datos. Esto es lo que convierte los modelos en sistemas que entienden su negocio.

Novedades

Los lanzamientos de hoy amplían lo que los equipos pueden construir en Agent Bricks en multi-IA, gobernanza y contexto empresarial:

Orquestación multi-IA y de agentes

• Custom Agents en Apps (GA). Construya y despliegue aplicaciones de agentes con cualquier modelo o marco, con soporte completo del ciclo de vida y cómputo sin servidor. La integración nativa con Lakebase proporciona memoria, historial de conversaciones y estado para flujos de trabajo de larga duración.
• Supervisor Agent (GA). Orqueste múltiples agentes y herramientas en un solo flujo de trabajo. Defina la tarea y conecte sus sistemas. El supervisor coordina la ejecución entre modelos y herramientas.
• Búsqueda Web en la API de Modelo Fundamental. Base las respuestas de los agentes con información en tiempo real de la web utilizando capacidades de búsqueda de proveedores nativos.

Acceso gobernado a través de herramientas, modelos y datos

• AI Gateway. Una capa unificada para gestionar y gobernar el acceso a modelos, agentes de codificación y ahora herramientas conectadas a MCP. Aplica identidad, permisos y observabilidad en cada interacción, para que los agentes operen de forma segura a través de sus modelos, herramientas y APIs. Ahora también con barreras de protección para detectar y mitigar riesgos como la exposición de PII, contenido inseguro, inyección de prompts, exfiltración de datos y alucinaciones, con opciones personalizables para diversas necesidades de seguridad.
• Conectores Managed OAuth MCP. Conecte de forma segura servicios externos como GitHub, Atlassian y Glean como herramientas gobernadas. Las credenciales se gestionan centralmente, para que los agentes puedan acceder a los sistemas sin exponer secretos.

Contexto empresarial que hace precisos a los agentes

• Inteligencia de Documentos (GA). Extraiga y estructure datos de documentos no estructurados como contratos, facturas e informes, convirtiendo PDFs en conocimiento consultable sin canalizaciones personalizadas.
• Asistente de Conocimiento (GA). Ingiere automáticamente documentos empresariales y hazlos accesibles para cualquier agente, con recuperación que incorpora contexto del sistema, metadatos y restricciones del usuario.
• Modo Agente en Genie Spaces. Pase de preguntas y respuestas de un solo turno a razonamiento y análisis de varios pasos sobre sus datos, permitiendo a los agentes planificar, explorar y responder preguntas de negocio complejas.
• Marco CLEARS para la Calidad de Agentes con MLflow. Evalúe agentes en cuanto a corrección, latencia, ejecución, cumplimiento, relevancia y seguridad con un marco estandarizado en MLflow para la calidad de producción.

Empiece a usar Agent Bricks hoy mismo

El desafío ya no es construir el bucle del agente. Es construir todo lo que lo rodea: identidad que no se puede eludir, credenciales que no se filtran, enrutamiento de modelos que evita el bloqueo, contexto de negocio que hace que los resultados sean correctos y observabilidad que muestra lo que hizo cada agente y por qué.

La mayoría de las plataformas se centran en partes de este sistema. Agent Bricks lo une todo.

Es una plataforma gobernada y multi-IA para agentes que operan sobre datos empresariales, diseñada para ejecutarse de manera confiable en producción desde el primer día. Y continuamos expandiendo ese sistema a través de un ecosistema creciente de socios de integración, incluyendo 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, y Wipro, extendiendo Agent Bricks a través de las herramientas y servicios en los que las empresas confían cada día.

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(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original