Creación de agentes de IA confiables: nuevas capacidades para elegir, gobernar y escalar con confianza

En esta ola de GenAI, la ventaja competitiva no provendrá de los modelos que alquilas, sino de los datos de tu propiedad. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones tienen dificultades para operacionalizar sus datos en agentes de nivel de producción porque carecen de la calidad, la gobernanza y la flexibilidad para escalar. 

Databricks Agent Bricks cierra esta brecha y permite que todos los equipos aprovechen la inteligencia de datos con agentes que comprenden, razonan y actúan sobre la información estructurada y no estructurada. Con la evaluación integrada a través de MLflow, la gobernanza unificada mediante Unity Catalog y la compatibilidad abierta para cualquier modelo o framework con AI Gateway, Agent Bricks ayuda a empresas como AstraZeneca y Edmunds a pasar de las pruebas piloto a la producción con confianza.

Esta semana, presentamos nuevas capacidades en Agent Bricks, con las que reforzamos sus tres pilares de confianza: precisión, gobernanza y apertura. Te damos la bienvenida a otra Semana de Agents.

“Con Agent Bricks, nuestros equipos pudieron analizar más de 400 000 documentos de ensayos clínicos y extraer puntos de datos estructurados, sin escribir una sola línea de código. En menos de 60 minutos, teníamos un agente funcional capaz de transformar datos complejos no estructurados en datos utilizables para la analítica”. ¡Agent Bricks (Extracción de información) es una herramienta valiosa para pasar de los datos a los conocimientos rápidamente!” — Joseph Roemer, director de Datos & AI, IT Comercial, AstraZeneca

Crea cualquier agente a tu manera
Agent Bricks es abierto por diseño, lo que les da a los equipos la flexibilidad para crear agentes de alta calidad con datos gobernados y servidores MCP de confianza.

• Agents de código personalizado. Crea con cualquier framework, servidor MCP o modelo —GPT-5, Claude Sonnet, Gemini, Llama— y ejecuta en la infraestructura sin servidor de Databricks. Cada interacción se rastrea, evalúa y gobierna automáticamente a través de la observabilidad de MLflow y AI Gateway.
• Agentes declarativos. Permiten que los equipos técnicos y no técnicos creen y perfeccionen agentes a través del lenguaje natural y plantillas preconfiguradas para tareas como la extracción de información, la asistencia de conocimiento y la coordinación de múltiples agentes, con una evaluación integrada para la mejora continua.
• Funciones de IA agéntica. Aplica funciones como ai_parse_document directamente en tus documentos para analizar, enriquecer e integrar contenido no estructurado a escala, lo que automatiza los flujos de trabajo manuales y revela estadísticas que antes eran inalcanzables.

“Databricks nos brinda una base segura y gobernada para ejecutar múltiples modelos, como GPT-5, Claude Sonnet y Llama, y cambiar de proveedores a medida que nuestras necesidades evolucionan, todo mientras mantenemos los costos bajo control. Esa flexibilidad nos permite automatizar la moderación de reseñas y mejorar la calidad del contenido más rápido, para que los compradores de autos obtengan información confiable más pronto”. —  Greg Rokita, vicepresidente de Tecnología de Edmunds

Novedades de Agent Bricks

Para ayudar a las empresas a pasar de las pruebas piloto a la producción, estamos reforzando Agent Bricks en sus tres pilares de confianza:

• Precisión. MLflow para la calidad y la observabilidad de los agentes (GA) rastrea cada interacción del agente, califica los resultados con evaluadores personalizados y proporciona una aplicación para recopilar los comentarios de expertos en la materia, lo que convierte a MLflow en el estándar para evaluar agentes en cualquier entorno.
• Gobernanza. Con AI Gateway (GA) y MCP en Databricks Marketplace (versión preliminar pública), las empresas pueden gobernar cada modelo y servidor MCP externo a través de Unity Catalog. Toda la actividad de los modelos se registra, se somete a límites de frecuencia y es auditable para cumplir los requisitos de cumplimiento, mientras que los socios de lanzamiento —como Glean, You.com, Dun & Bradstreet, Moody’s y S&P Global— amplían el acceso a datos y herramientas de confianza.
• Apertura e interoperabilidad. Agent Bricks admite cualquier modelo, framework o servidor MCP para que las empresas puedan componer flujos de trabajo de varios pasos en sistemas internos y externos. Multi-Agent Supervisor (beta) orquesta flujos de trabajo complejos entre agentes y herramientas, y ai_parse_document (versión preliminar pública) extrae información valiosa de contenido no estructurado, todo en un único entorno gobernado.

"ai_parse_document de Databricks reduce la sobrecarga de configuración, lo que permite que los científicos de datos dediquen menos tiempo a la configuración inicial y más tiempo a desarrollar soluciones complejas y centradas en el cliente." —  Meiling He, gerenta sénior de Ciencia de Datos, Rockwell Automation

Qué puedes crear con Agent Bricks
Agent Bricks impulsa una gama de patrones de agentes —desde copilotos de datos hasta automatizaciones de producción—, lo que ayuda a los equipos a convertir los datos empresariales en inteligencia y acción.

• Asistentes de conocimiento: Razonan sobre datos estructurados y no estructurados para responder preguntas específicas del dominio, como un chatbot de HR que explica las políticas de la empresa o un asistente para técnicos que busca en manuales para resolver problemas más rápido.
• Inteligencia de documentos: Analiza contratos o informes en PDF para convertir contenido no estructurado en datos estructurados para su análisis posterior o su integración con los asistentes de conocimiento.
• Agents de procesos y flujos de trabajo: Ejecuta acciones gobernadas como actualizar registros, presentar tickets o activar pipelines, por ejemplo, para identificar riesgos de abandono de clientes y enviar ofertas de retención de forma automática.
• Inteligencia de producto: Integra el razonamiento o la generación de contenido en las aplicaciones, como un asistente de salud personalizado y un programador de citas. 

Cada tipo de agente se puede implementar con código personalizado, flujos de trabajo declarativos o funciones de IA agénticas, lo que brinda a los equipos la flexibilidad para empezar de forma sencilla, escalar de forma segura y estandarizar con el tiempo.

“MCP marca un paso importante hacia una AI empresarial abierta e interoperable, algo que ha sido fundamental para nuestro enfoque en Glean desde el primer día. El nuevo Catálogo de MCP en Databricks Marketplace es una parte importante de esa evolución. A través del Catálogo de MCP en Databricks Marketplace, los clientes ahora pueden ampliar el Enterprise Graph de Glean para crear agents de trabajo que razonen sobre datos gobernados y conocimiento no estructurado, lo que impulsa con confianza casos de uso como customer 360, el riesgo de renovación y las estadísticas de campaña.” — Emrecan Dogan, jefe de Producto de Glean

"El nuevo catálogo de MCP en Databricks Marketplace les permite a los clientes aprovisionar nuestro índice web de alta calidad como una herramienta gobernada con un solo clic. Cuando se combina con Agent Bricks, esto permite inmediatamente a los agentes tomar decisiones en el mundo real basadas en la información más actualizada, lo que acelera fundamentalmente el camino de los datos a la acción." —  Bryan McCann, cofundador y CTO de You.com

El camino hacia la producción de agentes de AI comienza aquí

Agent Bricks establece el estándar empresarial para crear, gobernar y escalar agentes de AI de confianza.

Mantente atento durante la Semana de los Agentes, ya que publicaremos blogs con análisis detallados sobre cada uno de estos lanzamientos.

• Acompáñanos el 11/11 para “El futuro de la IA: Crea agentes que funcionan” con Sam Altman y Ali Ghodsi.
• Mira la demostración: Descubre cómo Agent Bricks combina precisión, apertura y gobernanza en acción.
• Gobierne su ecosistema: explore el nuevo MCP Catalog en Databricks Marketplace, integrado con AI Gateway para el acceso gobernado a los modelos.
• Desbloquee sus datos: comience a usar ai_parse_document para transformar sus documentos en datos estructurados.

Cree agentes accionables: Aproveche el Agent Bricks Multi-Agent Supervisor para implementar flujos de trabajo de varios pasos y gobernados.