Agentes de IA de producción

Accede a modelos de IA de OpenAI, Anthropic, Google, Meta y otros a través de una única plataforma. El enrutamiento inteligente y los retrocesos automáticos mantienen a los agentes activos incluso cuando los proveedores fallan. Unity Catalog aplica permisos granulares y límites de velocidad por usuario o equipo, para que puedas escalar el acceso al modelo sin perder el control.

Crea a tu manera con tu IDE y tus marcos preferidos, como LangChain, LangGraph o LlamaIndex, y luego implamenta en una infraestructura de computación sin servidor en un solo paso. O muévete más rápido sin necesidad de código mediante los generadores de agentes administrados, incluidos Supervisor Agent y Knowledge Assistant, para realizar razonamientos en varios pasos y recuperar datos gobernados de forma inmediata. Antes de lanzarte, valida el comportamiento del agente y el uso de herramientas en AI Playground.

Tus agentes se conectan directamente al lakehouse, tu fuente de verdad gobernada. Crea canalizaciones RAG, procesa documentos a escala y conecta sistemas como SharePoint y Google Drive, preservando los controles de acceso existentes. Proporciona a los agentes memoria persistente con Lakebase, almacenada en tu lakehouse.

Agent Bricks es compatible de forma nativa con el Model Context Protocol (MCP), el estándar emergente para la integración de herramientas, lo que permite a los agentes acceder de forma segura a API, bases de datos y aplicaciones SaaS. Autentica servicios a través de Unity Catalog con credenciales y registros de auditoría gestionados centralmente. Descubre y comparte herramientas MCP en toda la organización a través de un catálogo integrado, con todas las integraciones visibles, autorizadas y auditables.

La gobernanza de agentes y la gobernanza de datos se definen directamente en Unity Catalog. Aplica controles de acceso basados en roles a modelos, herramientas y conexiones con un linaje completo desde las salidas hasta los datos de origen, al tiempo que aplicas límites de velocidad y mecanismos de reserva. Establece políticas en toda la organización para la prevención de inyecciones de prompts, detección de datos confidenciales y filtrado de contenido, todo ello dentro de un único plano de control.

Implementa agentes en una infraestructura de computación sin servidor mediante Databricks Apps, sin tener que gestionar ninguna infraestructura. Sirve como API REST con escalado automático o programa en flujos de trabajo recurrentes. Monitorea en forma automática de extremo a extremo: capta cada interacción, llamada a herramienta e invocación de modelo sin cambios de código. Evalúa continuamente la calidad con LLM-as-judge, métricas personalizadas y bucles de retroalimentación humana.