Nouveautés de Unity AI Gateway : politiques de service, garde-fous, observabilité et contrôles des coûts pour les agents IA et les MCP

Les agents IA entrent rapidement en production, mais la gouvernance de l'IA ne suit pas. Les équipes sont confrontées à des coûts croissants, à un comportement d'agent peu clair et à un contrôle limité sur la manière dont les agents interagissent avec les outils et les modèles.

C'est pourquoi nous avons créé Unity AI Gateway : pour apporter la gouvernance d'exécution à chaque appel de modèle, invocation d'outil et interaction d'agent. Dans le cadre de Unity Catalog, Unity AI Gateway est votre lieu unique pour appliquer la gouvernance sur l'ensemble de votre parc d'IA.

Nous sommes ravis d'annoncer que Unity AI Gateway étend ses capacités de gouvernance de l'IA dans quatre domaines clés désormais disponibles en version bêta :

• Garde-fous LLM : Appliquez des politiques de sécurité et de conformité personnalisables aux entrées et sorties des modèles
• Contrôles des coûts : Surveillez l'utilisation et définissez des alertes par utilisateur sur plusieurs modèles et fournisseurs
• Journalisation des charges utiles pour les MCP : Capturez les données complètes de requête et de réponse pour une observabilité complète
• Politiques de service pour les MCP : Contrôlez les outils que les agents peuvent invoquer, en fonction de l'identité et du contexte de la requête

Appliquez des garde-fous LLM pour une IA sûre, flexible et prête pour la production

Unity AI Gateway introduit des garde-fous basés sur les LLM, remplaçant les filtres rigides pré-construits par des politiques définies à l'aide d'un modèle et d'une invite, et évaluées en temps réel.

Cela permet aux équipes d'appliquer des règles de sécurité, de protection des données personnelles identifiables (PII) et des règles spécifiques à l'entreprise qui s'adaptent à leur cas d'utilisation, sans interrompre les flux de travail des agents. Les garde-fous peuvent être appliqués aux entrées, aux sorties, ou aux deux, garantissant que le comportement du modèle reste dans les limites définies.

Grâce à la journalisation centralisée dans Unity Catalog, les équipes obtiennent une visibilité complète sur la manière dont les garde-fous sont appliqués en production.

« L'intégration croissante de l'IA agentique et des ensembles de données de santé crée de nouvelles opportunités pour fournir des informations plus riches à nos clients, tout en augmentant le besoin d'une gouvernance, d'une sécurité et d'une conformité solides. Nous sommes ravis d'approfondir notre partenariat avec Databricks et sommes impatients de tirer parti d'Unity AI Gateway pour nous aider à gouverner les systèmes d'IA en toute sécurité et à grande échelle sur les modèles, les agents et les outils. » — Erik Meijer, Vice-président, Ingénierie, Definitive Healthcare

« Unity AI Gateway devient une infrastructure importante pour nos initiatives d'analyse et agentiques. Elle nous permettra d'innover rapidement tout en mettant à l'échelle l'IA de production avec une gouvernance unifiée, une architecture simplifiée et une sécurité de bout en bout dès le premier jour. Cela signifie une livraison plus rapide, une qualité supérieure et un risque réduit. » — Jeff Hepburn, Directeur principal des plateformes de données et d'IA, Ibotta

Contrôlez les dépenses d'IA avec des alertes par utilisateur et des limites budgétaires

À mesure que l'utilisation de l'IA s'étend sur les modèles et les fournisseurs, les coûts peuvent rapidement devenir imprévisibles.

Unity AI Gateway introduit des contrôles des coûts (bêta), y compris l'attribution des coûts au niveau du jeton sur les requêtes, les utilisateurs et les points de terminaison, le tout suivi dans Unity Catalog – tables d'inférence gouvernées.

Les équipes peuvent définir des alertes par utilisateur et appliquer des limites budgétaires strictes, garantissant que lorsque l'utilisation dépasse un seuil défini, des contrôles sont automatiquement appliqués. Cela permet d'éviter les coûts incontrôlés et de maintenir l'utilisation de l'IA alignée sur les budgets de l'entreprise.

« Pour nous chez Quartile, Databricks est le centre où le travail de nos équipes avec les agents de codage IA se transforme en une capacité gouvernée et prête pour la production : le développement est accéléré par ces outils, et Databricks centralise les actifs, exposant les données et les opérations sous forme de fonctions Unity Catalog et de MCP que les agents invoquent en production. Dans des pipelines tels que l'optimisation des listes, nous changeons de LLM en fonction du cas d'utilisation, en ajustant continuellement le coût et la qualité. » — Wilson Jacobsen, Directeur de l'intelligence des données, Quartile

Capturez chaque interaction avec la journalisation des charges utiles dans Unity Catalog

Comprendre ce que font les agents est essentiel pour le débogage, la surveillance et la conformité.

Avec la journalisation des charges utiles, Unity AI Gateway capture chaque requête et réponse lors des appels de modèle et des interactions MCP. En activant les tables d'inférence, ces journaux sont automatiquement stockés sous forme de tables système gérées par Unity Catalog, créant un enregistrement centralisé et interrogeable de l'activité de l'agent.

Cela transforme les systèmes d'agents en flux de travail entièrement observables, facilitant le débogage des problèmes, l'audit du comportement et le respect des exigences de conformité. Si vous souhaitez activer la journalisation des charges utiles, contactez votre équipe de compte Databricks pour vous inscrire à notre bêta privée.

Contrôlez les actions des agents avec des politiques de service pour les MCP

Les MCP peuvent désormais être gouvernés dans Unity Catalog (UC), et les administrateurs peuvent définir qui peut appeler quel MCP. De plus, les administrateurs peuvent écrire des politiques pour contraindre davantage les interactions de service, par exemple lorsqu'un agent agit au nom d'un utilisateur. Ces politiques sont appliquées par Unity AI Gateway, qui intercepte chaque appel de service.

Les politiques peuvent être définies en fonction de l'identité de l'agent, du contexte de l'utilisateur et des paramètres de la requête. Par exemple, vous pouvez empêcher les agents d'accéder à des documents hautement confidentiels, limiter les actions d'écriture aux fichiers appartenant à l'utilisateur ou exiger une approbation avant les opérations sensibles.

Les politiques sont définies en SQL sous forme de fonctions UC et appliquées directement aux MCP, ce qui les rend déterministes, auditables et faciles à appliquer à tous les flux de travail des agents. Si vous êtes intéressé par les MCP et les politiques de service, contactez votre équipe de compte Databricks pour vous inscrire à notre bêta privée.

En savoir plus et rencontrer l'équipe au Data + AI Summit 2026

Les nouvelles fonctionnalités décrites ci-dessus sont disponibles en version bêta. Pour commencer, ouvrez votre espace de travail, accédez à Unity AI Gateway, et commencez à gouverner votre parc d'IA.

Pour en savoir plus, consultez la documentation ou nos articles de blog détaillés :

• Garde-fous LLM
• Contrôles des dépenses d'IA
• Politiques de service et journalisation des charges utiles pour les MCP

Découvrez Unity AI Gateway en action et apprenez comment les principales organisations gouvernent les agents IA à grande échelle au Data + AI Summit 2026. Inscrivez-vous dès aujourd'hui !

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original