Agent Bricks Supervisor Agent è ora GA: orchestra agenti Enterprise

Le aziende stanno rapidamente intensificando lo sviluppo di agenti per copiloti di analisi finanziaria, assistenti al servizio clienti e per il recupero di informazioni interne. Ma questa rapida crescita comporta una nuova sfida: come trovarli e gestirli tutti. I team si trovano a giocare alla roulette degli agenti, passando da dozzine di bot di nicchia e cercando di ricordare se la “Travel Policy” risieda nell’agente HR o nell’agente Finance. Questo carico cognitivo rallenta la produttività, portando i team a effettuare ricerche a vuoto, a creare agenti già esistenti o a fare riferimento a informazioni obsolete. Le aziende hanno bisogno di un unico punto di accesso in grado di interpretare l’intento, coordinare agenti specializzati e agire in modo sicuro per conto di un utente.

Agent Bricks Supervisor Agent, ora disponibile a livello generale (GA), è un livello di orchestrazione gestito che consente di collegare agenti e strumenti, completamente governati da Unity Catalog. Utilizza un pattern supervisore dinamico per analizzare la domanda dell’utente e orchestrare tra Genie Spaces per i dati strutturati, agenti Knowledge Assistant per i dati non strutturati e server MCP per gli strumenti al fine di rispondere a domande complesse e fornire analisi approfondite. Ciò consente ai team di gestire e migliorare autonomamente la qualità dei propri agenti e offre agli utenti un unico punto di accesso per svolgere il proprio lavoro.

Governance-by-Design: protetto da Unity Catalog

Per i team IT e di sicurezza, l’IA agentiva spesso opera al di fuori dei sistemi di sicurezza aziendali. La maggior parte degli strumenti richiede la duplicazione delle autorizzazioni o l’uso di account di servizio con privilegi ampi, creando una lacuna di conformità in cui l’agente potrebbe accedere a dati che l’utente finale non è autorizzato a visualizzare.

Agent Bricks utilizza Unity Catalog come livello di controllo e governance per gli agenti, insieme a modelli, dati e strumenti. Supervisor Agent supporta in modo nativo l'autenticazione On-Behalf-Of (OBO), agendo da proxy trasparente per l'utente umano. Ogni recupero di dati o esecuzione di strumenti viene convalidato in base alle autorizzazioni esistenti dell'utente in Unity Catalog: la possibilità di eseguire query su una tabella o di accedere a uno strumento specifico tramite il catalogo MCP. Ciò garantisce che l'agente rimanga sincronizzato con le policy di governance senza ulteriori interventi.

Per Franklin Templeton, scalare l'IA significa rendere utilizzabile la documentazione regolamentata sui fondi senza compromettere la conformità. Utilizzando Agent Bricks, con la governance integrata tramite Unity Catalog, il team ha combinato documenti pubblici sui fondi con dati sulle prestazioni per alimentare un agente di analisi dei fondi governato, basato su fonti aziendali approvate.

"Agent Bricks ci consente di scalare l’analisi dei fondi in modo affidabile e conforme. Operazioni che richiederebbero giorni ora richiedono pochi secondi, e siamo certi che ogni informazione dettagliata si basi sui nostri dati e sulla nostra logica di business." — Colin Zimmerman, CFA, Data Scientist principale, Franklin Templeton

Miglioramento continuo attraverso un apprendimento basato sulla ricerca

Un agente di livello produttivo non è mai "finito"; deve evolversi in base alle prestazioni nel mondo reale. È necessario valutarne la risposta, incorporare nuove informazioni e migliorare continuamente affinché l'agente rimanga utile.

Supervisor Agent dispone di un ciclo di qualità integrato con Agent Learning on Human Feedback (ALHF). Aggiungi domande e linee guida che il Supervisor può incorporare per migliorare le risposte, la modalità di instradamento tra i sub-agenti e per fornire contesto al sistema. In questo modo si facilita anche la collaborazione con gli esperti in materia (SME): ad esempio, il team di marketing può fornire linee guida su brand e stile per le risposte dell'agente, che il Supervisor può apprendere direttamente. Grazie a un'integrazione e a un esperimento MLflow integrati, ogni interazione viene tracciata e misurata, consentendo di individuare e colmare rapidamente le lacune.

Clienti come Zapier hanno utilizzato Agent Learning on Human Feedback per iterare e migliorare rapidamente i propri agenti. Zapier sta utilizzando Supervisor Agent per democratizzare l'accesso ai dati e ha sfruttato l'ALHF per migliorare l'orchestrazione del Supervisor tra diversi spazi e strumenti Genie.

“L'Agent Bricks Supervisor Agent ci fornisce un modo strutturato per coordinare più endpoint di data intelligence in un unico sistema. Invece di codificare in modo rigido la logica di routing, possiamo guidare il modo in cui l'agente dà la priorità a Genie e ai dati governati in Unity Catalog attraverso istruzioni chiare. Questo rende molto più facile creare un'esperienza interna di 'ask data' che sia flessibile e affidabile man mano che si evolve.” —  Alvaro Martin, Sr. Data Engineer, Zapier 

Usa oggi l'Agente Supervisore

Con la disponibilità generale, Supervisor Agent fornisce una base gestita per l'orchestrazione di agenti IA su scala aziendale. I team possono ora instradare gli intenti, governare l'accesso tramite Unity Catalog e migliorare continuamente la qualità degli agenti, tutto da un unico pannello di controllo.

Inizia oggi stesso a usare Supervisor Agent creando il tuo primo agente e collegandolo ai tuoi agenti e strumenti esistenti. Esplora la documentazione per scoprire come Supervisor Agent si integra nei tuoi flussi di lavoro di produzione.

Crea oggi stesso il tuo primo Supervisor Agent →

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale