エージェントブリック：ガバナンス対応エンタープライズエージェントプラットフォーム

基本的なエージェントパターンは、ツールに接続され、推論し、アクションを実行するというもので、今ではお馴染みです。しかし、ループを構築すること自体は難しいことではありません。難しいのは、実際のビジネスデータ上で、実際の権限の下で、実際の重大な結果を伴って、エンタープライズエージェントを機能させることです。

最も価値のあるエージェントは、顧客記録、運用システム、社内ポリシー、組織の知識など、ビジネスにどれだけ深く接続されているかによって定義されます。ローン申請をレビューし、会社の引受ポリシーを適用する金融サービスの agent は、モデルやフレームワークだけのおかげではなく、ビジネスコンテキストで動作するため価値があるのです。そのコンテキストこそがエージェントを有用にし、本番環境で実行するのが難しい理由でもあります。エージェントは、データの意味を理解し、適切なIDと権限の下で動作し、チームを単一のベンダーに縛り付けることなく、複数のモデル間で機能する必要があります。

ここでほとんどのチームが立ち往生します。ほとんどのエージェント製品は、プラットフォームではなく、一部の機能しか提供しません。

だからこそ、私たちは Agent Bricks を構築しました。 Agent Bricks は、Databricks のエンタープライズエージェントプラットフォームであり、ビジネスデータをエンドツーエンドで操作するエージェントを構築、デプロイ、ガバナンスするためのものです。モデルアクセス、実行、ガバナンス、コンテキストを統合し、チームが本番環境でエージェントを確実に実行できるようにします。

金融サービス、小売、ヘルスケア、テクノロジー分野の数千の組織が、Agent Bricks 上で本番エージェントを大規模にデプロイしており、その中には Workday、 Virgin Atlantic、Zapier、EchoStar、そして AstraZeneca などが含まれます。チームは、数百人のアナリストに継続的な市場分析を提供するエージェント、サプライチェーン、調達、研究開発システムを横断するワークフローをオーケストレーションするエージェント、複雑なサービスタスクに対する従業員の要求を自動的に解決するエージェント、広告費が無駄になる前にマーケティングキャンペーンの異常を検出し解決するエージェントを構築しています。

本日、Document Intelligence と Custom Agents の一般提供開始を発表するとともに、プラットフォーム全体にわたる新しい機能（AI Gateway を含む）を発表します。これにより、データからのリッチなコンテキストに基づいたエンタープライズエージェントを構築、ガバナンス、保護することができます。

「Agent Bricks により、個別の AI プロジェクトを構築するのではなく、エンタープライズ AI ファブリックを構築しています。相互運用性、ID ファーストのセキュリティとガバナンスは設計当初から組み込まれており、エージェントは単なる科学実験ではなく、あらゆるミッションクリティカルなシステムと同様に動作します。」 — William Acosta, Head of Agentic AI Engineering, EchoStar

Agent Bricks プラットフォーム

エージェントを本番環境で実行するには、モデルとツール以上のものが必要です。プラットフォームが必要です。Agent Bricks プラットフォームを定義する 3 つの要素があります。

オープンでマルチ AI。有用なエージェントやエージェントアプリケーションを構築するために、チームは複数のモデルプロバイダーやフレームワークを横断して作業し、適切なモデルを選択し、適切なツールを使用し、アクセス、コスト、信頼性を管理する必要があります。Agent Bricks は、最先端のモデル や、Cursor、Codex、Claude Code などの一般的なコーディングエージェント を、単一の API を通じてネイティブにサポートしており、ルーティング、フォールバック、コスト最適化が組み込まれています。また、LangGraph や OpenAI Agents SDK などの主要なフレームワークを使用したエージェントの構築とデプロイもサポートしています。これにより、チームはシステムを再構築することなく、モデルを切り替えたり、外部エージェントを統合したりできます。現在、顧客の 63% が 2 つ以上のモデルファミリーにタスクをルーティングしており、モデルが進化してもエージェントの柔軟性と回復性を確保しています。

統合されたガバナンス。ほとんどのプラットフォームは、エージェント、呼び出せるツール、およびその権限を管理します。Agent Bricks は、エージェントとその相互作用すべてを単一のシステムで管理します。Unity Catalog とAI Gateway を使用すると、データ、モデル、および外部 MCP へのアクセスが 1 か所で管理および監視され、ID がエンドツーエンドで強制されます。エージェントは代理トークンパス を通じてユーザー ID を継承するため、ユーザーが権限を持つものにしかアクセスできません。レイクハウスをクエリする場合でも、外部 API を呼び出す場合でも、すべてのやり取りで同じ権限、監査、ルーティングが適用されます。これにより、すべてのエージェントのやり取りが安全で、監視可能で、一貫性のあるものになります。

「Agent Bricks は、複数のデータインテリジェンスエンドポイントを単一システムで調整するための構造化された方法を提供します。ルーティングロジックをハードコーディングする代わりに、明確な指示を通じて、Genie と Unity Catalog のガバナンスされたデータをエージェントがどのように優先するかをガイドできます。これにより、進化する内部の「データを尋ねる」エクスペリエンスを、柔軟で信頼性の高いものにすることがはるかに容易になります。」 — Alvaro Martin, Sr. Data Engineer, Zapier

ビジネスコンテキストを理解するため正確。エージェントの精度は、モデルの品質以上にかかっています。Agent Bricks は、スキーマ、ビジネス定義、リネージ、権限、データ品質シグナルを含む Unity Catalog メタデータを使用して、エージェントの推論とアクションを改善します。このコンテキストは取得と計画に直接埋め込まれ、標準的な RAG よりも 70% 高い精度 と、マルチステップワークフローで 30% の改善 を実現します。構造化データの場合、Genie Spaces はセマンティックレイヤーを活用するため、エージェントは生の列名ではなく、ビジネス定義に基づいて推論します。これは、エージェントが単にデータが示すことだけでなく、ビジネスが実際に機能する方法に沿った回答を返すことを意味します。これが、モデルをビジネスを理解するシステムに変えるものです。

新機能

本日のリリースにより、マルチ AI、ガバナンス、エンタープライズコンテキスト全体で、チームが Agent Bricks 上で構築できるものが拡張されます。

マルチ AI とエージェントオーケストレーション

• Apps 上のカスタムエージェント (GA)。あらゆるモデルまたはフレームワークでエージェントアプリケーションを構築およびデプロイでき、ライフサイクル全体サポートとサーバーレスコンピューティングを利用できます。Lakebase とのネイティブ統合により、長時間実行されるワークフローのメモリ、会話履歴、状態が提供されます。
• Supervisor Agent (GA)。複数のエージェントとツールを単一のワークフローにオーケストレーションします。タスクを定義し、システムを接続します。スーパーバイザーがモデルとツール間の実行を調整します。
• Foundation Model API の Web 検索。ネイティブプロバイダーの検索機能を使用して、Web からのリアルタイム情報でエージェントの応答を強化します。

ツール、モデル、データ全体でのガバナンスされたアクセス

• AI Gateway. モデル、コーディングエージェント、そして MCP 接続ツールへのアクセスを管理およびガバナンスするための統合レイヤーです。ID、権限、オブザーバビリティをすべてのやり取りで強制するため、エージェントはモデル、ツール、API 全体で安全に動作します。また、PII 漏洩、安全でないコンテンツ、プロンプトインジェクション、データ漏洩、幻覚などのリスクを検出および軽減するためのガードレールも備えており、さまざまなセキュリティニーズに対応するためのカスタマイズ可能なオプションがあります。
• マネージド OAuth MCP コネクタ。GitHub、Atlassian、Glean などの外部サービスをガバナンスされたツールとして安全に接続します。資格情報は一元管理されるため、エージェントはシークレットを公開することなくシステムにアクセスできます。

エージェントを正確にするエンタープライズコンテキスト

• Document Intelligence (GA). ドキュメント（契約書、請求書、レポートなど）からデータを抽出・構造化し、カスタムパイプラインなしでPDFをクエリ可能な知識に変換します。
• Knowledge Assistant (GA). エンタープライズドキュメントを自動的に取り込み、システムコンテキスト、メタデータ、ユーザー制約を考慮した検索機能により、あらゆるエージェントがアクセスできるようにします。
• Agent Mode in Genie Spaces. 単発のQ&Aから、データに対するマルチステップの推論と分析へと移行し、エージェントが複雑なビジネス上の質問を計画、探索、回答できるようにします。
• CLEARS Framework for Agent Quality with MLflow. MLflowで標準化されたフレームワークを使用し、正確性、レイテンシ、実行、遵守、関連性、安全性といったエージェントの品質を評価し、本番品質を実現します。

Build on Agent Bricks today

課題はもはやエージェントループを構築することではありません。それを囲むすべてを構築することです。つまり、バイパス不可能なID、漏洩しない認証情報、ロックインを回避するモデルルーティング、結果を正確にするビジネスコンテキスト、そして各エージェントが何を行い、なぜ行ったのかを示すオブザーバビリティです。

ほとんどのプラットフォームは、このシステムの断片に焦点を当てています。Agent Bricks はそれらを統合します。

これは、エンタープライズデータ上で動作するエージェントのための、マルチAI対応のガバナンスプラットフォームであり、初日から本番環境で確実に動作するように設計されています。そして、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、そして Wiproを含む、統合パートナーの成長エコシステムを通じて、エンタープライズが日常的に利用するツールやサービス全体にAgent Bricksを拡張し続けています。

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• Start a Databricks trial →

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事