데이터 팀을 위해 구축된 AI 에이전트

Genie Code는 Databricks 데이터 + AI 플랫폼 내에서 복잡한 데이터 워크플로를 자율적으로 계획, 실행 및 유지 관리하는 데이터 팀을 위한 AI 에이전트입니다. 사용자가 컨텍스트를 전환하거나 수동 코드를 작성할 필요 없이 데이터 사이언스, 데이터 엔지니어링, 머신 러닝 및 BI 대시보드 전반의 여러 단계의 작업을 처리합니다.

Claude Code 또는 Cursor와 같은 범용 AI 에이전트와 달리 Genie Code는 데이터 작업을 위해 특별히 구축되었습니다. Unity Catalog 메타데이터 및 거버넌스를 기반으로 하므로 권위 있는 데이터를 자동으로 선택하고, 데이터 및 AI 자산 전반의 종속성을 이해하며, 기존 보안 모델 내에서 작동합니다. 프롬프트가 아닌 데이터 스마트하게 설계되었습니다.

Genie Code는 탐색 데이터 분석 및 보고(데이터 과학), 기능 엔지니어링, 모델 교육 및 엔드포인트 배포(머신 러닝), ETL 파이프라인 구축 및 최적화(데이터 엔지니어링), 대시보드 생성을 통한 데이터 세트 생성(비즈니스 인텔리전스)의 네 가지 주요 워크플로 범주를 지원합니다. 4개 단계 모두에서 종합적인 태스크를 계획하고 실행할 수 있습니다.

Genie Code는 Databricks 통합 거버넌스 계층인 Unity Catalog를 기반으로 합니다. 작업을 설명할 때 Genie Code는 Unity Catalog를 쿼리하여 가장 관련성이 높고 권위있는 테이블, 지표 및 자산을 제시하며, 액세스 제어 및 데이터 분류를 자동으로 준수합니다. 이는 에이전트가 수동 테이블 조회 또는 거버넌스 재정의를 필요로 하지 않고 신뢰할 수 있는 데이터에서 작동함을 의미합니다.

예. Genie Code는 자연어를 통해 프로덕션 지원 Spark Declarative Pipeline을 구축하고, ETL 워크로드를 자동화하며, 쿼리를 최적화하며, 실행 중인 파이프라인을 사전에 모니터링합니다. 문제가 발생할 경우 자율적으로 진단하고 해결할 수 있으므로 데이터 엔지니어링 팀이 수동으로 개입 없이 가동 시간을 유지할 수 있습니다.

예. Genie Code는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)를 지원하며, 이를 통해 팀은 외부 도구, 데이터 소스 및 워크플로를 안전하게 노출할 수 있으므로 Genie Code는 작업을 실행 시 컨텍스트를 검색할 수 있습니다. 팀은 Genie Code가 특정 워크플로를 실행하기 위해 로드하는 도메인별 모범 사례와 재사용 가능한 코드를 패키지하는 사용자 지정 Databricks 에이전트 스킬을 정의할 수도 있습니다.

Genie Code는 데이터 및 AI 시스템을 구축하고 유지 관리하는 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 ML 엔지니어 등 기술 데이터 팀을 위한 자율 AI 에이전트입니다. Genie 에이전트는 코드를 작성하지 않고 자연어를 통해 데이터를 쿼리하고 탐색하려는 비즈니스 사용자를 위해 설계된 대화형 분석 인터페이스입니다. 두 가지 모두 Databricks Genie 제품 제품군의 일부입니다.