Criar um agente personalizado usando a API do Supervisor (Beta)

Important

Esse recurso está em Beta. Os administradores da conta podem controlar o acesso a esse recurso na página Visualizações . Consulte Gerenciar visualizações do Azure Databricks.

Você pode criar um agente Azure Databricks Apps que usa a Supervisor API (Beta) para orquestração em vez de gerenciar o loop do agente em seu próprio código. O resultado é o mesmo que criar um agente personalizado: um App implantado com uma interface de chat, um /invocations endpoint e autenticação. A diferença é que Azure Databricks executa o loop do agente para você. Seu agent.py faz uma única chamada à API e Azure Databricks manipula a seleção, a execução e a síntese de resposta da ferramenta.

A API de Supervisor funciona com qualquer um dos modelos de base com suporte. Altere o model campo para alternar provedores sem tocar nas definições da ferramenta ou na lógica do manipulador.

Quando usar a API do Supervisor

A API do Supervisor funciona bem quando seu agente usa apenas ferramentas hospedadas Azure Databricks e não precisa de lógica personalizada entre chamadas de ferramenta. Em vez disso, use um loop de agente personalizado caso o agente exija qualquer um dos seguintes:

  • Ferramentas de função do lado do cliente (a API supervisor não pode misturar ferramentas hospedadas e do lado do cliente em uma solicitação)
  • Pontos de extremidade do agente que não sejam pontos de extremidade do Assistente de Conhecimento do Agent Bricks
  • Recuperadores personalizados, entradas/saídas personalizadas ou controle de streaming refinado
  • Lógica de Python personalizada entre chamadas de ferramenta, como ramificação condicional ou gerenciamento de estado
  • Controle sobre parâmetros de inferência, como temperature

Para obter a referência completa da API e os parâmetros com suporte, consulte a API do Supervisor (Beta).

Requirements

Criar um agente personalizado usando a API do Supervisor

O ponto de partida recomendado é criar um novo aplicativo com base no modelo de aplicativo mais recente do Databricks. Os modelos mais recentes incluem uma habilidade interna use-supervisor-api para assistentes de codificação de IA, bem como uma add-tools habilidade para adicionar ferramentas hospedadas.

Para criar um novo aplicativo a partir de um modelo, consulte Criar um agente de IA e implantá-lo nos Aplicativos do Databricks.

Depois que o aplicativo for configurado a partir do modelo mais recente, abra o projeto no assistente de codificação de IA e execute:

Use the Supervisor API skill to update this agent to use the Databricks Supervisor API.

A habilidade atualiza sua agent_server/agent.py para chamar DatabricksOpenAI().responses.create() usando ferramentas hospedadas, substituindo o ciclo manual do agente. Ele também adiciona a dependência databricks-openai e registra as limitações beta.

O resultado é o mesmo App implantado, com uma interface de chat, autenticação e um /invocations ponto de extremidade, mas com um código de agente mais simples. Para obter o fluxo de trabalho de implantação completo (implantar em Aplicativos, adicionar ferramentas, avaliar), consulte Criar um agente de IA e implantá-lo nos Aplicativos do Databricks.

Ferramentas e parâmetros com suporte

Para obter a lista completa de tipos de ferramentas compatíveis, parâmetros de solicitação e exemplos de código, consulte a API do Supervisor (Beta).

Para cada ferramenta que você adicionar, conceda também a permissão de recurso correspondente em databricks.yml. Veja a add-tools habilidade em .claude/skills/ para exemplos.

Próximas Etapas 

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