Crie um agente personalizado usando a API Supervisor (Beta)

Important

Este recurso está em versão Beta. Os administradores de contas podem controlar o acesso a esta funcionalidade a partir da página de Pré-visualizações . Ver Gerir as pré-visualizações de Azure Databricks.

Podes construir um agente Azure Databricks Apps que use a API Supervisor (Beta) para orquestração em vez de gerir o loop do agente no teu próprio código. O resultado é o mesmo que criar um agente personalizado: uma aplicação implementada com interface de chat, endpoint /invocations e autenticação. A diferença é que o Azure Databricks executa o loop de agentes por ti. O seu agent.py faz uma única chamada à API, e Azure Databricks trata da seleção, execução e síntese de respostas da ferramenta.

A API Supervisor funciona com qualquer um dos modelos de fundação suportados. Muda o model campo para mudar de fornecedor sem mexer nas definições da ferramenta ou na lógica do handler.

Quando usar a API do Supervisor

A API do Supervisor funciona bem quando o seu agente usa apenas ferramentas alojadas no Azure Databricks e não precisa de lógica personalizada entre chamadas de ferramenta. Use antes um circuito de agente personalizado se o seu agente exigir alguma das seguintes opções:

  • Ferramentas de função do lado do cliente (a API do Supervisor não pode misturar ferramentas alojadas e do lado do cliente num único pedido)
  • Endpoints de agente que não são os do Agent Bricks Knowledge Assistant
  • Retrievers personalizados, entradas/saídas personalizadas ou controlo de streaming detalhado
  • Lógica Python personalizada entre chamadas de ferramenta, como ramificação condicional ou gestão de estados
  • Controlo sobre parâmetros de inferência como temperature

Para a referência completa da API e os parâmetros suportados, consulte Supervisor API (Beta).

Requisitos

Crie um agente personalizado usando a API Supervisor

O ponto de partida recomendado é criar uma nova aplicação a partir do modelo mais recente da aplicação Databricks. Os modelos mais recentes incluem uma competência incorporada use-supervisor-api para assistentes de programação de IA, bem como uma add-tools competência para adicionar ferramentas alojadas.

Para criar uma nova aplicação a partir de um modelo, consulte Criar um agente de IA e implementá-lo nas aplicações Databricks.

Depois de configurar a sua aplicação a partir do modelo mais recente, abra o projeto no seu assistente de programação de IA e execute:

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

A habilidade atualiza o teu agent_server/agent.py para efetuar chamadas para DatabricksOpenAI().responses.create() com ferramentas alojadas, substituindo o loop manual do agente. Também adiciona a dependência databricks-openai e assinala as limitações beta.

O resultado é a mesma aplicação implementada, com interface de chat, autenticação e endpoint /invocations , mas com código de agente mais simples. Para o fluxo de trabalho completo de implementação (implementar em Apps, adicionar ferramentas, avaliar), veja Criar um agente de IA e implementá-lo nas Databricks Apps.

Ferramentas e parâmetros suportados

Para a lista completa de tipos de ferramentas suportados, parâmetros de pedido e exemplos de código, consulte API Supervisor (Beta).

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

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