Compilación de un agente personalizado mediante la API de supervisor (beta)

Important

Esta característica se encuentra en su versión beta. Los administradores de cuentas pueden controlar el acceso a esta característica desde la página Vistas previas . Consulte Administrar versiones preliminares de Azure Databricks.

Puede crear un agente de Azure Databricks Apps que use el Supervisor API (Beta) para la orquestación en lugar de administrar el bucle del agente en su propio código. El resultado es el mismo que la creación de un agente personalizado: una aplicación implementada con una interfaz de usuario de chat, un punto de conexión y la /invocations autenticación. La diferencia es que Azure Databricks ejecuta el bucle del agente por ti. Tu agent.py realiza una única llamada API, y Azure Databricks se encarga de seleccionar, ejecutar y sintetizar las respuestas de las herramientas.

Supervisor API funciona con cualquiera de los modelos de base admitidos. Cambie el model campo para cambiar proveedores sin tocar las definiciones de herramientas ni la lógica del controlador.

Cuándo usar la API de Supervisor

La API supervisor funciona bien cuando el agente solo usa herramientas hospedadas Azure Databricks y no necesita lógica personalizada entre llamadas a herramientas. Use un bucle de agente personalizado en su lugar si el agente requiere cualquiera de las siguientes opciones:

  • Herramientas de funciones del lado cliente (la API supervisor no puede mezclar herramientas hospedadas y del lado cliente en una solicitud)
  • Puntos de conexión de agente distintos de Agent Bricks Knowledge Assistant
  • Recuperadores personalizados, entradas y salidas personalizadas o control de streaming específico
  • Lógica de Python personalizada entre llamadas a herramientas, como la bifurcación condicional o la administración de estado
  • Control sobre los parámetros de inferencia, como temperature

Para obtener la referencia completa de api y los parámetros admitidos, consulte Supervisor API (Beta).

Requisitos

Compilación de un agente personalizado mediante la API de supervisor

El punto de partida recomendado es crear una nueva aplicación a partir de la plantilla de aplicación de Databricks más reciente. Las plantillas más recientes incluyen una aptitud integrada use-supervisor-api para asistentes de codificación de IA, así como una add-tools aptitud para agregar herramientas hospedadas.

Para crear una nueva aplicación a partir de una plantilla, consulte Creación de un agente de IA e implementación en Databricks Apps.

Una vez configurada la aplicación desde la plantilla más reciente, abra el proyecto en el asistente de codificación de IA y ejecute lo siguiente:

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

La habilidad actualiza agent_server/agent.py para que llame a DatabricksOpenAI().responses.create() usando herramientas hospedadas, reemplazando así el bucle manual del agente. También agrega la databricks-openai dependencia e indica las limitaciones beta.

El resultado es la misma aplicación implementada, con una interfaz de usuario de chat, autenticación y un /invocations punto de conexión, pero con código de agente más sencillo. Para obtener el flujo de trabajo de implementación completo (implementar en aplicaciones, agregar herramientas, evaluar), consulte Creación de un agente de IA e implementación en Databricks Apps.

Herramientas y parámetros admitidos

Para obtener la lista completa de tipos de herramientas admitidos, parámetros de solicitud y ejemplos de código, consulte Supervisor API (Beta).

Para cada herramienta que agregue, conceda también el permiso de recurso correspondiente en databricks.yml. Vea la add-tools habilidad en .claude/skills/ para obtener ejemplos.

Pasos siguientes

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