Supervisor エージェントを使用して調整されたマルチエージェントシステムを作成する

このページでは、Supervisor エージェントを使用して、複雑なタスクで連携するように AI エージェントとツールを調整するマルチエージェントスーパーバイザシステムを作成する方法について説明します。あなたの主題の専門家からの自然言語フィードバックに基づいて、彼らの調整を改善することができます。

スーパーバイザーエージェントとは何ですか？

Supervisor Agent を使用して、Genie Spaces、エージェントエンドポイント、Unity カタログ関数、MCP サーバー、カスタムエージェントを連携させ、さまざまな特殊なドメイン間で複雑なタスクを完了するスーパーバイザシステムを作成します。 Supervisor Agent は、高度な AI オーケストレーションパターンを使用して、エージェントの対話、タスクの委任、結果合成を管理し、包括的なソリューションを提供します。

Supervisor Agent はシステムを構築し、時間の経過と共に人間のフィードバックを使用してシステムを改善できます。次のユースケースをサポートするのに最適です。

調査レポートと使用状況データを検索して、市場分析と分析情報を提供します。
内部プロセスに関する質問に回答し、そのチケットバックログを自動化します。
ポリシー、FAQ、アカウント、その他の質問に回答して、顧客サービスを高速化します。

Supervisor Agent を使用すると、対象分野の専門家からの自然言語フィードバックに基づいて、スーパーバイザーの調整品質を向上させ、エージェントの動作を調整できます。システムのパフォーマンスを最適化するための例とガイドラインを提供します。

Supervisor Agent は、アプリケーションにダウンストリームで使用できる包括的なエンドポイントを作成します。たとえば、Playground でプロンプトを送信してエンドポイントと対話したり、Databricks Apps を使用してチャットアプリケーションを構築したりできます。スーパーバイザにはアクセス制御が組み込まれているため、エンドユーザーはアクセスできるサブエージェントとデータにのみアクセスできます。

Supervisor Agent は、既定のストレージを使用して、一時的なデータ変換、モデルチェックポイント、および各エージェントをサポートする内部メタデータを格納します。エージェントの削除時に、エージェントに関連付けられているすべてのデータが既定のストレージから削除されます。

Requirements

次を含むワークスペース:
- 使用可能なサーバーレスコンピューティング ( サポートされているリージョンの Unity カタログを使用するワークスペースで既定で有効)。
- Unity カタログが有効になっている。「Unity Catalog のワークスペースを有効にする」を参照してください。
- モデルサービスへのアクセス。
- 0 以外の予算を持つサーバーレス使用ポリシーへのアクセス。
サポートされているリージョンの 1 つのワークスペース。
databricks-gte-large-en埋め込みモデルエンドポイントでは、AI ガードレールとレート制限が無効になっている必要があります。エンドポイントを提供するモデルで Unity AI Gateway を構成するを参照してください。
エージェントまたはツールを使用する準備ができている必要があります。少なくとも 1 つのサブエージェントを指定する必要があります。
スーパーバイザエージェントのエンドユーザーは、各サブエージェントと対話するために明示的にアクセスする必要があります。必要なアクセス許可については、サポートされているサブエージェントとツールを参照してください。

サポートされているサブエージェントとツール

Warnung

エージェントツールで任意のコードを実行すると、エージェントがアクセスできる機密情報や個人情報が公開される可能性があります。お客様は、信頼できるコードのみを実行し、ガードレールと適切なアクセス許可を実装して、データへの意図しないアクセスを防ぐ責任があります。

スーパーバイザーを作成するときは、各サブエージェントを提供して、エンドユーザーに各サブエージェントへの明示的なアクセス権を付与する必要があります。次の表に、サポートされているサブエージェントの種類、各サブエージェントの作成方法、および必要なエンドユーザーのアクセス許可を示します。スーパーバイザにはアクセス制御が組み込まれているため、エンドユーザーはアクセスできるサブエージェントとデータにのみアクセスできます。明示的にアクセスしないと、スーパーバイザーはサブエージェントから有用な応答を返すことができません。

サブエージェントの種類	作成する方法	必要なエンドユーザーのアクセス許可
Genie Space	Genie Space の作成と管理	Genie Space とその基になる Unity カタログオブジェクトへのアクセス。「 Genie Space を共有する」を参照してください。
公開済みダッシュボード	ダッシュボードを作成し、ダッシュボードを発行する	公開済みダッシュボード上の`CAN VIEW` 「ダッシュボードのアクセス許可の管理」を参照してください。
Knowledge Assistant エージェントのエンドポイント	Knowledge Assistant を使用して、ドキュメント上に高品質のチャットボットを作成する	`CAN QUERY` エージェントエンドポイント上の「アクセス許可の管理」を参照してください。
Model Serving エンドポイント	カスタムモデルサービングエンドポイントを作成する	`CAN QUERY` サービングエンドポイントでモデルサービスエンドポイントに対するアクセス許可の管理を参照してください。
Unity Catalog 関数	Unity カタログ関数を使用して AI エージェントツールを作成する	`EXECUTE` Unity Catalog 関数について EXECUTE を参照してください。
ベクター検索インデックス	ベクター検索エンドポイントとインデックスを作成する	親カタログ上の `USE CATALOG`、親スキーマ上の `USE SCHEMA`、およびベクター検索インデックス上の `SELECT` Unity カタログ権限のリファレンスを参照してください。
Supervisor エージェント	Supervisor エージェントを使用して調整されたマルチエージェントシステムを作成する	Supervisor Agent で `CAN QUERY` を選択します。「手順 4: アクセス許可を管理する」を参照してください。
外部 MCP サーバー	外部 MCP サーバーをインストールするか、 Databricks Marketplace からインストールします。	`USE CONNECTION` Unity Catalog 接続で USE CONNECTION を参照してください。
カスタム MCP サーバー	カスタム MCP サーバーをホストする	`CAN_USE` Databricks のアプリで AI エージェントの認証を参照してください。
カスタムエージェント	AI エージェントを作成して Databricks Apps にデプロイする	`CAN_USE` Databricks のアプリで AI エージェントの認証を参照してください。

マルチエージェントスーパーバイザシステムを作成する

[エージェント] アイコンに移動します。ワークスペースの左側のナビゲーションウィンドウにあるエージェント。 [ エージェントの作成] をクリックし、[ Supervisor Agent] を選択します。

手順 1: スーパーバイザーを構成する

スーパーバイザーを設定し、それが調整するエージェントを追加します。

左側の [ツールとサブエージェント] ウィンドウが表示されているスーパーバイザエージェントの構成ページ。

左側のウィンドウの [ ツールとサブエージェント ] で、ツールとサブエージェントを追加します。追加するツール/エージェントの種類をクリックし、表示されるドロップダウンから選択します。または、検索バーを使用してツール/エージェントを選択します。最大 30 種類のエージェントとツールを選択できます。
より良い結果を得るには、各ツール/サブエージェントの説明を入力します。ツール/サブエージェントをクリックして説明を調整します。スーパーバイザーは、エージェントの調整に役立つ説明の情報を使用します。タスクの委任を改善するために、できるだけ詳細な情報を提供します。
各ツール/エージェントのアクセス許可を管理するには、ツール/エージェントタイルにカーソルを合わせ、[ をクリックします。これにより、Azure Databricks でそのツール/エージェントが開き、そこからアクセス許可を設定できます。必要なエンドユーザーのアクセス許可については、サポートされているサブエージェントとツールを参照してください。

Note

エンドユーザーがサブエージェントにアクセスできない場合、スーパーバイザーは会話を終了します。エンドユーザーが一部のサブエージェントにアクセスできるが、すべてのサブエージェントにアクセスできない場合、スーパーバイザーは、ユーザーがアクセスできないサブエージェントから会話をリダイレクトします。
(省略可能)[ 指示 ] フィールドで、監督者の対応に関するガイドラインを指定します。
(省略可能)[ 説明 ] フィールドに、このスーパーバイザーの機能の概要を入力します。この説明はユーザーに表示され、検索に使用されます。

手順 2: スーパーバイザエージェントをテストする

スーパーバイザーの初期化が完了したら、それをテストして、スーパーバイザーが複数のエージェントを調整して複雑なタスクを処理する方法を確認します。右側のウィンドウで、エージェントとチャットして応答を評価します。

(省略可能) AI Playground でエージェントをテストすることもできます。 [ プレイグラウンドで開く] をクリックします。これにより、スーパーバイザエンドポイントが接続された状態で AI Playground が開きます。 AI 支援機能が有効になっている場合は、 AI ジャッジ と 合成タスクの生成 を有効にして、監督者の評価に役立ちます。
上司の複雑な質問またはタスクを入力します。
応答を評価します。スーパーバイザーが適切なエージェントにタスクを正常に委任していることを確認します。
スーパーバイザーとの対話中に、応答を改善するためにガイドラインを追加するように求められる場合があります。応答ガイドラインを指定し、応答を再生成します。
エージェントの応答に基づいて、左側のパネルの [説明 ] フィールドと [ 命令 ] フィールドを調整して、構成を改善します。

スーパーバイザーのパフォーマンスに満足している場合は、スーパーバイザ as-isを引き続き使用してください。

手順 3: スーパーバイザーを改善する

Supervisor Agent は、自然言語フィードバックに基づいてスーパーバイザーの動作を調整できます。構成ページを通じて専門家からのフィードバックを収集して、監督者の調整品質を向上させます。スーパーバイザーのパフォーマンスを向上させるためにラベル付きデータを収集することができます。 Supervisor エージェントは、新しいデータからスーパーバイザを再トレーニングして最適化します。

[例] タブで、スーパーバイザーの質問とタスクシナリオを追加します。

ラベルに質問を追加する:
1. [ + 追加] をクリックして質問を追加します。
2. [ 質問の追加 ] モーダルで、質問を入力します。
3. 追加をクリックします。質問は UI に表示されます。
4. 評価するすべての質問を追加するまで繰り返します。
5. 質問を削除するには、kebab メニューをクリックし、[ 削除] をクリックします。
質問の追加が完了したら、エージェントを他のユーザーと共有して、高品質のラベル付きデータセットの構築に役立つレビューを行うことができます。スーパーバイザエージェントの構成ページへのリンクを共有して、エキスパートからのフィードバックを収集します。
エキスパートがスーパーバイザエージェントと適切なサブエージェントにアクセスできることを確認します。
1. 右上隅にある Kebab メニューのをクリックします。アクセス許可を管理します。エージェントにアクセスしてフィードバックを提供できるように、エキスパートにCAN_MANAGEアクセス許可を付与します。
2. SME が各サブエージェントにアクセスできることを確認します。サブエージェントの種類ごとに必要なアクセス許可については、サポートされているサブエージェントとツールを参照してください。
SME がサブエージェントにアクセスできない場合、スーパーバイザーは会話を終了します。エンドユーザーが一部のサブエージェントにアクセスできるが、すべてのサブエージェントにアクセスできない場合、スーパーバイザーは、ユーザーがアクセスできないサブエージェントから会話をリダイレクトします。
データにラベルを付ける場合は、質問をクリックし、表示されるパネルに ガイドライン を追加します。ガイドラインは、保存された直後に適用されます。
構成ページまたは AI Playground でエージェントをもう一度テストして、パフォーマンスの向上を確認します。必要に応じて、さらに質問とガイドラインを追加して、動作の改善を続けます。

手順 4: アクセス許可を管理する

既定では、エージェントの作成者とワークスペース管理者のみがエージェントに対するアクセス許可を持ちます。他のユーザーがエージェントを編集またはクエリできるようにするには、明示的にアクセス許可を付与する必要があります。

エージェントのアクセス許可を管理するには:

[エージェント] ページでエージェントを開きます。
上部にあるをクリックします。kebab メニュー。
[ アクセス許可の管理] をクリックします。
[ アクセス許可の設定] ウィンドウで、ユーザー、グループ、またはサービスプリンシパルを選択します。
付与するアクセス許可を選択します。
- 管理可能: アクセス許可の設定、エージェント構成の編集、品質の向上など、エージェントの管理を許可します。
- クエリ可能: AI Playground と API を使用してエージェントエンドポイントのクエリを実行できます。このアクセス許可のみを持つユーザーは、[エージェント] ページでエージェントを表示または編集できません。
追加をクリックします。
[保存] をクリックします。

Note

2025 年 9 月 16 日より前に作成されたエージェントエンドポイントの場合は、[サービスエンドポイント] ページからエンドポイントに対する Can Query アクセス許可を付与できます。

手順 5: エージェントエンドポイントのクエリを実行する

エージェントページで、[ エンドポイント ] をクリックしてエージェントエンドポイントを開き、詳細を表示します。

作成されたスーパーバイザエンドポイントに対してクエリを実行するには、複数の方法があります。 AI Playground で提供されているコード例を出発点として使用します。

[ プレイグラウンドで開く] をクリックします。
Playground で、[ コードの取得] をクリックします。
エンドポイントの使用方法を選択します。
- curl を使用してエンドポイントにクエリを実行するコード例の Curl API を 選択します。
- Python API を選択して、Pythonを使用してエンドポイントと対話するコード例を示します。

Databricks SDK を使用してスーパーバイザエージェントを管理する

Important

この機能はベータ版です。アカウント管理者は、[ プレビュー] ページからこの機能へのアクセスを制御できます。 Manage Azure Databricks プレビューを参照してください。

Databricks SDK for Python を使用して、プログラムによってスーパーバイザエージェントとそのツールを作成および管理できます。使用可能な操作の完全な一覧については、 Supervisor Agents SDK リファレンスを参照してください。

スーパーバイザエージェントを作成する

次の例では、表示名、説明、および指示を含む新しいスーパーバイザエージェントを作成します。

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.supervisoragents import SupervisorAgent

w = WorkspaceClient()

supervisor_agent = SupervisorAgent(
    display_name="<display-name>",
    description="<description>",
    instructions="<instructions>",
)
created = w.supervisor_agents.create_supervisor_agent(supervisor_agent=supervisor_agent)
print(created)

<display-name>、<description>、および<instructions>を、スーパーバイザエージェントの値に置き換えます。

ツールの管理 (サブエージェント)

SDK を使用して、既存のスーパーバイザエージェントのツール (サブエージェント) を追加、更新、および削除できます。ツールは、ナレッジアシスタント、Genie Spaces、Unity カタログ関数、その他のエージェントエンドポイントなどのサブエージェントを表します。

ツールの追加 (サブエージェント)

次の例では、既存のスーパーバイザエージェントにナレッジアシスタントをツールとして追加します。

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.supervisoragents import Tool, KnowledgeAssistant

w = WorkspaceClient()

tool = Tool(
    tool_type="knowledge_assistant",
    description="<tool-description>",
    knowledge_assistant=KnowledgeAssistant(
        knowledge_assistant_id="<knowledge-assistant-id>",
    ),
)

created_tool = w.supervisor_agents.create_tool(
    parent="supervisor-agents/<supervisor-agent-id>",
    tool=tool,
    tool_id="<tool-id>",
)
print(created_tool)

<supervisor-agent-id>をスーパーバイザエージェントの ID に置き換え、<knowledge-assistant-id>ツールとして追加するナレッジアシスタントの ID に置き換え、<tool-id>ツールの一意の識別子に置き換えます。

ツールを更新する (サブエージェント)

次の例では、既存のツールの説明を更新します。

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.supervisoragents import Tool
from databricks.sdk.common.types.fieldmask import FieldMask

w = WorkspaceClient()

updated_tool = w.supervisor_agents.update_tool(
    name="supervisor-agents/<supervisor-agent-id>/tools/<tool-id>",
    tool=Tool(
        tool_type="knowledge_assistant",
        description="<new-description>",
    ),
    update_mask=FieldMask(["description"]),
)
print(updated_tool)

update_maskで使用できるフィールド: description。

ツール (サブエージェント) を削除する

次の例では、スーパーバイザエージェントからツールを削除します。

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

w.supervisor_agents.delete_tool(
    name="supervisor-agents/<supervisor-agent-id>/tools/<tool-id>",
)

Limitations

サポートされているのは英語のみです。
databricks-gte-large-en モデルエンドポイントでは、AI ガードレールとレート制限を無効にする必要があります。エンドポイントを提供するモデルで Unity AI Gateway を構成するを参照してください。
1 つのスーパーバイザシステムで 20 を超えるエージェントを使用することはできません。
ベクター検索インデックスのサブエージェントでサポートされるのは、Databricks によって計算された埋め込みを使用する Delta Sync Indexのみです。
セキュリティ強化とコンプライアンスが有効になっているワークスペースはサポートされていません。セキュリティとコンプライアンスの強化に関するアドオンを参照してください。

次のステップ

Supervisor エージェントの実行時間の長いタスク

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Last updated on 2026-06-01