Skapa en anpassad agent med hjälp av Api för övervakare (Beta)

Important

Den här funktionen finns i Beta. Kontoadministratörer kan styra åtkomsten till den här funktionen från sidan Förhandsversioner . Se Hantera förhandsversioner av Azure Databricks.

Du kan skapa en Azure Databricks Apps-agent som använder Supervisor API (Beta) för orkestrering i stället för att hantera agentloopen i din egen kod. Resultatet är detsamma som att skapa en anpassad agent: en distribuerad app med ett chattgränssnitt, en /invocations slutpunkt och autentisering. Skillnaden är att Azure Databricks kör agentloopen åt dig. Din agent.py gör ett enda API-anrop och Azure Databricks hanterar verktygsval, körning och svarssyntes.

Supervisor-API:et fungerar med någon av de grundläggande modeller som stöds. Ändra fältet model för att växla providers utan att röra vid verktygsdefinitioner eller hanteringslogik.

När du ska använda api:et för övervakare

Api för övervakare fungerar bra när din agent endast använder Azure Databricks värdbaserade verktyg och inte behöver anpassad logik mellan verktygsanrop. Använd en anpassad agentloop i stället om din agent kräver något av följande:

  • Funktionsverktyg på klientsidan (övervakar-API:et kan inte blanda värdbaserade verktyg och verktyg på klientsidan i en begäran)
  • Andra agentslutpunkter än Agent Bricks Knowledge Assistant-slutpunkter
  • Anpassade hämtningar, anpassade indata/utdata eller detaljerad strömningskontroll
  • Anpassad Python logik mellan verktygsanrop, till exempel villkorlig förgrening eller tillståndshantering
  • Kontroll över slutsatsdragningsparametrar som temperature

Fullständig API-referens och parametrar som stöds finns i Supervisor API (Beta).

Kravspecifikation

Skapa en anpassad agent med hjälp av övervakar-API:et

Den rekommenderade utgångspunkten är att skapa en ny app från den senaste Databricks-appmallen. De senaste mallarna innehåller en inbyggd färdighet för AI-kodningsassistenter use-supervisor-api samt en add-tools färdighet för att lägga till värdbaserade verktyg.

Information om hur du skapar en ny app från en mall finns i Skapa en AI-agent och distribuera den i Databricks-appar.

När appen har konfigurerats från den senaste mallen öppnar du projektet i AI-kodningsassistenten och kör:

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

Färdigheten uppdaterar ditt agent_server/agent.py för att ringa DatabricksOpenAI().responses.create() med hjälp av värdbaserade verktyg och ersätter den manuella agentloopen. Det lägger också till databricks-openai beroendet och noterar betabegränsningarna.

Resultatet är samma distribuerade app, med ett chattgränssnitt, autentisering och en /invocations slutpunkt, men med enklare agentkod. Det fullständiga distributionsarbetsflödet (distribuera till appar, lägg till verktyg, utvärdera) finns i Skapa en AI-agent och distribuera den i Databricks-appar.

Verktyg och parametrar som stöds

En fullständig lista över verktygstyper som stöds, begäransparametrar och kodexempel finns i Supervisor API (Beta).

För varje verktyg som du lägger till beviljar du även motsvarande resursbehörighet i databricks.yml. Se färdigheten add-tools i .claude/skills/ för exempel.

Nästa steg

  • Last updated on