Nova documentação e pilha de computação do Agent Bricks no Databricks
O Databricks atualizou a documentação do Agent Bricks focando no desenvolvimento de agentes em código com novas opções de servidores e runtime.
O que mudou
Para que serve
Imagine que você precisa colocar um agente de IA customizado em produção com suporte a execuções duráveis e recuperação de falhas. Com a nova documentação e arquitetura do Agent Bricks, você pode:
- Construir e implantar agentes usando código.
- Garantir recuperação de falhas e execuções síncronas, em streaming ou em segundo plano com o
DurableAgentServer. - Executar agentes em escala utilizando o Agent Runtime no Databricks Apps.
- Consultar agentes implantados através de APIs dedicadas.
Como usar
Utilize a CLI do Agent Bricks para criar e estruturar o código do seu agente localmente antes de fazer o deploy.
# Crie e escaneie o projeto do agente com a CLI
databricks agents create meu_agente
O que acontece nesse código:
- A ferramenta de linha de comando inicializa a estrutura de arquivos necessária para o desenvolvimento do agente.
- O código base gerado conecta-se aos serviços gerenciados do Databricks para testes locais.
Limitações e requisitos
As abordagens legadas, como o uso do MLflow AgentServer, LongRunningAgentServer e agentes em Model Serving, foram movidas para uma seção de legado e não são mais recomendadas para novos desenvolvimentos de agentes.
- mosaic ai
- mlflow
- databricks apps
- unity catalog
Agent Bricks documentation for code-first agent development
Resumo e explicação gerados por IA a partir da release note oficial. Em caso de dúvida, a documentação oficial da plataforma prevalece.
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