Agent Bricks von Databricks ermöglicht Daten- und KI-Teams aus Unternehmensdaten die gewünschte Data Intelligence herauszuziehen. Dies gelingt mit Agenten, die strukturierte und unstrukturierte Informationen verstehen, bewerten und darauf reagieren können. Mit integrierter Bewertung durch MLflow, einheitlicher Governance über Unity Catalog und offener Unterstützung für jedes Modell oder Framework mit AI Gateway hilft AgentBricks Unternehmen wie AstraZeneca, mit Zuversicht von Pilotprojekten zur Produktionsreife überzugehen.

„Mit Agent Bricks konnten unsere Teams mehr als 400.000 Dokumente aus klinischen Studien analysieren und strukturierte Datenpunkte extrahieren – ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. In weniger als 60 Minuten hatten wir einen funktionierenden Agenten, der komplexe unstrukturierte Daten in für Analysen nutzbare Daten umwandeln kann. Agent Bricks (Information Extraction) ist ein wertvolles Tool, um schnell von Daten zu Erkenntnissen zu gelangen!“ – Joseph Roemer, Leiter Daten & KI, Commercial IT, AstraZeneca

Unternehmen erstellen jeden beliebigen Agenten – ganz nach ihren Vorstellungen

Agent Bricks ist von Grund auf offen gestaltet und bietet Teams die Flexibilität, hochwertige Agenten auf kontrollierten Daten und vertrauenswürdigen MCP-Servern zu erstellen.

• Agenten mit benutzerdefiniertem Code. Unternehmen erstellen Agenten mit jedem Framework, MCP-Server oder Modell – GPT-5, Claude Sonnet, Gemini, Llama – und führen sie auf der serverlosen Infrastruktur von Databricks aus. Jede Interaktion wird automatisch durch MLflow Observability und AI Gateway verfolgt, bewertet und kontrolliert.
• Deklarative Agenten. Technische und nicht-technische Teams können Agenten mithilfe natürlicher Sprache und vorkonfigurierter Vorlagen für Aufgaben wie Informationsextraktion, Wissensunterstützung und Multi-Agenten-Koordination erstellen und verfeinern – mit integrierter Bewertung für eine kontinuierliche Verbesserung.
• Agentische KI-Funktionen. Funktionen wie ai_parse_document lassen sich direkt auf Dokumente anwenden, um unstrukturierte Inhalte in großem Umfang zu analysieren, anzureichern und einzubetten – wodurch manuelle Arbeitsabläufe automatisiert und Erkenntnisse gewonnen werden, die zuvor unerreichbar waren.

Um Unternehmen beim Schritt von Pilotprojekten in den produktiven Einsatz zu unterstützen, erweitert Agent Bricksseine drei Säulen des Vertrauens:

• Genauigkeit. MLflow for Agent Quality and Observability (General Availability) verfolgt jede Interaktion des Agenten, bewertet die Ergebnisse mit benutzerdefinierten Kriterien und bietet eine App zum Sammeln von Feedback von Fachexperten – damit wird MLflow zum Standard für die Bewertung von Agenten in jeder Umgebung.
• Governance. Mit AI Gateway (General Availability) und dem MCP Catalog & Marketplace (Public Preview) können Unternehmen jedes Modell und jeden externen MCP-Server über Unity Catalog verwalten. Alle Modellaktivitäten werden protokolliert, sind ratenbegrenzt und überprüfbar, um Compliance-Anforderungen zu erfüllen, während Launch-Partner – darunter Glean, You.com, Dun & Bradstreet, Moody's und S&P Global – den Zugang zu vertrauenswürdigen Daten und Tools erweitern.
• Offenheit und Interoperabilität. Agent Bricks unterstützt alle Modelle, Frameworks und MCP-Server, sodass Unternehmen mehrstufige Workflows über interne und externe Systeme hinweg erstellen können. Multi-AgentSupervisor (Beta) koordiniert komplexe Workflows über Agenten und Tools hinweg, und ai_parse_document (Preview) extrahiert Erkenntnisse aus unstrukturierten Inhalten – alles in einer einzigen kontrollierten Umgebung.

Was Unternehmen mit Agent Bricks erstellen können

Agent Bricks unterstützt eine Reihe von Agentenmustern – von Daten-Copiloten bis hin zu Produktionsautomatisierungen – und hilft Teams dabei, Unternehmensdaten in Informationen und Maßnahmen umzuwandeln.

• Wissensassistenten: Teams analysieren strukturierte und unstrukturierte Daten, um domänenspezifische Fragen zu beantworten, z. B. ein HR-Chatbot, der Unternehmensrichtlinien erklärt, oder ein Technikerassistent, der Handbücher durchsucht, um Probleme schneller zu lösen.
• Dokumentenintelligenz: Teams analysieren PDF-Verträge oder Berichte, um unstrukturierte Inhalte in strukturierte Daten für die nachgelagerte Analyse oder Integration mit Wissensassistenten umzuwandeln.
• Prozess- und Workflow-Agenten: Teams führen geregelte Aktionen aus, wie z. B. das Aktualisieren von Datensätzen, das Einreichen von Tickets oder das Auslösen von Pipelines – beispielsweise das Identifizieren von Abwanderungsrisiken und das automatische Versenden von Kundenbindungsangeboten.
• Produktintelligenz: Teams betten Schlussfolgerungen oder die Generierung von Inhalten in Anwendungen ein, wie z. B. einen personalisierten Gesundheitsassistenten und einen Terminplaner.

Jeder Agententyp kann mithilfe von benutzerdefiniertem Code, deklarativen oder agentenbasierten KI-Funktionen implementiert werden, was Teams die Flexibilität gibt, einfach zu beginnen, sicher zu skalieren und im Laufe der Zeit zu standardisieren.

Der Weg zu KI-Agenten in produktiven Umgebungen

Agent Bricks etabliert den Unternehmensstandard für die Entwicklung, Steuerung und Skalierung vertrauenswürdiger KI-Agenten. Während der gesamten „Week of Agents” wurden hier Beiträge veröffentlicht: https://www.databricks.com/blog/building-trusted-ai-agents-new-capabilities-choose-govern-and-scale-confidence