アイデアからエージェントへ
プロンプトやテンプレートから始め、インフラを事前にセットアップすることなくすぐに反復できます。
Agent Bricks. お客様のデータで稼働する、本番対応のAIエージェント。
マルチモデルルーティング、組み込み評価、安全なデータアクセスを備えたエージェントプラットフォーム。
[メリット]
エージェントスタックではなく、エージェントを構築。 別々のシステムをつなぎ合わせることなく、エージェントを構築、テスト、実行できる統合環境。
オーバーヘッドを削減
サービスや統合の接続、周辺システムの保守ではなく、エージェントロジックに集中できます。
本番対応
スケールに合わせて再構築することなく、同じセットアップでプロトタイプから本番環境へ移行できます。
[機能]
Agent Bricksに標準搭載の機能
01マルチモデルルーティング
タスクごとに最適なモデルを使用。 [GPT、Claude、Llamaなどの主要モデルを切り替えられます。]
単一のAPIを通じてリクエストを送信し、独自のオーケストレーションレイヤーを構築せずに、コスト、パフォーマンス、可用性に応じてモデルをルーティングできます。
- 複数のプロバイダーのモデルに一元的にアクセス
- コスト、パフォーマンス、可用性に応じてリクエストをルーティング
- 組み込みのフォールバックと使用量制御
02組み込み評価
出力品質を管理・改善。 [エージェントのパフォーマンスを測定し、的を絞った改善を行えます。]
実際のシナリオでエージェントを実行し、応答を評価して、明確なフィードバックに基づいて改善できます。すべてを一か所で行えます。
- 実際のユースケースから評価用データセットを生成
- 品質、関連性、正確性について出力を評価
- プロンプト、モデル、反復ごとに結果を比較
03安全なデータアクセス
適切な権限で、お客様のデータを活用。 [データをコピーしたり制御を回避したりせずに、実データへ安全にアクセス。]
エージェントをガバナンス対象のデータに接続し、適切なアクセス制御のもとでクエリを実行することで、許可されたデータのみを参照できます。
- ユーザーレベルの権限でデータをクエリ
- データ複製やリバースETLは不要
- アクセス制御とガバナンスをデフォルトで適用
[ユースケース]
実運用のエージェント向けに構築。 [チームがAgent Bricksを使ってAI搭載アプリケーションを構築・リリースする代表的な方法。]
お客様のデータを活用するAIコパイロット
実データをクエリし、応答を生成し、適切な権限でアクションを実行してユーザーを支援します。
カスタマーサポート
コンテキストを取得し、返信を生成して継続的に改善するエージェントでリクエストを処理します。
社内自動化
システムを接続し、単純なテキスト生成を超えたタスクを実行してワークフローを自動化します。
意思決定システム
入力を分析し、次に取るべき最適なアクションをリアルタイムで実行するシステムを構築します。
コンテンツパイプライン
組み込み評価により一貫した出力品質を確保しながら、大規模にコンテンツを生成・検証します。
RAGシステム
アクセス制御と権限を適用しながら、応答をお客様のデータに根拠付けます。
実験
プロンプトとモデルを比較して、出力品質、コスト、パフォーマンスを最適化します。
バックグラウンドタスク
エージェントを非同期で実行し、ユーザー操作なしでタスクを処理、データを分析、アクションを実行します。
[お客様の声]
Agent Bricksは本番環境で実際のエージェントを支えます。 チームがガバナンス対象のデータでAIアプリケーションをリリースする方法をご覧ください。
"Agent Bricksにより、チームは40万件を超える臨床試験文書を解析し、コードを1行も書かずに構造化データを抽出できました。60分足らずで、複雑な非構造化データをAnalyticsで利用可能な形式に変換できるエージェントを稼働させられました。"
Joseph Roemer, コマーシャルIT部門データ＆AI責任者
"Agent Bricksにより、臨床的な正確性、安全性、プライバシー、セキュリティに関するFlo Healthの高い社内基準を満たしながら、標準的な商用LLMの2倍の医学的正確性を実現できました。"
Roman Bugaev, CTO
"Agent Bricksにより、カスタマーサポート通話からのインサイト抽出など、以前は数週間の手作業によるレビューを要していたタスク向けのドメイン固有AIエージェントを迅速に本番運用化できます。"
Chris Nishnick, AIディレクター
Databricks Developer Hub