O que é o Agent Bricks?

O Agent Bricks é a plataforma corporativa de agentes da Databricks para criar, implantar e governar agentes que operam sobre os dados do seu negócio. Ele unifica acesso a modelos, execução, governança e contexto em um único sistema: do modelo que você chama, aos dados que seu agente lê, até a identidade sob a qual ele atua. No seu workspace, você configura Knowledge Assistants, Supervisor Agents e agentes Python personalizados. A Databricks cuida da avaliação, do ajuste e da melhoria de qualidade e, em seguida, hospeda cada agente em um endpoint HTTP que seu app pode chamar.

Para saber o que é o Agent Bricks e como desenvolver com ele, consulte a documentação do Agent Bricks ou a agent skill databricks-agent-bricks.

Seu app AppKit se conecta aos recursos do Agent Bricks por meio do plugin do Model Serving, para agentes, foundation models e endpoints governados, e do plugin do Genie, para consultas em linguagem natural sobre tabelas do Unity Catalog.

Como tudo se encaixa

Seu app AppKit chama o Agent Bricks por meio de um endpoint de Model Serving (um foundation model, um Knowledge Assistant, um Supervisor Agent ou um agente Python personalizado) ou de um Genie Agent (consultas em linguagem natural sobre tabelas do Unity Catalog). O plugin do Model Serving e o plugin do Genie cobrem os dois casos.

Plugins do AppKit para o Agent Bricks

Escolha o plugin correspondente ao recurso. Nenhuma outra primitiva é necessária para a camada de IA.

Auth

Por padrão, as rotas HTTP de serving e do Genie são executadas em nome do usuário autenticado. Se o usuário não tiver CAN QUERY no endpoint de serving ou CAN RUN no Genie Agent, a chamada falha com um 403. Você não precisa escrever a verificação de permissão.

Para lógica de servidor fora de um handler de rota, chame AppKit.serving("alias").asUser(req).invoke(...) para manter o mesmo comportamento.

Por que usar o AppKit em vez de fetch puro

Você poderia chamar um endpoint de serving diretamente com fetch e um token. O plugin não faz nada que você não possa fazer sozinho — ele faz estas coisas para que você não precise fazê-las:

• As rotas são executadas como o usuário autenticado, então as permissões por usuário valem automaticamente. Seus usuários só veem os endpoints e os dados que já têm permissão para ver. Sem código de OAuth do seu lado. Consulte Contexto de execução para os detalhes.
• Todo o streaming é tratado para você: parsing de SSE, cancelamento ao desmontar, acumulação de tokens e tratamento de erros. É isso que useServingStream e useGenieChat fazem.
• Nenhum secret no frontend. O plugin faz o proxy pelo seu servidor e os tokens permanecem no backend. Nenhum PAT no bundle React.
• Quando seu endpoint de serving publica um schema OpenAPI, o AppKit gera aliases de endpoint tipados, com tipos TypeScript de requisição e resposta para cada alias. Autocompletar para os formatos de chunk, em vez de unknown.

Escolha um template para começar

Comece por um template que corresponda ao seu caso de uso. Cada um deles já inclui a integração do plugin do Model Serving ou Genie, uma vinculação de recurso no app.yaml e uma interface funcional que você pode adaptar.

Próximos passos

• Unity AI Gateway para acesso governado a modelos, endpoints de agentes e ferramentas externas.
• Genie Agents para conversar com seus dados em tabelas do Unity Catalog.
• Endpoints de custom agents para integrar o Knowledge Assistant, o Supervisor Agent ou seu próprio agente em Python.