KI-Agentenwerkzeuge

KI-Agent-Tools bieten Ihren Agents praktische Funktionen über die Textgenerierung hinaus, z. B. das Durchsuchen von Dokumenten, Abfragen von Datenbanken, Aufrufen von REST-APIs oder das Ausführen von benutzerdefiniertem Code.

Verwenden Sie vorkonfigurierte verwaltete MCP-Server für den sofortigen Zugriff auf Azure Databricks Daten, verwenden Sie externe MCP-Server, um eine Verbindung mit APIs von Drittanbietern herzustellen oder benutzerdefinierte Tools für spezielle Geschäftslogik zu erstellen.

Tools und Beispiele

Gängige Toolmuster und Implementierungsbeispiele:

Anwendungsfall Empfohlener Ansatz
Arbeiten mit strukturierten Daten Lesen sie strukturierte Daten in Unity Catalog-Tabellen.
Abrufen unstrukturierter Daten Verbinden Sie Agents mit Vektorsuchindizes, um unstrukturierte Daten abzufragen.
Codedolmetschertools lassen Sie agents Python-Code dynamisch mithilfe des integrierten Tools system.ai.python_exec ausführen.
KI-Tools mit Unity-Katalogfunktionen Erstellen Sie Tools mithilfe von Unity-Katalogfunktionen. (Databricks empfiehlt stattdessen die Verwendung von MCP-Tools für die meisten neuen Anwendungsfälle.)

MCP-Server

Verwenden Sie MCP-Server, um Agents Zugriff auf gesteuerte Databricks-Daten und APIs von Drittanbietern zu gewähren:

Anwendungsfall Empfohlener Ansatz
Verbinden von Agents mit externen Diensten Verwenden Sie verwaltete OAuth, den UC-Verbindungsproxy oder externe Rest-APIs, um Agents mit ApIs von Drittanbietern zu verbinden.
Verwenden externer MCP-Server in Agents Rufen Sie externe MCP-Server vom Agentcode über Databricks-verwaltete Proxys auf. Informationen zum Installieren eines externen MCP-Servers finden Sie unter Installieren eines externen MCP-Servers.
Verwenden von benutzerdefinierten MCP-Servern in Agents Verbinden Sie Agentcode mit einem benutzerdefinierten MCP-Server, der als Databricks-App gehostet wird. Informationen zum Hosten eines benutzerdefinierten MCP-Servers finden Sie unter Hosten eines benutzerdefinierten MCP-Servers.
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