감독자 API(베타)를 사용하여 사용자 지정 에이전트 빌드

Important

이 기능은 베타 버전으로 제공됩니다. 계정 관리자는 미리 보기 페이지에서 이 기능에 대한 액세스를 제어할 수 있습니다. Azure Databricks 미리 보기 관리를 참조하세요.

사용자 고유의 코드에서 에이전트 루프를 관리하는 대신 오케스트레이션에 오케스트레이터 API(베타)를 사용하는 Azure Databricks Apps 에이전트를 빌드할 수 있습니다. 결과는 채팅 UI, 엔드포인트 및 인증을 사용하여 배포된 앱인 사용자 지정 에이전트를 /invocations 작성하는 것과 동일합니다. 차이점은 Azure Databricks가 에이전트 루프를 대신 실행해 준다는 점입니다. agent.py 단일 API 호출을 수행하고 Azure Databricks 도구 선택, 실행 및 응답 합성을 처리합니다.

감독자 API는 지원되는 모든 기본 모델에서 작동합니다. model 도구 정의 또는 처리기 논리를 건드리지 않고 공급자를 전환하도록 필드를 변경합니다.

감독자 API를 사용하는 경우

에이전트가 Azure Databricks 호스팅된 도구만 사용하고 도구 호출 간에 사용자 지정 논리가 필요하지 않은 경우 감독자 API가 잘 작동합니다. 에이전트에 다음 중 하나가 필요하면 사용자 지정 에이전트 루프를 대신 사용합니다.

  • 클라이언트 쪽 함수 도구(감독자 API는 호스트된 도구와 클라이언트 쪽 도구를 한 번의 요청으로 혼합할 수 없음)
  • 에이전트 Bricks Knowledge Assistant 엔드포인트 이외의 에이전트 엔드포인트
  • 사용자 지정 검색기, 사용자 지정 입력/출력 또는 세분화된 스트리밍 컨트롤
  • 조건부 분기 또는 상태 관리와 같은 도구 호출 간의 사용자 지정 Python 논리
  • 다음과 같은 유추 매개 변수 제어 temperature

전체 API 참조 및 지원되는 매개 변수는 감독자 API(베타)를 참조하세요.

요구 사항

감독자 API를 사용하여 사용자 지정 에이전트 빌드

권장되는 시작점은 최신 Databricks 앱 템플릿에서 새 앱을 만드는 것입니다. 최신 템플릿에는 AI 코딩 도우미를 위한 기본 제공 use-supervisor-api 기술과 호스트된 add-tools 도구를 추가하는 기술이 포함됩니다.

템플릿에서 새 앱을 만들려면 AI 에이전트 작성 및 Databricks 앱에 배포를 참조하세요.

앱이 최신 템플릿에서 설정되면 AI 코딩 도우미에서 프로젝트를 열고 다음을 실행합니다.

Use the Supervisor API skill to update this agent to use the Databricks Supervisor API.

기술은 수동 에이전트 루프를 대체하기 위해 호스트된 도구로 DatabricksOpenAI().responses.create()을(를) 호출하도록 agent_server/agent.py을(를) 업데이트합니다. 또한 종속성을 추가하고 databricks-openai 베타 제한 사항을 적어 줍니다.

동일한 채팅 UI, 인증, /invocations 엔드포인트가 포함된 배포된 앱이지만 더 간단한 에이전트 코드를 갖춘 결과입니다. 전체 배포 워크플로(앱에 배포, 도구 추가, 평가)는 AI 에이전트 작성 및 Databricks 앱에 배포를 참조하세요.

지원되는 도구 및 매개 변수

지원되는 도구 유형, 요청 매개 변수 및 코드 예제의 전체 목록은 감독자 API(베타)를 참조하세요.

추가하는 각 도구에 대해 해당 리소스 사용 권한도 부여합니다 databricks.yml. 예제에 대한 add-tools 기술을 .claude/skills/에서 보세요.

다음 단계

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