Nástroje agenta AI
Důležité
Tato funkce je ve verzi Public Preview.
Tento článek obsahuje přehled vytváření nástrojů agenta AI s využitím architektury agenta Mosaic AI.
Nástroje agenta AI umožňují agentům provádět úlohy nad rámec generování jazyka, jako je načítání strukturovaných nebo nestrukturovaných dat a spouštění vlastního kódu.
Úvod do agentů AI najdete v tématu Co jsou složené systémy AI a agenti AI?.
nástroje funkcí katalogu Unity vs. nástroje programu agenta
Chcete-li vytvořit nástroj s rozhraním Agent AI Mosaic, můžete použít libovolnou kombinaci následujících metod:
Metoda | Popis |
---|---|
funkce katalogu Unity | – Definované a spravované v katalogu Unity s integrovanými funkcemi zabezpečení a dodržování předpisů – Zajišťuje snadnější dohledatelnost, správu a opětovné použití. - Ideální pro použití transformací a agregací u velkých datových sad |
nástroje kódu agenta | – Definováno v kódu agenta AI – Užitečné pro volání rozhraní REST API, použití libovolného kódu nebo spouštění nástrojů s nízkou latencí - Chybí integrované zásady správného řízení a zjistitelnost funkcí. |
Obě metody jsou kompatibilní s vlastními agenty Pythonu nebo knihovnami pro vytváření agentů, jako je LangGraph.
Vytvoření nástrojů agenta AI
Naučte se vytvářet nástroje agenta AI, které umožňují agentům spouštět vlastní kód Pythonu. Viz Vytvoření vlastních nástrojů agenta AI pomocí funkcí katalogu Unity.
Příklady nástrojů agenta
Příklady nástrojů agenta najdete v následujících článcích:
- nástroje interpretu kódu umožňují agentům spouštět libovolný kód, jako je Python.
- nástrojů pro načítání strukturovaných dat umožňují agentům dotazovat strukturované zdroje dat, jako jsou tabulky SQL.
- Nástroje pro vyhledávání nestrukturovaných dat umožňují agentovi dotazovat nestrukturované zdroje dat, jako je textový korpus, aby mohl provádět generování rozšířené vyhledáváním.
- Nástroje pro externí připojení připojují nástroje agenta k externím službám a API rozhraní.
Přidejte nástroje katalogu Unity do agentů
Na rozdíl od nástrojů kódu agenta, které jsou definovány v kódu agenta, musí být nástroje katalogu Unity explicitně přidány do agentů, aby je bylo možné použít.
Databricks doporučuje používat UCFunctionToolkit
k integraci nástrojů katalogu Unity s architekturami pro vytváření agentů a sadami SDK. Viz Vytvoření vlastních nástrojů agenta AI pomocí funkcí katalogu Unity.
Pomocí AI Playground můžete také rychle přidat nástroje katalogu Unity do agentů k vytvoření prototypu chování. Viz prototyp agentů pro volání nástrojů vAI Playground .
Vylepšete volání nástrojů díky přehledné dokumentaci
Dobře zdokumentované nástroje pomáhají agentům umělé inteligence pochopit, kdy a jak efektivně používat nástroje. Při zdokumentování parametrů nástroje a návratových hodnot postupujte podle těchto osvědčených postupů:
- U funkcí katalogu Unity použijte
COMMENT
k popisu funkcí a parametrů nástrojů. - Jasně definovat očekávané vstupy a výstupy.
- Zadejte smysluplné popisy pro zlepšení použitelnosti.
Příklad: Efektivní dokumentace k nástrojům
Následující příklad ukazuje efektivní COMMENT
řetězce pro nástroj funkce Unity Catalog, který se dotazuje na strukturovanou tabulku.
CREATE OR REPLACE FUNCTION main.default.lookup_customer_info(
customer_name STRING COMMENT 'Name of the customer whose info to look up.'
)
RETURNS STRING
COMMENT 'Returns metadata about a specific customer including their email and ID.'
RETURN SELECT CONCAT(
'Customer ID: ', customer_id, ', ',
'Customer Email: ', customer_email
)
FROM main.default.customer_data
WHERE customer_name = customer_name
LIMIT 1;
Příklad: Neefektivní dokumentace k nástrojům
V následujícím příkladu chybí důležité podrobnosti, což znesnadňuje efektivní používání nástroje agentem AI:
CREATE OR REPLACE FUNCTION main.default.lookup_customer_info(
customer_name STRING COMMENT 'Name of the customer.'
)
RETURNS STRING
COMMENT 'Returns info about a customer.'
RETURN SELECT CONCAT(
'Customer ID: ', customer_id, ', ',
'Customer Email: ', customer_email
)
FROM main.default.customer_data
WHERE customer_name = customer_name
LIMIT 1;