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Databricks革新AI代理自動化開發新篇章

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Databricks 推出 Agent Bricks,助企業打造生產級 AI 代理人

在最新的 Data + AI 峰會上,Databricks 宣佈推出全新產品 Agent Bricks,讓企業能夠利用自家數據輕鬆構建及部署 AI 代理人,無需繁複調校或複雜工具。Agent Bricks 目前已開始 Beta 測試,定位為一套自動化系統,能夠從高層次任務描述和企業數據出發,直接生成生產級 AI 代理人。

Databricks 的 CEO 兼聯合創辦人 Ali Ghodsi 表示:「這是一種全新的 AI 代理人建構及部署方式,可以直接基於你的數據推理。企業首次能夠自信快速地從構想到生產級 AI,並且掌控質量與成本的平衡。」

Agent Bricks 完全自動化 AI 代理人的開發流程。它採用 Mosaic AI 的研究成果,生成針對客戶領域的合成數據,並建立特定任務的基準測試來評估代理人表現。系統還會進行一系列優化,用戶可選擇達到準確度與成本最佳平衡的版本,最終產出具備穩定性和領域感知能力的可部署代理人。

該平台適用於多種行業場景,包括:

– **資訊提取代理人**:將 PDF、電郵等非結構化內容轉換為結構化字段,如姓名和價格。
– **知識助理代理人**:提供準確且基於數據的回應,減少傳統聊天機械人常見錯誤。
– **多代理監督者**:協調多個代理人及工具,如 MCP 以管理工作流程,包括合規審查與文件檢索。
– **自訂大型語言模型代理人**:處理特定文字轉換任務,例如生成符合品牌聲音的市場推廣內容。

Databricks 指出,AI 代理人領域普遍面臨缺乏評估標準、表現不穩定及成本過高問題,導致大部分實驗無法進入生產階段。Agent Bricks 透過提供領域專屬、可重複且客觀的評估方法,並整合於單一工作流程中,避免不同工具的拼湊,成功解決這些挑戰。

初期用戶已見成效:AstraZeneca 利用 Agent Bricks 從超過 40 萬份臨床試驗文件中提取結構化數據,且無需編寫任何程式碼。該公司數據與 AI 負責人 Joseph Roemer 表示,他們在不到一小時內便完成一個可用代理人。

健康科技公司 Flo Health 透過 Agent Bricks 提升 AI 系統醫療準確性,同時符合內部安全與私隱標準。該公司 CTO Roman Bugaev 說:「借助 Flo 的專業醫療知識與數據,Agent Bricks 利用合成數據生成及自訂評估技術,顯著降低成本並提升結果質量。」

此外,Databricks 同步推出兩項新工具:

– **無伺服器 GPU 支援**:團隊可隨需使用高效能運算,免除管理 GPU 基礎設施的煩惱,方便微調模型與執行 AI 工作負載。
– **MLflow 3.0**:針對生成式 AI 重塑的 AI 生命週期管理平台,新增提示管理、人類反饋迴圈、基於大型語言模型的評估,並整合現有數據湖倉。MLflow 3.0 讓團隊可在任何平台監控和調試 AI 代理人,每月下載量超過 3,000 萬次。

Databricks 強調,結合 Agent Bricks、無伺服器 GPU 支援與 MLflow 3.0,打造出業界最完整的企業級生成式 AI 系統建構、調校與部署環境。

評論與啟示

Databricks 這次推出的 Agent Bricks 代表企業級 AI 自動化的一大進步。過去企業在打造專屬 AI 代理人時,常因缺乏標準化評估和高昂成本而止步不前。Agent Bricks 透過自動生成合成數據和建立精準的任務基準,解決了這些痛點,讓 AI 代理人真正能夠落地生產並維持穩定表現。

這不僅降低了 AI 部署的門檻,也讓企業能更靈活掌控成本與質量,避免過度依賴外部顧問或複雜工具鏈。特別是在醫療、製藥等對數據準確性要求極高的領域,Agent Bricks 的成功案例顯示其潛力巨大。

同時,Databricks 將無伺服器 GPU 與 MLflow 3.0 結合,形成一站式生態,為企業提供從資料管理、模型訓練到部署運行的全套解決方案。這種整合策略不僅提升效率,也強化了企業對生成式 AI 的掌控力。

對香港及亞洲市場而言,這類工具的普及將促使更多企業加速 AI 轉型,尤其是中小企在數據資源有限的情況下,也可利用類似 Agent Bricks 的平台快速構建符合自身需求的智能應用。未來,如何進一步本地化這類產品,配合行業特性及監管要求,將是關鍵發展方向。

總括來說,Databricks 的新舉措不單是技術進步,更是推動企業 AI 實用化的重要里程碑,值得業界密切關注與借鑒。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。

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