使用监督器 API 生成自定义代理（Beta 版）

Important

此功能在 Beta 版中。 帐户管理员可以从 “预览 ”页控制对此功能的访问。 请参阅 Manage Azure Databricks 预览版。

可以生成Azure Databricks应用代理，该代理使用 Supervisor API （Beta）进行业务流程，而不是在自己的代码中管理代理循环。 结果与 创作自定义代理相同：具有聊天 UI、 /invocations 终结点和身份验证的已部署应用。 区别在于，Azure Databricks为你运行代理循环。 您的 agent.py 进行单个 API 调用，Azure Databricks 处理工具选择、执行和响应合成。

监督器 API 适用于任何 受支持的基础模型。 更改 model 字段即可切换提供程序，无需更改工具定义或处理程序逻辑。

何时使用监督程序 API

当代理仅使用Azure Databricks托管的工具并且不需要工具调用之间的自定义逻辑时，监督程序 API 可正常工作。 如果代理需要以下任一项，请改用 自定义代理循环 ：

  • 客户端函数工具（监督程序 API 不能在一个请求中混合托管和客户端工具）
  • 除了Agent Bricks Knowledge Assistant的终结点以外的其他代理终结点
  • 自定义检索器、自定义输入/输出或精细流控制
  • 工具调用之间的自定义Python逻辑，例如条件分支或状态管理
  • 控制推理参数，例如 temperature

有关完整的 API 参考和支持的参数，请参阅监督 API （Beta）。

要求

使用监督程序 API 生成自定义代理

建议的起点是从最新的 Databricks 应用模板创建新应用。 最新的模板包括 AI 编码助手的内置 use-supervisor-api 技能，以及 add-tools 用于添加托管工具的技能。

若要从模板创建新应用，请参阅 创作 AI 代理并将其部署到 Databricks 应用。

从最新模板设置应用后，在 AI 编码助手中打开项目并运行：

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

技能更新您的 agent_server/agent.py 以使用托管工具调用 DatabricksOpenAI().responses.create() ，从而替换手动代理循环。 它还会添加 databricks-openai 依赖项并记下 beta 限制。

结果是相同的已部署应用，具有聊天 UI、身份验证和 /invocations 终结点，但使用更简单的代理代码。 有关完整部署工作流（部署到应用、添加工具、评估），请参阅 创作 AI 代理并将其部署到 Databricks 应用。

支持的工具和参数

有关支持的工具类型、请求参数和代码示例的完整列表，请参阅监督器 API（Beta）。

对于每个您添加的工具，请在databricks.yml中授予相应的资源权限。 请参阅 .claude/skills/ 中的 add-tools 技能以获取示例。

后续步骤

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