Mosaic AI Agent FrameworkZestaw narzędzi od Databricks do tworzenia, wdrażania i oceny wysokiej jakości agentów AI oraz aplikacji RAG.

4.0 (4)

Zrecenzowane przez Daniel Nikulshyn·Zaktualizowano czerwiec 2026

AI Agents RAG Enterprise Databricks LLMOps Evaluation Deployment Framework

Przegląd

Databricks Agent Framework (AAF) to zestaw narzędzi dostarczanych przez Databricks do tworzenia, wdrażania i zarządzania agentami AI. Ci agenci mogą łączyć się z dowolnym narzędziem, bazą danych lub aplikacją SaaS za pomocą jednego, zarządzanego protokołu (Model Context Protocol, MCP). Ramy pracy obejmują zintegrowane tworzenie, eksperymentowanie i wdrażanie do obliczeń bezserwerowych przy użyciu Databricks Apps bez konieczności zarządzania infrastrukturą. Agent Bricks i Unity Catalog są niezbędne dla zarządzania i bezpieczeństwa; stosuje się w nich predefiniowane zasady dotyczące modeli, narzędzi i połączeń, jednocześnie egzekwując limity stawiane, procedury awaryjne i inne zabezpieczenia wymagane do zapobiegania wstrzyknięciom promptów, wykrywania wrażliwych danych i filtrowania treści.

Kluczowe funkcje

Agent Bricks
Unity Catalog
Databricks Apps
Model Context Protocol (MCP)
Centralne zarządzanie
Kontrola per użytkownika

Cennik

Model: Contact for pricing
Kategoria: AI Agent Development Frameworks
Ocena: 4.0 / 5 (4)

Zastosowania

Buduj aplikacje RAG na poziomie produkcji

Tworzenie aplikacji generujących odpowiedzi z użyciem mechanizmu retrieval-augmented generation, łączących LLM z przedsiębiorczymi źródłami danych dla dokładnych, kontekstowych odpowiedzi.

Wdrażaj agentów AI na dużą skalę

Tworzenie i wdrażanie agentów AI w ekosystemie Databricks, wykorzystując zintegrowane narzędzia dla niezawodnego wdrożenia produkcyjnego.

Ocena jakości agentów

Ocena wydajności i jakości agentów AI oraz potoków RAG przy użyciu wbudowanych narzędzi oceny, aby zapewnić wysokie standardy.

Iteruj nad przepływami pracy LLM

Prototypowanie, testowanie i doskonalenie przepływów pracy generatywnej AI w zunifikowanych ramach, które usprawniają cykl życia rozwoju agenta.

Plusy i minusy

Plusy

Centralne zarządzanie
Kontrola per użytkownika
Obliczenia bezserwerowe

Minusy

Ograniczona integracja z nie-AI
Brak wstępnie zbudowanych agentów
Luka w dokumentacji

Recenzje

4.0

Średnia z 4 ocen.

Zaloguj się, aby zostawić recenzję.

Nadia Petrova

Apr 3, 2026

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is the integrations — handled better than most — and the value for money is strong. The mobile experience lags is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Kwame Mensah

Dec 5, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and it saves real time. The core workflow fits neatly into how we already work, and the integrations removed a step we used to do by hand. The mobile experience lags, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Mei-Ling Wong

Oct 16, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on the integrations, and it is genuinely easy to set up caught me off guard. Pricing gets steep at scale is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Tomáš Novák

Jul 11, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and the value for money is strong. The automation fits neatly into how we already work, and the API removed a step we used to do by hand. The mobile experience lags, which is the main caveat, but it has held up under daily use.