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Governance für KI-Agenten Databricks macht zentrale Agent-Bricks-Funktionen allgemein verfügbar

Von Berk Kutsal 2 min Lesedauer

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Databricks Inc.
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Databricks hat mehrere Komponenten seiner KI-Agenten-Plattform Agent Bricks in die allgemeine Verfügbarkeit überführt. Neben neuen Funktionen für Dokumentenverarbeitung und Agenten-Orchestrierung erweitert das Unity AI Gateway die Governance-Schicht für den Agenten-Betrieb.

Der Agenten-Lebenszyklus auf Agent Bricks: Von der Modellauswahl über Tool-Anbindung, Kontexteinbettung und Orchestrierung bis zur Überwachung läuft jede Station unter einheitlicher Governance via Unity Catalog.(Bild: Databricks)
Der Agenten-Lebenszyklus auf Agent Bricks: Von der Modellauswahl über Tool-Anbindung, Kontexteinbettung und Orchestrierung bis zur Überwachung läuft jede Station unter einheitlicher Governance via Unity Catalog.
(Bild: Databricks)

Seit Juni 2025 als Beta verfügbar, hat Databricks nun mehrere Komponenten von Agent Bricks in die allgemeine Verfügbarkeit überführt.

Das grundlegende Muster hinter KI-Agenten ist inzwischen etabliert: Ein Modell verbindet sich mit Tools, zieht Schlussfolgerungen und führt Aktionen aus. Die eigentliche Schwierigkeit liegt nicht im Bau dieser Schleife. Sie liegt darin, Agenten mit echten Geschäftsdaten, unter echten Berechtigungen und mit echten Konsequenzen produktiv zu betreiben. Agenten müssen verstehen, was Daten bedeuten, unter der richtigen Identität agieren und über Modelle verschiedener Anbieter hinweg arbeiten.

Genau daran scheitern aber laut Databricks die meisten Agenten-Projekte beim Übergang vom Prototyp in die Produktion. Die jetzigen Veröffentlichungen von Agent Bricks sollen diese drei Punkte abdecken: Governance, Geschäftskontext und offene Multi-AI-Anbindung.

Offene Multi-AI-Architektur

Agent Bricks binde Frontier-Modelle und Coding Agents wie Cursor, Codex und Claude Code über eine einzige API ein. Routing, Fallback und Kostenoptimierung sind integriert. Agenten sollen sich mit Frameworks wie LangGraph oder dem OpenAI Agents SDK entwickeln und deployen lassen. Laut Databricks leiten 63 Prozent der Kunden Aufgaben bereits über zwei oder mehr Modellfamilien weiter. Teams können so Modelle wechseln oder externe Agenten einbinden, ohne ihre Systeme neu aufbauen zu müssen.

Governance über Unity Catalog und AI Gateway

Alle Agenten werden als vollwertige Objekte im Unity Catalog verwaltet. Die Plattform steuere nicht nur den Agenten selbst, sondern auch alles, womit er interagiert: Daten, Modelle, Tools und externe Verbindungen über das Model Context Protocol (MCP). Agenten erben die Benutzeridentität durch On-Behalf-Of-Token-Weiterleitung und greifen nur auf das zu, wozu der jeweilige Nutzer berechtigt ist. Dieselben Berechtigungen, Audits und Richtlinien gelten für jede Interaktion, ob beim Abfragen des Lakehouse oder beim Aufrufen externer APIs.

Geschäftskontext statt reiner Modellqualität

Databricks betont, dass die Genauigkeit von Agenten nicht allein von der Modellqualität abhängt. Agent Bricks nutzt Metadaten aus dem Unity Catalog: Schema-Informationen, Geschäftsbegriffe, Data Lineage, Berechtigungen und Datenqualitätsindikatoren. Dieser Kontext fließt direkt in Abfrage und Planung ein. Databricks beziffert die daraus resultierende Genauigkeit auf 70 Prozent über Standard-RAG und eine Verbesserung von 30 Prozent bei mehrstufigen Workflows. Für strukturierte Daten nutzen Genie Spaces die semantische Ebene, sodass Agenten über Geschäftsdefinitionen und nicht über rohe Spaltennamen arbeiten.

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