Databricks 扩展其企业级人工智能代理平台 Agent Bricks，核心聚焦于准确性、治理与开放性三大能力，帮助企业将内部数据转化为可被代理理解与执行的资产，并推动从试验阶段迈向可观测、可审计与可扩展的生产环境。此次升级以 MLflow 和 Unity Catalog 作为评估与治理的关键组件，并通过 AI Gateway 和 Marketplace 上的 MCP Catalog，统一管理外部模型与工具的调用。

MLflow 的代理质量与可观测性功能，可追踪每次代理交互与输出结果，支持自定义评审规则打分并收集领域专家反馈，让开发与运维团队能够以一致的方法比较模型行为与版本差异。同时保留完整的交互记录与评估依据，有助于在企业内部建立可复现、可对比的质量基准，降低将代理部署至关键业务流程的风险。

治理功能由 Unity Catalog 与 AI Gateway 共同承担。AI Gateway 提供速率限制、访问控制与审计日志功能，将来自不同云服务商或自托管模型的调用统一纳入同一工作流。MCP Catalog 现已在 Databricks Marketplace 正式上线，企业可通过托管方式对接外部 MCP 服务器与数据服务，并由 Unity Catalog 统一分配权限并留存审计记录。

Agent Bricks 保持对多种模型与框架的兼容性，包括 GPT-5、Claude Sonnet、Gemini 和 Llama 等，可在 Databricks 无服务器环境中运行，并保留完整的观测与治理记录。新推出的多代理监督器（Multi-Agent Supervisor）可协调多个代理与工具协同完成多步骤任务，实现数据访问、规则校验与动作执行在统一治理框架下的无缝衔接。

Databricks 此次更新还将文档智能能力纳入平台核心，ai_parse_document 能够从 PDF、表格与图像中提取结构化信息，支持后续索引、检索与分析，并可直接供给知识助手或流程代理使用。

Agent Bricks 是 Databricks 推出的企业级人工智能代理平台，帮助企业快速构建、部署并优化专属的人工智能代理系统。平台支持无代码或低代码流程，融合数据连接、模型选择、自动评估与持续优化能力，让开发者更专注于为代理分配任务，而非耗费精力在繁琐的模型调参或基础设施搭建上。

Agent Bricks 主要面向四大应用场景：其一是知识助手，针对企业政策与技术文档提供可追溯的专业回答；其二是文档智能，将合同或报告转化为结构化数据表格，便于审计与整合；其三是流程与工作代理，如更新记录、提交单据或触发流水线，并保存合规轨迹；其四是产品内推理或内容生成功能，将生成式能力嵌入现有应用，同时沿用平台的治理与观测机制。