Databricks、Genie Agents の機能拡張を発表

Data and AI Summit において、Genie Spaces から Genie Agents への進化を発表しました。Genie Agents は専門家が手掛けたエージェントで、ビジネス上の重要な特定ドメインについて信頼性の高い回答を提供します。

発表以降も、Genie Agents の機能拡張を続けており、より幅広い質問に対応可能にする一方、作成プロセスの簡素化も進めています。

今回のアップデートにより、Genie Agents はさらに強力になり、包括的な対応が可能となり、チームの既存ワークフローから容易に構築できるようになりました。以下が主な新機能です。

エージェントモードと API を活用した深掘り調査

Chat モードはデータの簡易な事実確認には効果的ですが、より微妙で複雑な質問には、エージェントによる高度な推論が必要です。そのような深い調査には、多段階分析を可能にするエージェント推論ループである Agent mode が、すべての Genie Agents で利用可能です。

単一のクエリで停止して回答するのではなく、Agent モードでは調査計画の作成と改善が可能になり、複数の反復的なクエリを通じてデータを探索。最終的に、発見された事実、可視化データ、出典情報をまとめたレポートを返却します。以前はデータアナリストと完全な調査計画が必要だったオープンエンドなビジネス質問に対し、Agent モードがリアルタイムの調査パートナーとして機能できるようになりました。

開発者は now、Databricks UI を超えた多段階の推論と分析を、Agent mode APIs を通じて利用できるようになりました。この API により、開発者は Agent モードをカスタムアプリケーションやチャットボット、定期レポート、社内ツールに統合できます。レスポンスは Server-Sent Events (SSEs) を介してクライアントへストリーミングされます。

開発者は、追跡質問を交えた完全な対話を維持したり、API を通じて Agent モードの会話履歴やメッセージを取得してプログラムによる監視を行ったりすることが可能です。また、可視化サポート も API 経由で追加され、テキストレスポンスを補完する豊富なビジュアルインサイトやデータテーブルを提供できるようになりました。

顧客向け分析ポータルの構築、社内 Slack ボットの作成、あるいはカスタムダッシュボード体験の設計において、Agent Mode API を活用すれば、エンドユーザーが利用するあらゆる場所で深い推論能力をもたらすことが可能です。詳細や利用状況については、ドキュメントをご覧ください。

非構造化データも Genie Agent で分析可能

ビジネス上の質問への回答は、表形式のデータだけでは不十分な場合があります。より包括的な理解を得るには、非構造化データの文脈が不可欠です。Genie Agents は、Unity Catalog volumes に保存されたファイルを分析できるようになり、PDF、ドキュメント、スライド資料、画像といった非構造化データと、構造化データを単一の会話内で統合して回答することが可能になりました。

エージェントビルダーは、Genie Agent に対して最大 10 のボリュームを添付できます。これにより、ビジネスユーザーは、これらのファイルから得た文脈と管理されたテーブルデータを組み合わせた質問を投げかけることが可能になります。例えば以下のような問いが挙げられます。

• 「顧客離脱が最も多い地域はどこか？また、その顧客の退会調査で主なテーマは何ですか？」
• 「この 2 つの SOW（業務範囲書）の違いを比較してください」
• 「ジム費の返金申請の期限はいつですか？」

非構造化データの分析はエージェントモードで行われ、多段階推論を用いて最も関連性の高いファイル内容を取得・解析します。Unity Catalog の権限設定も厳格に守られ、ユーザーがアクセスできるファイルのみが表示されます。また、大規模なボリューム間での高速かつ高品質な検索を実現するため、コンテンツ検索インデックスのサポートも提供されています。

より大規模なドキュメントコレクションを扱うチームにとって、コンテンツ検索機能は処理速度とパフォーマンスの向上に寄与します。Genie Agent がファイルをより効果的に活用できるよう準備・インデックス化を行うことで、ファイルに対する推論能力が強化され、質問への回答も低遅延で実現できます。詳細や利用可能状況については、ドキュメントをご確認ください。

Genie Code で Genie Agent をカスタマイズ

大規模な Genie Agent の構築を支援するため、Genie Agent の作成プロセスをより高速かつ柔軟にする取り組みに注力してきました。データ専門家が高品質で独自仕様の Genie Agent を作成できるよう、Genie Code に多数のツールと独自開発されたスキルを追加しました。

まず、Genie Code は高品質なベースラインとなる Genie Agent の構築を支援します。エージェントの目的や想定されるユーザーからの質問例、必要なデータソースを記述するだけで、Genie Code が自動的に Agent を作成し、一連の指示を追加してくれます。これにより、Unity Catalog に登録された関連テーブルのメタデータや、過去にそのテーブルを用いたクエリの履歴を活用することが可能になります。

エージェントの設定が完了したら、Genie Code は失敗の診断もサポートします。ユーザーは特定の会話での失敗やベンチマーク実行を分析するよう指示できると、Genie Code がエージェントの既存コンテキストと具体的なエラーを確認し、Genie エージェントのコンテキスト改善策を提案します。

さらに Genie Code は、本番環境でのエージェント管理も支援します。エンドユーザーが引き続き質問やフィードバックを提供する中で、キュレーターは Genie Code に主要な質問トピックや上位フィードバックの傾向を要約させ、Genie の知識ギャップをより深く把握できます。Genie Code は検出されたギャップを解消するためのコンテキスト改善案も提案可能です。

作成者は、保存前に Genie Code の提案する指示、サンプル SQL クエリ、またはナレッジストア設定を常に確認できます。Genie Code を活用して Genie エージェントの作成や管理について詳しく知りたい場合は、ドキュメントをご覧ください。

チームメンバーやエージェント管理者とのチャットから洞察を共有

データに関する質問は、通常一人の人間だけで完結するものではありません。多くの場合、部門横断的な意思決定に影響を与え、さらなる分析のきっかけとなります。こうした洞察の民主化を支援するため、ユーザーは今後 特定の Genie エージェントからのチャット を共有できるようになりました。

共有された会話内容は常に最新の状態に保たれます。新しいメッセージや編集された可視化、続報となる分析も、共有リンクを持つすべての人が閲覧可能です。Genie Agent ユーザーは、会話の品質確認やフィードバックへの対応のために、作成者との間で会話を共有することもできます。

チームメイトやエージェント作成者とチャットを共有する方法については、ドキュメントをご覧ください。

Genie Agent の使い始め

これらのアップデートと、Genie Agent 作成体験の最近の強化を組み合わせることで、ユーザーはより迅速かつ自信を持って賢い Genie Agent を作成できるようになります。これから始める方は、Genie Code または Genie One で最初のエージェントを作成することから始めてください。その後、Agent モードを使って単純なデータ分析や複雑な分析質問に答えてもらったり、Unity Catalog ボリュームを接続して非構造化データに関するコンテキストをエージェントに提供したりできます。

新機能の詳細については、Genie Agents ドキュメントページをご覧ください。