Databricks Genie وAgent Bricks: الذكاء الاصطناعي على بيانات المؤسسة

يتيح Databricks Genie لمستخدمي الأعمال طرح الأسئلة على بيانات الشركة الخاضعة للحوكمة بلغة عادية، والحصول على SQL وجدول نتائج ومخطط بياني. ويعمل جيداً حين يكون فريق البيانات قد نقّح مجالاً ضيقاً بمقاييس محددة، ويعمل بشكل سيئ حين يُوجَّه إلى جداول خام ويُترك ليخمّن.

Agent Bricks هي النصف الآخر. إنها المكان الذي يبني فيه المطوّرون وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين وينشرونهم ويقيّمونهم، ويمكن لهؤلاء الوكلاء استدعاء Genie والمستندات والدوال والأدوات الخارجية.

عملت مع Databricks في برامج منصات بيانات في قطاعي التصنيع والدفاع. ورأيي بسيط. أصبحت طبقة الذكاء الاصطناعي الآن جيدة بما يكفي لوضعها أمام المخططين ومهندسي الجودة وفرق المالية.

الجزء الصعب هو العمل الدلالي وعمل الحوكمة تحتها، وتهيئة مستخدمي الأعمال لاستخدامها. وهنا ينبغي أن يذهب معظم جهد التجربة الأولية.

أعادت Databricks تسمية معظم عائلة Genie في 2026، لذا ستربكك المقالات الأقدم. فتجربة مستخدم الأعمال التي كانت تُسمّى سابقاً Databricks One أصبحت Genie One في يونيو 2026.

وأصبحت Genie spaces هي Genie Agents في يوليو 2026. وصار Databricks Assistant الآن Genie Code.

يوضح الجدول أدناه ما يفعله كل عنصر وحالته حتى أكتوبر 2026.

المنتج	ما يفعله	من يستخدمه	الحالة (أكتوبر 2026)
Genie One	واجهة محادثة واحدة عبر لوحات المعلومات وGenie Agents والتطبيقات؛ وتطبيقات لـ iOS وAndroid أيضاً	مستخدمو الأعمال	المحادثة متاحة للعموم منذ يونيو 2026؛ وتطبيق الجوال في Public Preview
Genie Agents (المعروفة سابقاً باسم Genie spaces)	محادثة منقّحة خاصة بمجال محدد على ما يصل إلى 50 جدولاً أو طريقة عرض أو metric view	يبنيها المحللون ويسأل فيها مستخدمو الأعمال	وضع الوكيل متاح للعموم منذ يوليو 2026؛ وعدة إضافات في Beta
Genie Code (المعروف سابقاً باسم Databricks Assistant)	مساعد برمجة وبيانات لدفاتر الملاحظات وخطوط المعالجة ولوحات المعلومات	المهندسون والمحللون	بالدفع حسب الاستخدام منذ 8 يوليو 2026
Conversation API	يدمج Genie Agents في التطبيقات وروبوتات المحادثة والوكلاء الآخرين	المطوّرون	واجهات وضع الوكيل واسترجاع المرئيات متاحة للعموم منذ أغسطس 2026
موصلات MCP المقدّمة من Databricks	تتيح لـ Genie One وGenie Code استخدام أدوات خارجية عبر Model Context Protocol	المسؤولون والمطوّرون	متاحة للعموم منذ سبتمبر 2026؛ وإجراءات الكتابة في Beta

يختار Genie Agent البيانات الوصفية والتعليمات وأمثلة SQL وسجل المحادثة ذات الصلة، ثم يولّد SQL. ويعمل ذلك الـ SQL على Pro أو serverless SQL warehouse، ويكون دائماً للقراءة فقط.

نقطة الحوكمة الأهم: وفقاً لـوثائق إعداد Genie Agent، يُقيَّم الوصول إلى البيانات دائماً بصلاحيات Unity Catalog الخاصة بكل مستخدم نهائي. والمستخدم الذي يسأل عن بيانات لا يستطيع رؤيتها يحصل على إجابة فارغة.

تنطبق فلاتر الصفوف وأقنعة الأعمدة. وتُضمَّن بيانات اعتماد الـ warehouse الخاصة بالمؤلف حتى يتمكن المستخدمون من تشغيل الاستعلامات، لكنها لا توسّع وصول أي أحد إلى البيانات.

النموذج ليس رافعة الدقة. التنقيح هو الرافعة. ويوصي دليل ضبط جودة Genie Agent بتعريف منطق الأعمال كتعبيرات SQL، لأنها تعطي نتائج أكثر اتساقاً من التعليمات النصية.

بحسب الأثر، ومما رأيته:

1. Metric views. أصبحت Unity Catalog Business Semantics، وفي قلبها metric views، متاحة للعموم في أبريل 2026. تعرّف "عائد المرور الأول" أو "التسليم في الموعد" مرة واحدة، مع تسميات ومرادفات، ويمكن بناء Genie Agents مباشرة فوقها. إذا كان المقياس معرّفاً، فلا يضطر Genie إلى استنتاجه.
2. أمثلة استعلامات SQL. اقرن سؤالاً حقيقياً بالـ SQL الذي يجيب عنه، مع التركيز على المنطق الخاص بك: كيف تُحسب تكلفة الهالك، وأي المصانع تُجمَّع تحت أي منطقة.
3. دوال SQL كأصول موثوقة. تحتفظ دوال Unity Catalog بمنطق لا يستطيعه الاستعلام الثابت. وحين يستخدم Genie استعلاماً بمعاملات أو دالة، تُوسم الإجابة بأنها موثّقة. ويحتاج المستخدمون إلى EXECUTE على تلك الدوال.
4. مخزن المعرفة. الأوصاف والمرادفات وعلاقات الربط والأعمدة المخفية. وإخفاء الأعمدة التقنية المكررة يساعد أكثر مما يتوقع الناس.
5. التعليمات العامة. نص للسياق الذي ينطبق في كل مكان ولا يناسب أي مكان آخر. اجعله قصيراً وخالياً من التناقضات.

هناك حدود صارمة. 50 جدولاً أو طريقة عرض أو metric view لكل وكيل.

و100 تعليمة، حيث يُحتسب كل مثال استعلام وكل دالة SQL تعليمة واحدة. و200 مقتطف للربط وتعبيرات SQL.

أتعامل مع هذه الحدود كإرشادات للتصميم. فـ Genie Agent يغطي "التصنيع كله" سيخيّب الآمال. أما واحد يغطي "إشعارات الجودة والهالك لمصنعين" فقد يكون جيداً جداً.

أين يفشل Genie

هذا هو الجزء الذي تتخطاه العروض التوضيحية للمورّدين.

1. مصطلحات أعمال غير معرّفة. اسأل "كم كان هامشنا في الربع الماضي" على جداول ERP خام، وسيختار Genie تعريفاً. وقد لا يكون تعريف المالية. إذا وصلت بيانات SAP أو Oracle أو Dynamics 365 دون طبقة مقاييس محكومة، فتوقّع أرقاماً معقولة الشكل لا تتطابق.
2. بيانات رئيسية فوضوية. أرقام مواد مكررة، ورموز مصانع غير متسقة، وأوصاف عيوب بنص حر، كلها تنتج إجابات خاطئة بثقة. يضخّم Genie جودة ما يُعطى له.
3. الأسئلة الغامضة. "أي خط هو الأسوأ؟" الأسوأ في ماذا؟ التنقيح الجيد والأسئلة النموذجية يوجّهان المستخدمين. لكن لا شيء يلغي حاجتهم إلى التحديد.
4. اللغة. تشير الوثائق إلى أن الطلبات تُغلَّف بالإنجليزية، لذا قد تعود الإجابات بالإنجليزية حتى حين يكتب المستخدمون بلغة أخرى. اختبر ذلك قبل الطرح في المصانع غير الناطقة بالإنجليزية.
5. الفعل، لا الرؤية. الـ SQL المولَّد للقراءة فقط. وهذه نقطة قوة للتحكم. لكنها تعني أيضاً أن Genie يخبر مخطط الصيانة بالأصول المتأخرة؛ لكنه لا يُنشئ أمر العمل.

تغيّر شكل Agent Bricks أيضاً. فـالنظرة العامة على Agent Bricks تصفها الآن بأنها منصة Databricks لتطوير الوكلاء لمن يكتبون الكود.

تأتي بإطار العمل والنموذج الخاصين بك، وتُنشئ الهيكل باستخدام Agent Bricks CLI، وتنشر على Agent Runtime في Databricks Apps. وتسمّي المواد الأقدم هذه الطبقة Mosaic AI Agent Framework، ولا تزال بعض تسميات Mosaic AI تظهر في الوثائق.

أمران ينبغي أن يعرفهما المشترون. Knowledge Assistant وSupervisor Agent، وهما أداتا البناء التصريحيتان السابقتان، "لم يعد يُوصى بهما للوكلاء الجدد"، كما أن Supervisor API أصبحت مهملة.

توجّه Databricks مستخدمي الأدوات منخفضة الكود إلى Genie Agents والمطوّرين إلى CLI. وإذا اقترح عليك شريك منفّذ تصميماً مبنياً على أي منهما، فاسأله لماذا.

لاستخراج البيانات من المستندات، المسار الموصى به هو AI Functions، التي تصنّف المستندات وتستخرج منها وتلخّصها وتحلّلها من SQL. وبالنسبة لشركة تصنيع، يغطي ذلك شهادات المورّدين وتقارير الفحص وسجلات الصيانة.

يجري التقييم عبر MLflow المُدار: تتبّع لكل خطوة من خطوات الوكيل، ومحكّمون مدمجون من نماذج اللغة مثل الصحة، ومقيّمون مخصصون، وملاحظات الخبراء. ويمكن للمقيّمين أنفسهم مراقبة عيّنة من حركة الإنتاج.

Unity Gateway (لا تزال الروابط تقول ai-gateway) هو مستوى التحكم. يمنحك حدوداً لمعدل الطلبات على خدمات النماذج وMCP، وسياسات خدمة للحواجز الوقائية، وتقنيع PII، وتتبّع الاستخدام في جداول النظام، وتسجيل الطلبات والاستجابات في جداول Unity Catalog، وبدائل احتياطية بين النماذج. وتستخدم خوادم MCP المقدّمة من Databricks والمسجّلة صلاحيات Unity Catalog، لذا فالوكيل الذي يستدعي خادم MCP الخاص بـ Genie One يبقى مقيّداً بما يستطيع المستخدم رؤيته.

في التصنيع، أبدأ بأسئلة الجودة والصيانة على بيانات تخضع للحوكمة أصلاً. الهالك وإعادة العمل حسب الخط والوردية والمادة. وإشعارات الجودة المفتوحة حسب المورّد.

ومتوسط الوقت بين الأعطال للأصول الحرجة، من بيانات صيانة المصانع في ERP مربوطة بملخصات historian أو MES. لهذه الأسئلة مالكون واضحون ومستخدمون ينتظرون المحلل اليوم لأيام.

تجنّب توقّع الطلب أو تكلفة الخدمة لأول تجربة. فالتعريفات محل خلاف والبيانات تمتد عبر أنظمة كثيرة جداً.

في الدفاع، حالة الاستخدام أقل أهمية من الضوابط. اختر شيئاً غير سري وقابلاً للتدقيق وحساساً للصلاحيات: توفر قطع الغيار، أو حالة معالم العقود، أو أداء تسليم المورّدين. الهدف من التجربة إثبات أن فلاتر الصفوف وأقنعة الأعمدة وعلامات ضوابط التصدير تتصرف بشكل صحيح أمام الأسئلة بلغة عادية.

تحقّق من النشر مبكراً. تُظهر ملاحظات إصدار AWS GovCloud أن Genie وGenie Agents متاحان للعموم هناك منذ يناير 2026، وGenie One منذ 22 يناير 2026، عبر GovCloud وGovCloud DoD. ووصل Unity Gateway إلى GovCloud في Public Preview في سبتمبر 2026، دون الميزانيات أو جداول الاستدلال أو سياسات الخدمة.

يحتاج وضع الوكيل خارج الأمريكتين وأوروبا وأستراليا ونيوزيلندا واليابان إلى تفعيل المعالجة عبر المناطق الجغرافية (cross-Geo). وبالنسبة لبرنامج حساس للسيادة في الخليج أو آسيا، هذا قرار سياساتي، لا مربع اختيار.

هذا هو التسلسل الذي أتبعه. إذا كانت البيانات خاضعة للحوكمة في Unity Catalog أصلاً، فإن معظم الوقت يذهب على الخطوات من 3 إلى 7. وفي تجارب اللغة الطبيعية التي عملت عليها، كان الخلل في التهيئة.

لم تتم تهيئة مستخدمي الأعمال بشكل صحيح، فلم يكونوا مستعدين، وهذه الفجوة هي السبب الرئيسي في أن الطبقة الدلالية وعمل التجربة استغرقا نحو شهرين. هيّئ مستخدميك بالتوازي مع البناء، لا بعده.

1. اختر مجالاً واحداً وراعياً واحداً. مدير جودة في مصنع أو قائد لوجستيات، لا "الأعمال".
2. اكتب من 50 إلى 100 سؤال حقيقي من الأشخاص الذين سيستخدمونه. تصبح هذه مجموعتك المرجعية.
3. اجعل لكل مقياس مالكاً وتعريفاً. تعتمد المالية أو العمليات التعريف قبل أن يصبح metric view.
4. ابنِ metric views وجداول منقّحة. ابقَ بعيداً عن حد الـ 50 جدولاً.
5. أضف أمثلة SQL ودوالاً ومرادفات للأسئلة التي تفشل في المحاولة الأولى.
6. اختبر الصلاحيات كمستخدمين حقيقيين. سجّل الدخول كمستخدم مقيّد واطرح أسئلة مصممة لتسريب البيانات. سجّل النتائج.
7. شغّل المجموعة المرجعية وسجّل الدقة قبل أن يراه أي مستخدم.
8. اطرحه على 10 إلى 20 مستخدماً مع حلقة ملاحظات وأمين بيانات مسمّى يراجع الإجابات ذات التقييم السلبي أسبوعياً.
9. اضبط الميزانيات والتنبيهات قبل أن ينمو الاستخدام.
10. قرّر في موعد محدد: توسّع أو أصلح أو أوقف، وفق معايير متفق عليها في الخطوة 1.

يبقى البشر في الحلقة طوال الوقت. يملك أمين البيانات التنقيح.

وكل من يستخدم إجابة لرقم مالي أو قرار سلامة أو التزام تعاقدي يتحقق منها مقابل التقرير المصدر إلى أن تثبت المجموعة المرجعية موثوقيتها. ولأي وكيل يكتب إلى نظام، يوافق شخص على الإجراء.

تجربة Genie رخيصة الآن. وفقاً لـوثائق ميزانيات Genie، استخدام نماذج اللغة في Genie One وGenie Agents مجاني حتى 31 يناير 2027. أما الـ service principals فمستثناة وتُحتسب عليها كل الاستخدامات، وهذا مهم إذا دمجت Genie عبر الواجهة البرمجية.

تُحتسب حوسبة SQL warehouse بشكل منفصل، وهي تكلفة التشغيل الحقيقية. وGenie Code بالدفع حسب الاستخدام منذ 8 يوليو 2026، مع حصة مجانية قدرها 150 DBU لكل مستخدم شهرياً.

تضع صفحة تسعير Databricks تكلفة 150 DBU عند $10.50 في US East (سعر القائمة، تم التحقق منه في أكتوبر 2026). وتختلف المناطق، وتغيّر خصومات المؤسسات والالتزامات الرقم.

يمكن للميزانيات تحديد حدود مشتركة وحدود لكل مستخدم، لكن المنع تقريبي، لذا فالميزانية ليست سقفاً صارماً. طابِق مع system.billing.usage. ويتناول دليلي لتسعير Databricks تحديد حجم الـ warehouses.

ما الذي تقيسه:

المقياس	لماذا يهم	الهدف المتفق عليه قبل التشغيل الفعلي
الدقة على المجموعة المرجعية	يُظهر هل التنقيح ينجح	حد لكل مجال، يعتمده مالك المقياس
نسبة الإجابات الموثّقة	الإجابات المبنية على SQL موثوق أكثر أماناً	في ارتفاع أسبوعاً بعد أسبوع
معدل التقييم السلبي ووقت الإصلاح	يخبرك هل أمانة البيانات تنجح	يُراجَع أسبوعياً
نتائج اختبار الصلاحيات	يثبت أن الضوابط صامدة	صفر تسريبات
طلبات المحللين التي تم تجنّبها	دراسة الجدوى	خط أساس يُقاس قبل التجربة
تكلفة الـ warehouse لكل مستخدم نشط	تكلفة التشغيل الحقيقية	ضمن الميزانية

الحوكمة هي الأساس هنا. إذا لم يكن Unity Catalog قائماً بعد، فابدأ به؛ إذ يغطي دليلي لـ Unity Catalog وحوكمة البيانات ودليلي لإطار حوكمة الذكاء الاصطناعي العمل التأسيسي.

خذ مجالاً واحداً، واكتب الأسئلة الخمسين التي يطرحها مستخدموك فعلاً، وتحقّق من عدد ما تستطيع بياناتك الحالية الإجابة عنه بمقاييس معرّفة. يخبرك هذا التمرين عن جاهزيتك لـ Genie أكثر من أي عرض توضيحي. وإذا كنت تدرس البديل أيضاً، فقارنه بـSnowflake Cortex AI وSnowflake Intelligence.

أساعد المؤسسات في اتخاذ هذه القرارات وتحديد نطاق التجارب الأولية. إذا أردت رأياً ثانياً، احجز مكالمة.

ما هو Databricks Genie؟

Databricks Genie عائلة من أدوات الذكاء الاصطناعي تجيب عن الأسئلة بلغة طبيعية باستخدام البيانات الخاضعة للحوكمة في Databricks. Genie One هي واجهة مستخدمي الأعمال، وGenie Agents محادثات منقّحة خاصة بمجالات محددة (المعروفة سابقاً باسم Genie spaces)، وGenie Code هو المساعد للمطوّرين والمحللين. تُولَّد الإجابات كـ SQL للقراءة فقط وتحترم صلاحيات Unity Catalog لكل مستخدم.

ما الفرق بين Genie spaces وGenie Agents؟

لا فرق وظيفياً. أعادت Databricks تسمية Genie spaces إلى Genie Agents في يوليو 2026 وقالت إن القدرات لم تتغير. ولا تزال المقالات الأقدم والمواد التدريبية ومنشورات المجتمع تستخدم "Genie spaces".

كم يكلّف Databricks Genie؟

استخدام نماذج اللغة في Genie One وGenie Agents مجاني للمستخدمين حتى 31 يناير 2027. أما الـ service principals فتُحتسب عليها الرسوم، وتُحتسب حوسبة SQL warehouse بشكل منفصل. وGenie Code بالدفع حسب الاستخدام فوق حصة شهرية مجانية.

هل Databricks Genie دقيق بما يكفي لتقارير المالية أو العمليات؟

يمكن أن يكون كذلك، داخل مجال منقّح فيه metric views وأمثلة SQL ودوال موثوقة، مع قياسه مقابل مجموعة أسئلة مرجعية. أما إذا وُجّه إلى جداول خام، فسينتج إجابات معقولة الشكل قد لا تطابق تعريفاتك. عامِله على أنه غير موثّق في القرارات المالية أو قرارات السلامة إلى أن تثبت المجموعة المرجعية غير ذلك.

فيمَ تُستخدم Databricks Agent Bricks؟

لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين ونشرهم وحوكمتهم بإطار العمل والنموذج الخاصين بك. وتتضمن Agent Bricks CLI وAgent Runtime والذاكرة المُدارة وتقييم MLflow. ولم يعد يُوصى بـ Knowledge Assistant وSupervisor Agent للوكلاء الجدد.

هل تدعم Databricks بروتوكول MCP؟

نعم. توفّر Databricks خوادم MCP مُدارة، منها Genie One وDatabricks SQL، ويمكنك تسجيل خوادم خارجية أو بناء خوادم مخصصة على Databricks Apps. ويُحكم الوصول عبر صلاحيات Unity Catalog وUnity Gateway.