Databricks Genie i Agent Bricks: AI nad poslovnim podacima

Databricks Genie omogućuje poslovnim korisnicima da običnim jezikom postavljaju pitanja nad upravljanim podacima tvrtke i kao odgovor dobiju SQL, tablicu s rezultatom i grafikon. Dobro radi kada je podatkovni tim pripremio usku domenu s definiranim metrikama, a loše kada je usmjeren na sirove tablice i prepušten nagađanju.

Agent Bricks je druga polovica. To je mjesto gdje programeri grade, implementiraju i ocjenjuju prilagođene AI agente koji mogu pozivati Genie, dokumente, funkcije i vanjske alate.

Radio sam s Databricksom na programima podatkovnih platformi u proizvodnji i obrani. Moj stav je jednostavan. AI sloj sada je dovoljno dobar da se stavi pred planere, inženjere kvalitete i financijske timove.

Teški dio je semantički rad i rad na upravljanju ispod toga te priprema poslovnih korisnika za korištenje. Tamo treba otići većina truda u pilotu.

Databricks je 2026. preimenovao većinu proizvoda iz obitelji Genie, pa će Vas stariji članci zbuniti. Iskustvo za poslovne korisnike koje se ranije zvalo Databricks One postalo je Genie One u lipnju 2026.

Genie spaces postali su Genie Agents u srpnju 2026. Databricks Assistant sada se zove Genie Code.

Tablica u nastavku prikazuje što svaki dio radi i njegov status u listopadu 2026.

Proizvod	Što radi	Tko ga koristi	Status (listopad 2026.)
Genie One	Jedno chat sučelje za nadzorne ploče, Genie Agents i aplikacije; postoje i iOS i Android aplikacije	Poslovni korisnici	Chat GA od lipnja 2026.; mobilna aplikacija u Public Preview fazi
Genie Agents (ranije Genie spaces)	Pripremljeni chat za određenu domenu nad najviše 50 tablica, pogleda ili metric views	Analitičari grade, poslovni korisnici pitaju	Agent mode GA od srpnja 2026.; nekoliko dodataka u Beta fazi
Genie Code (ranije Databricks Assistant)	Asistent za kodiranje i podatke u bilježnicama, cjevovodima i nadzornim pločama	Inženjeri, analitičari	Pay-as-you-go od 8. srpnja 2026.
Conversation API	Ugrađuje Genie Agents u aplikacije, chatbotove i druge agente	Programeri	API-ji za Agent mode i dohvat vizualizacija GA od kolovoza 2026.
MCP konektori koje pruža Databricks	Omogućuju Genie Oneu i Genie Codeu korištenje vanjskih alata putem Model Context Protocola	Administratori, programeri	GA od rujna 2026.; akcije pisanja u Beta fazi

Genie Agent odabire relevantne metapodatke, upute, primjere SQL-a i povijest razgovora, a zatim generira SQL. Taj se SQL izvodi na Pro ili serverless SQL skladištu i uvijek je samo za čitanje.

Najvažnija točka upravljanja: prema dokumentaciji za postavljanje Genie Agenta, pristup podacima uvijek se procjenjuje prema vlastitim Unity Catalog dozvolama svakog krajnjeg korisnika. Korisnik koji pita o podacima koje ne smije vidjeti dobiva prazan odgovor.

Filtri redaka i maske stupaca se primjenjuju. Vjerodajnice autora za skladište ugrađene su kako bi korisnici mogli izvoditi upite, ali nikome ne proširuju pristup podacima.

Model nije poluga točnosti. Priprema jest. Vodič za podešavanje kvalitete Genie Agenta preporučuje definiranje poslovne logike kao SQL izraza, jer daju dosljednije rezultate od tekstualnih uputa.

Prema utjecaju, na temelju onoga što sam vidio:

1. Metric views. Unity Catalog Business Semantics, s metric views u središtu, postao je GA u travnju 2026. „Iskorištenje u prvom prolazu” ili „isporuku na vrijeme” definirate jednom, s oznakama i sinonimima, a Genie Agents mogu se graditi izravno povrh toga. Ako je metrika definirana, Genie je ne mora zaključivati.
2. Primjeri SQL upita. Uparite stvarno pitanje sa SQL-om koji na njega odgovara, s naglaskom na logiku specifičnu za Vas: kako se računa trošak škarta, koji se pogoni zbrajaju u koju regiju.
3. SQL funkcije kao pouzdana imovina. Unity Catalog funkcije sadrže logiku koju statični upit ne može. Kada Genie koristi parametrizirani upit ili funkciju, odgovor se označava kao provjeren. Korisnicima treba EXECUTE na tim funkcijama.
4. Spremište znanja. Opisi, sinonimi, odnosi spajanja i skriveni stupci. Skrivanje dupliciranih tehničkih stupaca pomaže više nego što ljudi očekuju.
5. Opće upute. Tekst za kontekst koji vrijedi svugdje i ne uklapa se nigdje drugdje. Neka bude kratak i bez proturječja.

Postoje čvrsta ograničenja. 50 tablica, pogleda ili metric views po agentu.

100 uputa, pri čemu se svaki primjer upita i svaka SQL funkcija broje kao jedna. 200 isječaka za spajanja i SQL izraze.

Ta ograničenja tretiram kao smjernice za dizajn. Genie Agent koji pokriva „cijelu proizvodnju” razočarat će. Onaj koji pokriva „obavijesti o kvaliteti i škart za dva pogona” može biti vrlo dobar.

Gdje Genie zakazuje

Ovo je dio koji demonstracije dobavljača preskaču.

1. Nedefinirani poslovni pojmovi. Pitajte „kolika je bila naša marža prošlog kvartala” nad sirovim ERP tablicama i Genie će odabrati definiciju. Možda to neće biti definicija financija. Ako podaci iz SAP-a, Oraclea ili Dynamics 365 stignu bez upravljanog sloja metrika, očekujte uvjerljive brojke koje se ne slažu.
2. Neuredni matični podaci. Duplicirani brojevi materijala, nedosljedne šifre pogona i slobodni tekstualni opisi nedostataka daju samouvjerene pogrešne odgovore. Genie pojačava kvalitetu onoga što dobije.
3. Dvosmislena pitanja. „Koja je linija najgora?” Najgora u čemu? Dobra priprema i primjeri pitanja usmjeravaju korisnike. Ništa ne uklanja potrebu da budu precizni.
4. Jezik. Dokumentacija navodi da se upiti omataju na engleskom, pa odgovori mogu stići na engleskom čak i kada korisnici pišu na drugom jeziku. Testirajte to prije uvođenja u pogone u kojima se ne govori engleski.
5. Akcija, a ne uvid. Generirani SQL je samo za čitanje. To je prednost za kontrolu. Znači i to da Genie planeru održavanja kaže koja su sredstva u zaostatku, ali ne otvara radni nalog.

I Agent Bricks je promijenio oblik. Pregled Agent Bricksa sada ga opisuje kao Databricksovu razvojnu platformu za agente namijenjenu ljudima koji pišu kod.

Donosite vlastiti okvir i model, postavljate kostur projekta s Agent Bricks CLI-jem i implementirate na Agent Runtime na Databricks Apps. Stariji materijali taj sloj nazivaju Mosaic AI Agent Framework, a neke oznake Mosaic AI još se pojavljuju u dokumentaciji.

Kupci trebaju znati dvije stvari. Knowledge Assistant i Supervisor Agent, raniji deklarativni alati za izgradnju, sada se „više ne preporučuju za nove agente”, a Supervisor API je zastario (deprecated).

Databricks low-code korisnike upućuje na Genie Agents, a programere na CLI. Ako SI predlaže dizajn izgrađen na bilo kojem od njih, pitajte zašto.

Za izdvajanje podataka iz dokumenata preporučeni put su AI Functions, koje iz SQL-a klasificiraju, izdvajaju, sažimaju i raščlanjuju dokumente. Za proizvođača to pokriva certifikate dobavljača, izvještaje o inspekciji i zapise održavanja.

Ocjenjivanje se provodi kroz upravljani MLflow: tragovi svakog koraka agenta, ugrađeni LLM suci kao što je točnost, prilagođeni ocjenjivači i povratne informacije stručnjaka. Isti ocjenjivači mogu pratiti uzorak produkcijskog prometa.

Unity Gateway (URL-ovi i dalje glase ai-gateway) je kontrolni sloj. Daje Vam ograničenja brzine za modele i MCP servise, pravila usluga za zaštitne ograde, maskiranje osobnih podataka (PII), praćenje korištenja u sistemskim tablicama, bilježenje zahtjeva i odgovora u Unity Catalog tablice te rezervne opcije između modela. MCP poslužitelji koje pruža Databricks i registrirani MCP poslužitelji koriste Unity Catalog dozvole, pa je agent koji poziva Genie One MCP poslužitelj i dalje ograničen onim što korisnik smije vidjeti.

U proizvodnji bih počeo s pitanjima o kvaliteti i održavanju nad podacima kojima već upravljate. Škart i dorada po liniji, smjeni i materijalu. Otvorene obavijesti o kvaliteti po dobavljaču.

Srednje vrijeme između kvarova za kritična sredstva, iz ERP podataka o održavanju postrojenja spojenih sa sažecima iz historiana ili MES-a. Ta pitanja imaju jasne vlasnike i korisnike koji danas danima čekaju analitičara.

Za prvi pilot izbjegavajte prognoziranje potražnje ili trošak usluživanja. Definicije su sporne, a podaci se protežu kroz previše sustava.

U obrani je slučaj upotrebe manje važan od kontrola. Odaberite nešto neklasificirano, provjerljivo i osjetljivo na dozvole: dostupnost rezervnih dijelova, status ugovornih prekretnica ili učinak dobavljača u isporuci. Svrha pilota je dokazati da se filtri redaka, maske stupaca i oznake kontrole izvoza ispravno ponašaju kod pitanja postavljenih prirodnim jezikom.

Rano provjerite implementaciju. Bilješke o izdanju za AWS GovCloud pokazuju da su Genie i Genie Agents ondje GA od siječnja 2026., a Genie One od 22. siječnja 2026., u GovCloudu i GovCloud DoD-u. Unity Gateway stigao je u GovCloud u Public Preview fazi u rujnu 2026., bez proračuna, inference tablica i pravila usluga.

Agent mode izvan Amerika, Europe, Australije, Novog Zelanda i Japana zahtijeva uključenu obradu izvan geografije (cross-Geo). Za program osjetljiv na suverenost u Zaljevu ili Aziji to je odluka o politici, a ne kvačica.

Ovo je redoslijed koji bih proveo. Ako su podaci već pod upravljanjem u Unity Catalogu, većina vremena odlazi na korake 3 do 7. U pilotima s prirodnim jezikom na kojima sam radio, problem je bilo uvođenje korisnika.

Poslovni korisnici nisu bili pravilno uvedeni, pa nisu bili pripremljeni, i taj je jaz uglavnom razlog zašto su semantički sloj i rad na pilotu trajali oko dva mjeseca. Uvodite korisnike usporedno s izgradnjom, a ne nakon nje.

1. Odaberite jednu domenu i jednog sponzora. Voditelja kvalitete u pogonu ili voditelja logistike, a ne „poslovanje”.
2. Zapišite 50 do 100 stvarnih pitanja ljudi koji će ga koristiti. Ona postaju Vaš referentni skup.
3. Neka svaka metrika ima vlasnika i definiciju. Financije ili operacije potpisuju definiciju prije nego što postane metric view.
4. Izgradite metric views i pripremljene tablice. Ostanite znatno ispod ograničenja od 50 tablica.
5. Dodajte primjere SQL-a, funkcije i sinonime za pitanja koja prvi put zakažu.
6. Testirajte dozvole kao stvarni korisnici. Prijavite se kao korisnik s ograničenjima i postavljajte pitanja osmišljena da izvuku podatke. Zabilježite rezultate.
7. Provedite referentni test i zabilježite točnost prije nego što ga ijedan korisnik vidi.
8. Otvorite ga za 10 do 20 korisnika uz petlju povratnih informacija i imenovanog upravitelja podataka koji tjedno pregledava negativno ocijenjene odgovore.
9. Postavite proračune i upozorenja prije nego što korištenje poraste.
10. Odlučite na unaprijed određen datum: proširiti, popraviti ili zaustaviti, prema kriterijima dogovorenima u koraku 1.

Ljudi ostaju u petlji cijelo vrijeme. Upravitelj podataka posjeduje pripremu.

Svatko tko koristi odgovor za financijski podatak, sigurnosnu odluku ili ugovornu obvezu provjerava ga u odnosu na izvorni izvještaj dok referentni test ne dokaže da je pouzdan. Za svakog agenta koji piše u sustav akciju odobrava čovjek.

Genie je trenutačno jeftino isprobati. Prema dokumentaciji o Genie proračunima, korištenje LLM-a u Genie Oneu i Genie Agentsima besplatno je do 31. siječnja 2027. Service principals su izuzeti i naplaćuje im se sve korištenje, što je važno ako Genie ugrađujete putem API-ja.

Compute SQL skladišta naplaćuje se zasebno i predstavlja stvarni trošak rada. Genie Code od 8. srpnja 2026. radi po modelu pay-as-you-go, s besplatnom kvotom od 150 DBU-ova po korisniku mjesečno.

Databricksova stranica s cijenama navodi da 150 DBU-ova stoji $10,50 u regiji US East (cjenička cijena, provjereno u listopadu 2026.). Regije se razlikuju, a poslovni popusti i obveze mijenjaju iznos.

Proračuni mogu postaviti zajedničke pragove i pragove po korisniku, ali blokiranje je približno, pa proračun nije čvrsta gornja granica. Usklađujte sa system.billing.usage. Moj vodič kroz cijene Databricksa pokriva dimenzioniranje skladišta.

Što mjeriti:

Mjera	Zašto je važna	Cilj koji treba dogovoriti prije go-livea
Točnost na referentnom testu	Pokazuje funkcionira li priprema	Prag po domeni, koji potpisuje vlasnik metrike
Udio provjerenih odgovora	Odgovori izgrađeni na pouzdanom SQL-u sigurniji su	Raste iz tjedna u tjedan
Stopa negativnih ocjena i vrijeme ispravka	Pokazuje funkcionira li upravljanje podacima	Pregledava se tjedno
Rezultati testova dozvola	Dokazuju da kontrole drže	Nula curenja
Izbjegnuti zahtjevi analitičarima	Poslovni slučaj	Osnovica izmjerena prije pilota
Trošak skladišta po aktivnom korisniku	Stvarni trošak rada	Unutar proračuna

Upravljanje je ovdje temelj. Ako Unity Catalog još nije uveden, počnite od njega; moj vodič kroz Unity Catalog i upravljanje podacima i vodič kroz okvir za upravljanje AI-jem pokrivaju temelje.

Uzmite jednu domenu, zapišite 50 pitanja koja Vaši korisnici stvarno postavljaju i provjerite na koliko njih Vaši sadašnji podaci mogu odgovoriti s definiranim metrikama. Ta vježba govori Vam više o spremnosti za Genie od bilo koje demonstracije. Ako odmjeravate i alternativu, usporedite ga sa Snowflake Cortex AI i Snowflake Intelligence.

Pomažem organizacijama donositi te odluke i određivati opseg pilota. Ako želite drugo mišljenje, rezervirajte razgovor.

Što je Databricks Genie?

Databricks Genie je obitelj AI alata koji odgovaraju na pitanja postavljena prirodnim jezikom koristeći upravljane podatke u Databricksu. Genie One je sučelje za poslovne korisnike, Genie Agents su pripremljeni chatovi za određenu domenu (ranije Genie spaces), a Genie Code je asistent za programere i analitičare. Odgovori se generiraju kao SQL samo za čitanje i poštuju Unity Catalog dozvole svakog korisnika.

Koja je razlika između Genie spaces i Genie Agents?

Funkcionalno nikakva. Databricks je u srpnju 2026. preimenovao Genie spaces u Genie Agents i naveo da su mogućnosti ostale iste. Stariji članci, materijali za obuku i objave zajednice još koriste naziv „Genie spaces”.

Koliko stoji Databricks Genie?

Korištenje LLM-a u Genie Oneu i Genie Agentsima besplatno je za korisnike do 31. siječnja 2027. Service principals se naplaćuju, a compute SQL skladišta naplaćuje se zasebno. Genie Code naplaćuje se po modelu pay-as-you-go iznad besplatne mjesečne kvote.

Je li Databricks Genie dovoljno točan za financijsko ili operativno izvještavanje?

Može biti, unutar pripremljene domene s metric views, primjerima SQL-a i pouzdanim funkcijama, mjereno na referentnom skupu pitanja. Usmjeren na sirove tablice, davat će uvjerljive odgovore koji se možda neće poklapati s Vašim definicijama. Za financijske ili sigurnosne odluke tretirajte ga kao neprovjeren dok referentni test ne dokaže suprotno.

Čemu služi Databricks Agent Bricks?

Izgradnji, implementaciji i upravljanju prilagođenim AI agentima s Vašim vlastitim okvirom i modelom. Uključuje Agent Bricks CLI, Agent Runtime, upravljanu memoriju i MLflow ocjenjivanje. Knowledge Assistant i Supervisor Agent više se ne preporučuju za nove agente.

Podržava li Databricks MCP?

Podržava. Databricks pruža upravljane MCP poslužitelje, uključujući Genie One i Databricks SQL, a možete registrirati vanjske poslužitelje ili izgraditi prilagođene na Databricks Apps. Pristupom se upravlja putem Unity Catalog dozvola i Unity Gatewaya.