Genie Agents の拡張：深い分析、ファイル推論、その他新機能

Databricks は Data and AI Summit で、Genie Spaces を Genie Agents へ進化させることを発表しました。Genie Agents は、企業の優先度の高い特定領域について信頼できる回答を提供する、専門家がキュレーションしたエージェントです。それ以来、Databricks は Genie Agents の機能を拡張し続け、より幅広い質問に答えられるようにするとともに、キュレーションを容易にしてきました。今回の一連のアップデートにより、Genie Agents はより強力で包括的になり、既存のワークフローから簡単に作成できるようになりました。

Agent mode と API による深いリサーチ。迅速で事実に基づくデータ参照には Chat mode が効果的ですが、より複雑な質問にはエージェントの高度な推論が必要です。このような深い調査のために、多段階分析を支えるエージェント推論ループである Agent mode が、すべての Genie Agents で利用可能になりました。Agent mode は単一のクエリで停止せず、リサーチプランを作成・改善し、複数の反復クエリにわたってデータを探索し、発見事項、可視化、引用を含むレポートを返します。以前はデータアナリストと本格的なリサーチプランが必要だった自由形式のビジネス質問に対し、Agent mode はリアルタイムのリサーチパートナーとして機能します。

開発者は Agent mode API を使用して、この多段階の推論と分析を Databricks UI の外にも持ち込めます。API により、カスタムアプリケーション、チャットボット、スケジュールされたレポート、内部ツールに Agent mode を統合でき、Server-Sent Events（SSE）を介してレスポンスをクライアントにストリーミングできます。開発者はフォローアップを含む完全な会話を保持でき、API 経由で Agent mode の会話やメッセージを取得してプログラムによる監視も可能です。さらに、API 経由の可視化サポートも追加され、テキストレスポンスを補完するリッチな視覚インサイトやデータテーブルを提供できます。

非構造化データの分析。ビジネス上の質問への回答は表形式のデータだけに依存するわけではなく、全体像を把握するために非構造化データからの文脈が必要になることもよくあります。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、スライドデッキ、画像について、構造化データと同じ会話内で質問に回答できます。エージェントビルダーは 1 つの Genie Agent に最大 10 個のボリュームを添付でき、ビジネスユーザーはそれらのファイルの文脈とガバナンスが効いたテーブルを組み合わせて質問できます。たとえば、「どの地域で解約した顧客が最も多く、退会サーベイの主なテーマは何か」、「これら 2 つの SOW の違いを比較してください」、「ジムの reimbursement の提出期限はいつか」などです。非構造化データ分析は Agent mode で実行され、多段階推論を使用して最も関連性の高いファイルコンテンツを取得・分析します。これは Unity Catalog の権限を尊重するため、ユーザーはアクセス権のあるファイルのみを閲覧でき、大規模なボリュームにわたる高速で高品質な取得を可能にするコンテンツ検索インデックスもサポートしています。

Genie Code によるキュレーションの効率化。より多くの Genie Agents を大規模に構築できるよう、Databricks は Genie Agent のキュレーションをより迅速かつ柔軟にするための投資を行ってきました。Genie Code には、データ専門家が高品質なカスタム Genie Agents をキュレーションするためのさまざまなツールとカスタムビルトインスキルが追加されています。まず、Genie Code は高品質なベースライン Genie Agent の作成を支援します。エージェントの目的、ユーザーの質問例、希望するデータソースを記述するだけで、Genie Code が Genie Agent を作成し、一連の命令を追加します。これは Unity Catalog で関連テーブルについて利用可能なメタデータと、それらのテーブルを使用した過去のクエリを活用します。エージェントをセットアップした後、Genie Code は失敗の診断にも役立ちます。ユーザーは特定の会話の失敗やベンチマーク実行を分析するよう指示でき、Genie Code はエージェントの既存のコンテキストと特定のエラーを確認して、Genie Agent のコンテキストへの改善を提案します。さらに、Genie Code は本番環境でのエージェント管理を支援します。エンドユーザーが質問しフィードバックを提供するにつれて、キュレーターは Genie Code に主要な質問トピックと上位フィードバック傾向を要約させ、Genie の知識ギャップを理解できます。Genie Code は検出されたギャップを解決するためのコンテキスト改善も提案できます。著者は、提案された指示や SQL クエリ例、ナレッジストア構成を保存する前に、Genie Code の提案をいつでも確認できます。

チームメンバーやエージェント作者との洞察共有。データに関する質問は通常、一人だけで始まり終わるわけではなく、部門横断的な意思決定に情報を提供し、さらなる分析を引き起こすことがよくあります。インサイトの民主化を支援するため、ユーザーは特定の Genie Agent からチャットを共有できるようになりました。共有された会話は最新の状態に保たれ、新しいメッセージ、編集された可視化、フォローアップ分析は、共有リンクへのアクセス権を持つすべての人が引き続き閲覧できます。Genie Agent ユーザーは会話をエージェント作者と共有し、会話の品質をレビューしてもらい、フィードバックに対応してもらうこともできます。

これらのアップデートは、Genie Agents のオーサリングエクスペリエンスに対する最近の機能強化と組み合わせることで、ユーザーがよりスマートな Genie Agents をより迅速かつ自信を持って作成できるように設計されています。まずは、Genie Code または Genie One を使用して最初のエージェントを作成し、その後 Agent mode を使用して単純なデータ分析や複雑なデータ分析の質問をしたり、Unity Catalog ボリュームを接続して非構造化データに基づくコンテキストをエージェントに提供したりできます。