الذكاء الاصطناعي الوكيلة من Databricks في مرحلة تجريبية الآن، ولكن هل هو جاهز؟

عندما يقضي فريقك ساعات في كتابة المطالبات وضبط النماذج وتجميع خطوط أنابيب البيانات فقط لنشر وكيل ذكاء اصطناعي واحد، تتوقف الإنتاجية تمامًا.

قدمت Databricks Agent Bricks لحل هذه المشكلة من خلال أتمتة كامل سير عمل البناء والتحسين على بيانات المؤسسة.

يشرح لك هذا الدليل ما يقدمه وكيف يعمل وما إذا كان يناسب احتياجاتك.

النقاط الرئيسية

هل تقدم Databricks الذكاء الاصطناعي الوكالي؟

نعم، أطلقت Databricks Agent Bricks في 11 يونيو 2025 في قمة Data+AI في سان فرانسيسكو.

تعمل المنصة على أتمتة إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال إنشاء بيانات اصطناعية خاصة بالمجال ومعايير قياس مهام، ثم تحسين النماذج من حيث التكلفة والجودة دون الحاجة إلى هندسة يدوية.

بناءً على استحواذ Databricks على MosaicML في عام 2023، يضع هذا المنتج Databricks في مكانة مزود خدمات تخزين البيانات ومنصة الذكاء الاصطناعي التمثيلي.

وهو يستهدف الفرق التي تدير كميات كبيرة من المستندات الداخلية أو سجلات المعاملات أو المحتوى غير المنظم وتحتاج إلى وكلاء يمكنهم استخراج الرؤى والإجابة على الأسئلة أو تنسيق سير العمل متعدد الخطوات بأمان.

دخل Agent Bricks مرحلة الإصدار التجريبي العام في منتصف عام 2025، وكان متاحًا في البداية على AWS في مناطق الولايات المتحدة مع تخطيط للتوسع إلى أوروبا بحلول نهاية العام.

كيف يعمل بالفعل؟

يعمل Agent Bricks على تحويل حلقة التجربة والخطأ التقليدية إلى مسار إرشادي. يمكنك وصف المهمة بلغة بسيطة، وربط مصادر البيانات الخاصة بك من خلال Unity Catalog، ويقوم النظام تلقائيًا بإنشاء أمثلة تدريب اصطناعية تعكس مجال عملك.

تُدرج هذه الأمثلة في مجموعة معايير تقييمية تُصنف النماذج المرشحة حسب الدقة والكمون والتكلفة. ثم تختار المنصة التكوين الذي يفي بمعايير الجودة الخاصة بك بأقل سعر لكل استدلال.

يقلل سير العمل هذا من الأسابيع التي تقضيها الفرق عادةً في تصنيف البيانات وضبط المطالبات وإجراء اختبارات A/B.

في الخلفية، يسجل MLflow 3.0 كل عملية تقييم، بحيث يمكنك تتبع قرارات النموذج إلى البيانات والمعلمات الأساسية. يبقى الأمان سليمًا لأن الوكلاء لا يسحبون البيانات أبدًا خارج نطاق Databricks lakehouse.

تلك النظرة العامة على البنية هي الأهم عندما ترى أنها تحل مشكلة حقيقية.

كيف يبدو ذلك في الواقع؟

واجه فريق البيانات في AstraZeneca تراكمًا لـ 400,000 ملف PDF من التجارب السريرية التي كانت بحاجة إلى استخراج منظم من أجل الإيداع التنظيمي. كان المراجعة اليدوية ستستغرق شهورًا.

قاموا بتكوين وكيل استخراج المعلومات في Agent Bricks، ووجهوه إلى مستودع المستندات، وتركوا النظام يقوم بإنشاء عينات اصطناعية بناءً على مخططات بروتوكول التجربة. قام الوكيل بتحليل جميع الملفات البالغ عددها 400,000 ملف في أقل من 60 دقيقة بدون أي كود.

حققت Hawaiian Electric مكاسب مماثلة عندما استبدلت حلاً هشًا قائمًا على LangChain بـ Agent Bricks لاستعلامات المستندات القانونية.

تفوق الوكيل الجديد بشكل كبير على الأداة الأصلية من حيث دقة الإجابات في كل من التقييمات الآلية والبشرية، مما منح الموظفين الثقة في الاعتماد عليه في عمليات البحث عن الامتثال.

التكامل والتوافق مع النظام البيئي

يرث Agent Bricks طبقة التكامل الخاصة بـ Databricks، لذا فإنه يتصل مباشرة بالمنصات التي تستخدمها بالفعل فرق البيانات والتعلم الآلي لديك.

يعمل Unity Catalog كمركز حوكمة مركزي، حيث يدير الوصول إلى بحيرات البيانات والمستودعات ومخازن المتجهات في إطار سياسة واحد.

يقوم الوكلاء بالاستعلام عن جداول Delta أو ملفات Parquet أو المستندات المخزنة في lakehouse دون نسخ البيانات إلى خدمات خارجية.

يتفاعل المطورون مع Agent Bricks من خلال واجهات برمجة التطبيقات (API) و SDK القياسية من Databricks. تتيح وظيفة ai_query SQL للمحللين استدعاء LLMs مباشرة في الاستعلامات، وتخدم نقاط نهاية REST الوكلاء عبر البنية التحتية لخدمة النماذج.

تدعم تكاملات IDE خطوط أنابيب CI/CD، بحيث يمكن للمهندسين التحكم في إصدارات تكوينات الوكيل جنبًا إلى جنب مع كود التطبيق.

ستؤدي عملية الاستحواذ المرتقبة على Tecton إلى تضمين متجر ميزات عبر الإنترنت في Agent Bricks، مما يوفر تدفق البيانات إلى الوكلاء بزمن انتقال أقل من 10 مللي ثانية.

تتيح هذه الإمكانية اكتشاف الاحتيال والتخصيص وحالات الاستخدام الأخرى التي تعتمد على المعلومات اللحظية.

في الوقت الحالي، يمكن للفرق إنشاء نماذج أولية باستخدام ميزات الدُفعات والتخطيط لتبديل البيانات في الوقت الفعلي بمجرد بدء التكامل في منتصف عام 2026.

أخبار المجتمع ورأي المستخدمين الأوائل

تتباين الآراء الأولية بين الحماس لسهولة الاستخدام والحذر بشأن قيود الإصدار التجريبي.

أشاد أحد مستخدمي Reddit ببرنامج إنشاء الوكلاء بدون كود والتكامل الوثيق مع Unity Catalog، مشيرًا إلى أن الوكلاء يرثون أذونات البيانات تلقائيًا.

وأشار المستخدم نفسه إلى أن عملية التحسين الكاملة تستغرق عادةً أكثر من ساعة وتكلف أكثر من 100 دولار في الحوسبة، وهو ما يمكن أن يزيد التكلفة أثناء التجربة.

تسبب التوافر الإقليمي في حدوث خلافات بين الفرق الأوروبية. أكد ممثل حساب Databricks في منتصف عام 2025 أن Agent Bricks كان متاحًا في الولايات المتحدة فقط خلال العرض الأولي، مما دفع بعض العملاء إلى إنشاء مساحات عمل تجريبية في مناطق الولايات المتحدة لاختبار المنتج.

تشير منشورات المنتدى أيضًا إلى عدم استقرار المعاينة والتغييرات المتكررة في الميزات، وهو أمر معتاد في البرامج التجريبية، ولكنه يستحق التخطيط له إذا كانت حالتك تتطلب وقت تشغيل طويل.

بشكل عام، يرى المستخدمون الأوائل الذين يمكنهم استيعاب خصائص الإصدار التجريبي وتكاليف الحوسبة قيمة في الأتمتة التي يوفرها Agent Bricks. إن تحليل 400,000 وثيقة من AstraZeneca وتحسينات الدقة التي حققتها Hawaiian Electric تلقى صدى في المجتمع كدليل على أن المنصة يمكنها التعامل مع مهام على نطاق الإنتاج.

تعد المصادقة في العالم الواقعي أمرًا مهمًا عندما تقرر ما إذا كنت ستستثمر وقتًا في الهندسة الآن أم ستنتظر حتى ينضج المنتج.

خارطة الطريق وتوقعات النظام البيئي

تقوم Databricks بتوسيع نطاق Agent Bricks جغرافيًا ووظيفيًا على مدار الـ 18 شهرًا القادمة. بحلول الربع الرابع من عام 2025، سيتم طرح النسخة التجريبية في المناطق الأوروبية، بدءًا من عمليات نشر Azure في أوروبا الغربية.

يتيح هذا الإطلاق التدريجي للشركة جمع تعليقات متنوعة من المستخدمين والتأكد من الامتثال للوائح البيانات الإقليمية قبل الإعلان عن توفره للجميع.

سيتيح تكامل Tecton في منتصف عام 2026 للوكلاء سحب ميزات في الوقت الفعلي من التدفقات وواجهات برمجة التطبيقات والمستودعات بنسبة تشغيل تبلغ 99.99٪، مما يتيح اكتشاف الاحتيال وحالات استخدام التخصيص التي تتطلب بيانات لحظية.

سيتم دمج Neon و Mooncake في تجربة "Lakehouse DB" موحدة، مما يمنح الوكلاء إمكانية الكتابة المتوافقة مع ACID والقراءة التحليلية الفورية دون الحاجة إلى خطوط أنابيب ETL.

"يشير Agent Bricks إلى تحول كبير في الذكاء الاصطناعي للمؤسسات"، كما أشار محلل في VentureBeat، مشيرًا إلى زيادة الأداء بمقدار 10 إلى 100 أضعاف من خلال التخلص من خطوط أنابيب البيانات التقليدية.

توقع قوالب وكلاء جديدة تتجاوز الأنواع الأربعة الأولية (استخراج المعلومات، مساعد المعرفة، مشرف الوكلاء المتعددين، وكيل LLM المخصص).

تستكشف أبحاث Databricks مساعدات البرمجة ووكلاء التخطيط والموصلات إلى واجهات برمجة التطبيقات الخارجية. تضمن شراكة OpenAI أنه مع طرح OpenAI لـ GPT-5 والنماذج المستقبلية، ستكون متاحة أصلاً في Agent Bricks مع دعم وإدارة من الطرف الأول.

على المدى الطويل، تتصور Databricks الذكاء الاصطناعي الوكالي كشخصية مستخدم جديدة على المنصة، إلى جانب مهندسي البيانات والمحللين. تتضمن هذه الرؤية الاستثمار المستمر في ميزات الذكاء الاصطناعي المسؤول مثل سجلات التدقيق واكتشاف التحيز وضوابط السياسة الدقيقة مع تزايد اعتماد الوكلاء في الصناعات الخاضعة للتنظيم.

كم تبلغ تكلفة الذكاء الاصطناعي الوكلي من Databricks؟

يتبع Agent Bricks نموذج التسعير القائم على الاستخدام من Databricks بدون رسوم ترخيص مسبقة. تدفع مقابل كل ثانية من الحوسبة واستنتاج النموذج، ويتم احتساب الفاتورة بوحدات Databricks (DBUs).

تبلغ تكلفة أحمال عمل خدمة النماذج وخدمة الميزات حوالي 0.07 دولار لكل ثانية DBU في الخطة المميزة، والتي تشمل تكلفة مثيل السحابة الأساسي. كما تبلغ تكلفة الاستدلال المعجل بواسطة GPU للنماذج الأساسية حوالي 0.07 دولار لكل ثانية DBU.

الجزء المكثف هو عملية التحسين الأولية. أفاد أحد المستخدمين الأوائل أنه أنفق أكثر من 100 دولار على الحوسبة السحابية لدورة تدريبية مدتها ساعة واحدة أنتجت بيانات اصطناعية وقامت بضبط الوكيل.

بعد التحسين، يصبح تقديم الخدمة للوكيل أرخص بكثير لأن النظام حدد تكوين نموذج فعال من حيث التكلفة يحافظ على الجودة باستخدام عدد أقل من الرموز لكل استعلام. يمكن للفرق تعيين حدود الميزانية عبر سياسة الميزانية الخاصة بـ Databricks لوضع حد أقصى للإنفاق أثناء التجربة.

يمكن للعملاء من الشركات شراء حزم الالتزام (ساعات DBU مدفوعة مسبقًا) للحصول على خصومات على الحجم، مما يقلل بشكل فعال من السعر لكل ثانية مقارنة بالفوترة حسب الطلب. تتغير الأسعار بالضبط حسب مزود الخدمة السحابية (AWS، Azure، GCP) والمنطقة، حيث تكون الأسعار في بعض المناطق أعلى قليلاً من أسعار شرق أو غرب الولايات المتحدة.

تشمل التكاليف الخفية التي يجب الانتباه إليها الحوسبة للبحث المتجهي واستيعاب البيانات وإعادة التدريب الدوري مع تغير توزيع البيانات. ضع في اعتبارك الوقت الهندسي الذي يتم توفيره من خلال تخطي الضبط اليدوي للطلبات وتصنيف البيانات عند حساب التكلفة الإجمالية للملكية.

يذكر المستخدمون الأوائل أن الأسابيع من العمل اليدوي التي يوفرها Agent Bricks غالبًا ما تعوض تكلفة الحوسبة، خاصةً عند أخذ تكلفة الفرصة البديلة لتأخير نشر الوكيل في الاعتبار.