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Outils de l’agent IA

Les outils d’agent IA offrent à vos agents des fonctionnalités pratiques telles que la recherche dans des documents, l’analyse des données dans des feuilles de calcul, l’appel d’API REST ou l’exécution de code Python. Au lieu de générer simplement du texte, votre agent peut travailler avec des données et des systèmes réels.

Choisir l’approche de votre outil

Vous avez trois options pour créer des outils que vos agents peuvent utiliser. Choisissez en fonction de vos besoins en matière de gouvernance, de flexibilité ou d’intégration :

Outil de catalogue de fonctions Unity Outil de code de l’agent Outil MCP (Model Context Protocol)
  • Défini en tant qu’UDF d’Unity Catalog
  • Géré dans le catalogue Unity en tant que registre central pour les outils
  • Fonctionnalités de sécurité et de conformité intégrées
  • Accorde une détectabilité et une réutilisation plus faciles
  • Adapté à l’application de transformations et d’agrégations sur des jeux de données volumineux
  • Voir Créer et utiliser des outils UC
  • Défini directement dans le code de votre agent
  • Bon pour appeler des API REST, exécuter du code arbitraire ou exécuter des outils à faible latence
  • N’offre pas la gouvernance ni la facilité de découverte des fonctions intégrées d’Unity Catalog
  • Voir l’exemple d’outil de code de l’agent
  • Outils qui suivent la norme MCP pour l’interopérabilité des outils
  • Peut être géré (hébergé par Databricks), externe (tiers) ou personnalisé (hébergé soi-même)
  • L’interface standardisée permet de réutiliser différents frameworks d’agent
  • Adapté à l’accès aux services externes, aux API tierces ou à la création d’écosystèmes d’outils réutilisables
  • Voir MCP sur Databricks

Vous pouvez combiner et mettre en correspondance l’une de ces approches. Les trois fonctionnent si vous créez des agents en Python brut ou à l’aide de frameworks tels que LangChain, OpenAI SDK ou LangGraph.

Modèles d’outils courants

Explorez ces modèles et exemples d’outils, qui peuvent être implémentés à l’aide de l’une des trois approches de l’outil :

Modèle d’outil Descriptif
Outils de récupération de données structurées Interroger des tables SQL, des bases de données et des sources de données structurées.
Outils de récupération de données non structurés Recherchez des collections de documents et effectuez une génération augmentée par récupération.
Outils d’interpréteur de code Autoriser les agents à exécuter du code Python pour les calculs, l’analyse des données et le traitement dynamique.
Outils de connexion externe Connectez-vous à des services externes et à des API tels que Slack.
Prototypage d’AI Playground Utilisez ai Playground pour ajouter rapidement des outils de catalogue Unity aux agents et prototyper leur comportement avant de les déployer.
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