Mosaic AI Agent FrameworkUm conjunto de ferramentas da Databricks para construir, implantar e avaliar agentes de IA de alta qualidade e aplicações RAG.

4.0 (4)

Avaliado por Daniel Nikulshyn·Atualizado junho de 2026

AI Agents RAG Enterprise Databricks LLMOps Evaluation Deployment Framework

Visão geral

O Databricks Agent Framework (AAF) é um conjunto de ferramentas fornecidas pela Databricks para construir, implantar e governar agentes de IA. Esses agentes podem se conectar a qualquer ferramenta, banco de dados ou aplicação SaaS por meio de um protocolo governado único (Model Context Protocol, MCP). O framework inclui desenvolvimento de IA integrado, experimentação e implantação em computação serverless usando Databricks Apps sem gerenciar infraestrutura. Agent Bricks e Unity Catalog são essenciais para governança e segurança; eles aplicam políticas pré-definidas em modelos, ferramentas e conexões, enquanto impõem limites de taxa, fallback e outras salvaguardas necessárias para prevenção de injeção de prompt, detecção de dados sensíveis e filtragem de conteúdo.

Funcionalidades principais

Agent Bricks
Unity Catalog
Databricks Apps
Model Context Protocol (MCP)
Governança centralizada
Controle por usuário

Preços

Modelo: Contact for pricing
Categoria: Ferramentas de Desenvolvimento de Agentes de Inteligência Artificial
Avaliação: 4.0 / 5 (4)

Casos de uso

Desenvolver Aplicações RAG de Produção

Desenvolver aplicações de geração aumentada por recuperação que conectam LLMs a fontes de dados corporativas para respostas precisas e contextualizadas.

Implantar Agentes de IA em Escala

Criar e implantar agentes de IA dentro do ecossistema Databricks, aproveitando ferramentas integradas para implantação de produção confiável.

Avaliar a Qualidade do Agente

Avaliar o desempenho e a qualidade dos agentes de IA e pipelines RAG usando ferramentas de avaliação integradas para garantir padrões elevados.

Iterar em Fluxos de Trabalho LLM

Prototipar, testar e refinar fluxos de trabalho de IA generativa em um framework unificado que agiliza o ciclo de vida de desenvolvimento do agente.

Prós e contras

Prós

Governança centralizada
Controle por usuário
Computação serverless

Contras

Integração limitada com não-IA
Nenhum agente pré-construído
Lacuna de documentação

Avaliações

4.0

Média de 4 avaliações.

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Nadia Petrova

Apr 3, 2026

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is the integrations — handled better than most — and the value for money is strong. The mobile experience lags is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Kwame Mensah

Dec 5, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and it saves real time. The core workflow fits neatly into how we already work, and the integrations removed a step we used to do by hand. The mobile experience lags, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Mei-Ling Wong

Oct 16, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on the integrations, and it is genuinely easy to set up caught me off guard. Pricing gets steep at scale is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Tomáš Novák

Jul 11, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and the value for money is strong. The automation fits neatly into how we already work, and the API removed a step we used to do by hand. The mobile experience lags, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Perguntas e respostas

Is it possible to switch between different large language models without re‑architecting my agents?

Yes. Agent Bricks lets you access models from OpenAI, Anthropic, Google, Meta, and open‑source providers through a single contract, and you can swap models instantly to optimize cost, quality, or performance without redesigning your stack.

Asked by Fernando Rojas · Feb 5, 2026

What deployment options are available and do I need to manage infrastructure?

Agents are deployed serverless via Databricks Apps, so you can push code from any IDE or no‑code builder directly to managed compute without provisioning or maintaining servers.

Asked by Carlos Mendoza · Jan 4, 2026

Can I integrate the framework with any SaaS or database, and what protocol is used?

Agents connect to any tool, database, or SaaS application through the Model Context Protocol (MCP), a single governed protocol that standardizes access while applying the platform’s security policies.

Asked by Vincenzo Greco · Dec 12, 2025

How does the Mosaic AI Agent Framework handle governance and security for model and tool access?

Governance is built into the platform via Agent Bricks and Unity Catalog, which apply predefined policies, enforce rate limits, and add safeguards like prompt‑injection prevention, sensitive data detection, and content filtering. All agents, models, and tool connections are tracked with ownership and permissions in a single system of record.

Asked by Sanjay Gupta · Dec 7, 2025