Mosaic AI Agent FrameworkEine Suite von Tools von Databricks zum Erstellen, Bereitstellen und Bewerten hochwertiger AI-Agenten und RAG-Anwendungen.

4.0 (4)

Geprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Juni 2026

AI Agents RAG Enterprise Databricks LLMOps Evaluation Deployment Framework

Übersicht

Das Databricks Agent Framework (AAF) ist ein Set von Tools, das von Databricks bereitgestellt wird, um AI-Agenten zu bauen, bereitzustellen und zu steuern. Diese Agenten können über ein einziges, verwaltetes Protokoll (Model Context Protocol, MCP) mit jedem Tool, jeder Datenbank oder jeder SaaS-Anwendung verbunden werden. Das Framework beinhaltet integrierte AI-Entwicklung, Experimentierung und Deployment in serverless Computing mittels Databricks Apps, ohne Infrastruktur selbst zu verwalten. Agent Bricks und Unity Catalog sind für Governance und Sicherheit unverzichtbar; sie wenden vordefinierte Richtlinien auf Modelle, Tools und Verbindungen an und erzwingen Ratenbegrenzungen, Fallbacks sowie weitere Schutzmechanismen zur Verhinderung von Prompt-Injektionen, Erkennung sensibler Daten und Content-Filtering.

Hauptfunktionen

Agent Bricks
Unity Catalog
Databricks Apps
Model Context Protocol (MCP)
Zentralisierte Governance
Benutzerspezifische Kontrolle

Preise

Modell: Contact for pricing
Kategorie: Entwicklungsrahmen für künstliche Intelligenz-Aggregate
Bewertung: 4.0 / 5 (4)

Anwendungsfälle

Produktions-RAG-Anwendungen erstellen

Entwickeln Sie Retrieval-augmented-Generation-Apps, die LLMs mit unternehmenskritischen Datenquellen verbinden, um präzise, kontextbezogene Antworten zu liefern.

AI-Agenten in großem Maßstab bereitstellen

Erstellen und stellen Sie AI-Agenten im Databricks-Ökosystem bereit, indem Sie integrierte Werkzeuge für einen zuverlässigen Produktionsrollout nutzen.

Qualität der Agenten bewerten

Bewerten Sie die Leistung und Qualität von AI-Agenten und RAG-Pipelines mit integrierten Evaluierungstools, um hohe Standards sicherzustellen.

Iterieren Sie an LLM-Workflows

Prototypisieren, testen und verfeinern Sie generative AI-Workflows in einem einheitlichen Rahmen, der den Entwicklungslebenszyklus von Agenten optimiert.

Pro & Contra

Pro

Zentralisierte Governance
Benutzerspezifische Kontrolle
Serverloses Computing

Contra

Begrenzte Nicht-AI-Integration
Keine vorgefertigten Agenten
Dokumentationslücke

Schlacht-Bilanz

Aus 1 Schlacht im Pantheon.

Last battle

#6
AI Agent Development Frameworks Showdown — July 19, 2024
Jul 19, 2024 · #6 of 7

Bewertungen

4.0

Durchschnitt aus 4 Bewertungen.

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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.

Fragen & Antworten

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