Mosaic AI Agent FrameworkRaccolta di strumenti di Databricks per la costruzione, la distribuzione e l'evaluazione di agenti AI di alta qualità e applicazioni RAG.

4.0 (4)

Recensito da Daniel Nikulshyn·Aggiornato giugno 2026

AI Agents RAG Enterprise Databricks LLMOps Evaluation Deployment Framework

Panoramica

Il Databricks Agent Framework (AAF) è un insieme di strumenti resi disponibili da Databricks per la costruzione, la distribuzione e la gestione degli agenti AI. Questi agenti possono connettersi a qualsiasi strumento, database o'applicazione SaaS attraverso un solo protocollo governato (Model Context Protocol, MCP). Il framework include sviluppo e sperimentazione degli AI, con integrazione e distribuzione in calcolo senza server attraverso Databricks Apps senza gestire l'infrastructure. Agent Bricks e Unity Catalog sono essenziali per la governance e la sicurezza; applicano politiche predefinite sui modelli, sugli strumenti e sulle connessioni, applicando limite delle velocità, fallback e altre misure richieste dalla prevenzione delle iniezioni di testo, dalla detezione di dati sensibili e dalla filtraggio del contenuto.

Funzionalità chiave

Agent Bricks
Unity Catalog
Databricks Apps
Model Context Protocol (MCP)
Governance centralizzata
Controllo per utente

Prezzi

Modello: Contact for pricing
Categoria: Sistemi di sviluppo di agenti artificiali AI
Valutazione: 4.0 / 5 (4)

Casi d’uso

Costruire applicazioni di produzione RAG

Sviluppare applicazioni di generazione-aumentata di ricerca che connettono modelli di linguaggio ad alte prestazioni (LLMs) a fonti di dati aziendale per risposte accurate e context-aware.

Distribuire agenti AI a larga scala

Creati e distribuisci agenti AI all'interno dell'ecosistema di Databricks, sfruttando tooling integrato per un ritocco di produzione affidabile.

Valutare la qualità degli agenti

Valuta il rendimento e la qualità degli agenti AI e dei pipeline di RAG utilizzando strumenti di valutazione integrati per garantire lo standard alto.

Iterare sulle flussi di lavoro degli LLM

Prototipizza, testa e migliora i flussi di lavoro generativo degli AI nelle una cornice unificata che semplifica il ciclo di vita di sviluppo dell'agente.

Pro & contro

Pro

Governance centralizzata
Controllo per utente
Calcolo senza server

Contro

Limitazione di integrazione non AI
L'assenza di agenti pre-builta
Bancarella documenti

Storico battaglie

Su 1 battaglia nel Pantheon.

1°

2°

3°

Last battle

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

Recensioni

4.0

Media su 4 valutazioni.

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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.

Domande e risposte

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

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