Mosaic AI Agent FrameworkDatabricksによる、ハイ品質なAIエージェントやRAGアプリケーションの構築、展開、評価のためのツールのスイート

4.0 (4)

レビュー: Daniel Nikulshyn·更新 2026年6月

AI Agents RAG Enterprise Databricks LLMOps Evaluation Deployment Framework

概要

Databricksエージェントフレームワーク(DAF)は、マネジメントインフラをせずにサーバーレスコンピューティングを活用したAIの開発、実験、展開を対象とするセットのツールとして、Databricksが提供しています。その中には、マネジング、展開、統合されたAI開発と実験を可能にするため、データベースやSaaSアプリケーションなどに対しては単一の統合されたプロトコルModel Context Protocol(MCP)を通じて接続することが可能です。エージェントブリックやUnity Catalogは、統制とセキュリティを確保するために不可欠で、その中にはモデル、ツール、接続に対して事前に定義されたポリシーを適用し、リート限界、フォールバック、などの対策を適用できます。たとえば、パラメータインジェクション防止、センシティブデータの検出、内容フィルタリングなどに対しても対策を講じていて、エージェントフレームワークの統合された管理とセキュリティ機能は、エージェントの管理、連携、監視、保護全般に活用できます。

主な機能

Agent Bricks
Unity Catalog
Databricks Apps
Model Context Protocol (MCP)
中央集権的な管理
ユーザごとの制御

料金

モデル: Contact for pricing
カテゴリー: エトゲッチンターロリビングルリト
評価: 4.0 / 5 (4)

ユースケース

ビルドプロダクションのRAGアプリケーション

ロジカル・リプレゼンティションモデル(LM)を企業データソースに接続して、高い精度とコンテキストの理解を備えた回答を実現するために、RAGアプリケーションを構築します。

大規模なAIエージェント展開

エージェントフレームワークを使用してエージェントを構築、展開します。このフレームワークを使用すると、統合されたツールキットと信頼性の高い展開プロセスを活用できます。

エージェントの評価

AIエージェントとRAGパイプラインのパフォーマンスと品質を評価するための組み込みされた評価ツールを使用して、高い基準を確保します。

LLMワークフローの反復

エージェント開発ライフサイクルをスピードアップさせるため、ロギカル・リプレゼンティションモデル(LM)のワークフローのプロト 타이ピング、テスト、その後改良に特化した統合フレームワークを使用します。

メリット & デメリット

メリット

中央集権的な管理
ユーザごとの制御
サーバーレスコンピューティング

デメリット

非AIとの限られた統合
事前構築されたエージェントなし
ドキュメントのギャップ

バトル戦績

パンテオンで1バトルに出場。

1位

2位

3位

Last battle

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

レビュー

4.0

4件の評価の平均。

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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.

Q&A

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

はい。Agent Bricksでは、OpenAI、Anthropic、Google、Meta、オープンソースプロバイダーのモデルに単一の契約でアクセスでき、モデルを即座に切り替えることで、コスト、品質、性能を最適化し、スタックの再設計を必要とせずに済みます。

Asked by Fernando Rojas · Feb 5, 2026

利用可能なデプロイメントオプションは何ですか？インフラストラクチャを管理する必要がありますか？

エージェントはDatabricks Apps経由でサーバーレスでデプロイされるため、IDEやノーコードビルダーから直接管理コンピュートにコードをプッシュできます。サーバーのプロビジョニングやメンテナンスは不要です。

Asked by Carlos Mendoza · Jan 4, 2026

フレームワークを任意のSaaSやデータベースと統合できますか？使用されるプロトコルは何ですか？

エージェントはModel Context Protocol（MCP）を通じて任意のツール、データベース、またはSaaSアプリケーションに接続します。MCPは単一のガバナンスプロトコルであり、アクセスを標準化し、プラットフォームのセキュリティポリシーを適用します。

Asked by Vincenzo Greco · Dec 12, 2025

Mosaic AI Agent Frameworkはモデルとツールアクセスに対するガバナンスとセキュリティをどのように処理しますか？

ガバナンスはAgent BricksとUnity Catalogを通じてプラットフォームに組み込まれており、事前定義されたポリシーを適用し、レートリミットを強制し、プロンプト注入防止、機密データ検出、コンテンツフィルタリングなどの保護策を追加します。すべてのエージェント、モデル、ツール接続は所有権と権限を単一の記録システムで追跡します。

Asked by Sanjay Gupta · Dec 7, 2025