Nowy Databricks Genie. Agent AI, który pracuje w tle

Czym jest nowy Genie od Databricks

Databricks to amerykańska platforma do przechowywania i analizy danych oraz budowy aplikacji AI, z której według firmy korzysta ponad 20 tys. organizacji. Genie był dotąd przede wszystkim asystentem, który odpowiadał na pytania o dane w języku naturalnym. Nowa wersja ma przejmować całe zadania od początku do końca.

W opisie producenta Genie działa w tle na własnej mocy obliczeniowej. Może prowadzić wiele zadań równolegle, uruchamiać je według harmonogramu albo po zdarzeniu, na przykład gdy spadnie wskaźnik lub ponad 10 klientów poprosi o tę samą funkcję. Gdy użytkownik jest offline, agent wysyła maile z prośbą o decyzję, a sprawy wymagające reakcji zbiera w priorytetowej skrzynce.

Co jest dostępne od razu, a co w podglądzie

Ogłoszenie łączy funkcje gotowe do użytku z zapowiedziami. Zestawienie poniżej przygotowaliśmy na podstawie komunikatu prasowego i wpisu na blogu Databricks z 11 listopada.

• Genie (druga generacja) - ogólna dostępność dla wszystkich klientów.
• Genie Ontology - ogólna dostępność. To warstwa opisująca definicje biznesowe, wskaźniki, ludzi i procesy firmy, budowana w dużej części automatycznie z istniejących pulpitów, zapytań i notatników.
• Tryb always-on, czyli praca agenta w tle bez ciągłego nadzoru - wkrótce w podglądzie lub becie.
• Genie Search - wyszukiwarka firmowa łącząca indeks treści z Google Drive, Jiry, Confluence, Workdaya i SharePointa z wyszukiwaniem na żywo przez MCP - wkrótce w podglądzie.
• Ontology Manager - narzędzie do zarządzania kontekstem biznesowym, które wskazuje często zadawane pytania bez ustalonej definicji - wkrótce w podglądzie.

Jak Databricks kontroluje uprawnienia i koszty agenta

Genie działa z uprawnieniami użytkownika, który zlecił zadanie. Respektuje reguły dostępu z Unity Catalog, czyli centralnego katalogu danych Databricks, a przy treściach zaindeksowanych także uprawnienia w systemie źródłowym. Gdy brakuje dostępu, agent może przygotować wniosek, ale zatwierdza go administrator albo właściciel danych.

Koszty kontroluje Unity Gateway, warstwa zarządzania modelami AI w platformie. Administrator ustala budżety i limity wydatków dla przestrzeni roboczych oraz pojedynczych osób, a także decyduje, które konektory i narzędzia MCP (Model Context Protocol, otwarty standard łączenia modeli AI z narzędziami) agent może użyć. Prezes Databricks Ali Ghodsi powiedział TechCrunchowi, że firmy mogą też zastępować droższe modele tańszymi modelami o otwartych wagach.

Wyniki testu i ich ograniczenia

Databricks podaje, że w teście zbudowanym z firmą Turing Genie oparty na Genie Ontology dał poprawny wynik w 91 proc. przebiegów zadań. To 1,6 raza więcej niż lepszy z dwóch porównywanych agentów czołowych dostawców, przy zużyciu mniej niż połowy tokenów.

Te liczby trzeba czytać ostrożnie. To test przygotowany na zlecenie producenta i prowadzony w środowisku Databricks, czyli tam, gdzie Genie ma najlepszy dostęp do kontekstu. Firma nie ujawniła, z jakimi agentami się porównywała, ile było zadań ani jak oceniano poprawność. Podobnie deklaracje klientów, na przykład HelloFresh o skróceniu o 75 proc. czasu wyboru najlepszych reklam w serwisach Meta, nie mają opisanej metodologii.

Co to oznacza dla firm w Polsce

Databricks działa w Polsce przez chmury AWS, Microsoft Azure i Google Cloud, a z platformy korzystają duże firmy z sektora finansowego, handlu i produkcji. Dla nich nowy Genie jest przede wszystkim sygnałem, że dostawcy platform danych chcą sprzedawać agentów pracujących na tych samych danych i uprawnieniach, zamiast osobnych asystentów podłączanych z zewnątrz. Podobny kierunek obrały Microsoft z Power BI i Fabric oraz Anthropic z Claude Cowork.

W naszej ocenie przed włączeniem trybu always-on warto zacząć od porządku w definicjach biznesowych i uprawnieniach w Unity Catalog. Agent, który działa w tle i sam wysyła maile, będzie powielał błędy w danych szybciej niż człowiek. Firmy podlegające RODO powinny też sprawdzić, jakie dane osobowe agent może czytać w podłączonych systemach, takich jak poczta czy Workday.

Czego nie wiadomo

Databricks nie podał stawek za użycie Genie, terminu wejścia trybu always-on do podglądu ani informacji o dostępności w poszczególnych regionach chmury, w tym w regionach europejskich. Nie wiadomo też, które modele językowe napędzają agenta domyślnie i czy klient może wskazać model przetwarzający dane wyłącznie w UE. Komunikat nie wspomina o polskiej wersji językowej interfejsu.