はじめに
こんにちは！株式会社マクニカでDatabricksのセールスエンジニアをしているtm_mtaishiです。
Databricksとは？（マクニカ紹介ページ）
DATA+AI SUMMIT 2025が盛り上がってますが、その中でAgent Bricksが発表されました。
AIエージェントが注目されていますが、Databricksのプラットフォーム上でもいち機能として実装されたようですね！
特徴
Databricks社のブログIntroducing Agent Bricks: Auto-Optimized Agents Using Your Dataのページを見ると、簡単にAIチャットボットなどが構築できるだけでなく、品質やコスト面でも優れているようです。
また、評価ベンチマークを自動的に作成する自動評価や自動チューニングの機能も備わっているようです。
MLflowやUnity CatalogなどのDatabricksの既存機能と連携できることがDatabricks上でAIエージェント開発をすることの魅力ですね！
試行
早速触ってみたいと思います！
AIチャットボットを作ってみます。
データ準備
データは、以下の厚生労働省が公開しているモデル就業規則（PDF）を使用します。
https://www.mhlw.go.jp/content/001018385.pdf
ボリュームにアップロード
Databricksでデータ管理をするカタログから、非構造化データに対応するボリュームにデータをアップロードします。
エージェント作成
メニューバーのAgentsから、ナレッジオブジェクトにアクセスします。
必要な情報を入力していきます。
UIから入力するだけで作成できるのか！という期待感があります。
少し待つと、完了します。
検索の実行
Playgroundに遷移して、試してみます！
実際にpdfに存在する情報をもとに、検索してみます。
ちなみに、実際のpdfの記述はこちら。
結果は、、？
期待する結果が返ってきました！
ただ、一般的な情報とも言えるので、Databricksにアップロードしたデータをもとに検索をかけているか微妙かと思いつつ、アイデアというところを見てみると、
データを検索しているように見えます！
（ちなみに、アイデアの中身は、本来は英語で記述されています）
また、AI審査にも、同様の記述がされています。
（こちらも英語で記述されています）
最後に
新しいAgent Bricksの機能により、非常に簡単にエージェントが作ることができるようになりそうです！
次回は、評価も含めて試してみたいと思います。