Agentes de IA para Databricks
Um agente da Monmo trabalha no Databricks como uma pessoa de engenharia de dados no turno da manhã. Ele explica falhas em jobs, responde a perguntas com SQL em tabelas do Unity Catalog, acompanha gastos com DBUs nas tabelas de sistema e documenta as tabelas sobre as quais sua equipe costuma ter dúvidas. Ele usa a identidade que você conecta, acessa apenas o que o Unity Catalog permite e pede aprovação antes de executar um job, alterar recursos de computação ou gravar dados.
Atualizado em 2026-11-13 · Comece grátis. Planos pagos a partir de $15 por mês.
O que os agentes fazem no app Databricks
Entenda por que um job falhou
Quando um job agendado falha, o agente lê as saídas das tarefas, o erro e os logs do driver, encontra a célula do notebook ou o arquivo que causou a falha e descreve a causa e uma sugestão de correção.
PeçaO job noturno de pedidos falhou às 02:10. Diga qual tarefa falhou, por quê e o que você mudaria.
Responda a perguntas com um SQL warehouse
Peça o número de clientes ativos por semana e por segmento. O agente encontra as tabelas no Unity Catalog, escreve a consulta, executa no SQL warehouse que você indicar e apresenta a resposta junto com o SQL.
PeçaQuantos clientes ativos por semana tivemos em cada segmento nas últimas oito semanas? Mostre a consulta.
Acompanhe os gastos com DBUs
Toda segunda-feira, o agente lê a tabela de sistema de uso para cobrança, agrupa os DBUs por workspace, job e SQL warehouse, compara com a semana anterior e registra o resumo no Google Sheets.
PeçaToda segunda-feira, resuma o uso de DBUs da semana passada por job e warehouse e destaque os maiores aumentos.
Encontre recursos que ficam sempre ligados
O agente lista clusters de uso geral sem desligamento automático, clusters superdimensionados que executam jobs leves e SQL warehouses que ficam ligados à noite. Depois, prepara as alterações de configuração e pede aprovação antes de aplicá-las.
PeçaEncontre clusters sem desligamento automático e warehouses que ficam ligados a noite toda e sugira configurações para cada um.
Documente tabelas do Unity Catalog
O agente lê as tabelas de um esquema, analisa amostras das colunas e sua linhagem e prepara comentários que uma pessoa analista recém-chegada possa entender. Você revisa no Google Docs, e a inclusão no Unity Catalog só acontece após sua aprovação.
PeçaPrepare comentários para as tabelas e colunas do esquema sales no Unity Catalog. Deixe-me revisar primeiro.
Compare execuções de experimentos
Para um experimento no MLflow, o agente compara as execuções por parâmetros e métricas, identifica o que mudou entre a melhor e as demais e escreve uma nota curta para a equipe no Slack.
PeçaCompare as últimas 20 execuções do experimento churn-model e diga quais parâmetros fizeram a diferença.
Revise quem pode acessar tabelas sensíveis
O agente lista as permissões em tabelas com dados pessoais, os grupos e usuários que as possuem e permissões amplas, como as concedidas a todos os usuários da conta. Depois, prepara as revogações para sua pessoa administradora.
PeçaQuem pode ler as tabelas do esquema customers_pii? Destaque qualquer permissão que vá além da equipe de dados.
Como se conecta
- 1Conecte um workspace do Databricks com um token de acesso pessoal ou OAuth, ou, de preferência, com uma entidade de serviço criada pela pessoa administradora. Pode ser necessário habilitar tokens no workspace e, para gerar relatórios de gastos, as tabelas de sistema devem estar habilitadas.
- 2O Databricks funciona com agentes de dados e de engenharia. As permissões do Unity Catalog determinam quais catálogos e tabelas cada agente pode acessar. Por isso, conceda à identidade de cada agente acesso apenas aos esquemas necessários para seu trabalho.
- 3A leitura de execuções, logs, tabelas e tabelas de sistema não exige aprovação. Para executar um job ou notebook, criar ou editar recursos de computação, gravar em uma tabela ou alterar uma permissão, o agente pede aprovação em um cartão.
Perguntas frequentes
Um agente de IA pode trabalhar em notebooks do Databricks?
Sim. Um agente da Monmo pode ler notebooks, explicar o que uma célula faz e preparar um novo notebook para uma análise. Para salvá-lo no workspace e executá-lo em recursos de computação, ele pede aprovação, pois a execução consome DBUs e pode gravar em tabelas. Ele usa a conexão com o Databricks ou seu próprio navegador quando a conexão não cobre alguma função.
É seguro dar a um agente de IA acesso aos dados do Unity Catalog?
O agente de IA acessa exatamente o que o Unity Catalog permite à sua identidade, nada além. Atribua a ele uma entidade de serviço com permissão SELECT nos esquemas necessários e sem acesso a dados pessoais, a menos que o trabalho exija. A leitura não exige aprovação; qualquer gravação ou alteração de permissão aguarda sua autorização. Você pode remover o acesso a qualquer momento.
Um agente de IA pode explicar por que minha conta do Databricks aumentou?
O agente pode mostrar onde o gasto aumentou. Usando a tabela de sistema de cobrança, ele detalha os DBUs por job, cluster e warehouse, compara períodos e identifica os jobs ou clusters por trás do aumento. Ele sugere mudanças, como desligamento automático ou um warehouse menor, e você decide quais aplicar.
Um agente de IA pode corrigir e executar novamente um job do Databricks que falhou?
O agente identifica a causa, prepara a correção e pede aprovação antes de executar o job novamente. Se a correção for no código, ele abre um pull request no GitHub para revisão. Se o job precisar apenas ser retomado a partir da tarefa que falhou, ele mostra a execução em um cartão e a retoma quando você autorizar.
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