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应用

适用于 Databricks 的 AI 智能体

Monmo AI智能体在 Databricks 中工作,就像一位负责早班的数据工程师。它能分析作业失败原因,用 SQL 查询 Unity Catalog 中的表,通过系统表跟踪 DBU 用量,并为团队经常询问的表编写文档。它使用您连接的身份,只能查看 Unity Catalog 授权的数据,运行作业、修改计算资源或写入数据前都会先征求您的同意。

更新于 2026-11-13 · 免费开始使用。付费套餐每月 $15 起。

应用

AI 智能体在 Databricks 中能做什么

  • 分析作业失败原因

    定时作业失败时,AI智能体会读取该次运行的任务输出、错误信息和驱动程序日志,找到出错的笔记本单元格或文件,并写明原因和建议的修复方法。

    指令每晚运行的订单作业在 02:10 失败了。告诉我哪个任务出了问题、原因是什么,以及你建议如何修改。
  • 查询 SQL 仓库

    询问各客户细分的每周活跃客户数,AI智能体就会在 Unity Catalog 中找到相关表、编写查询,在您指定的 SQL 仓库中运行,并展示结果和 SQL。

    指令过去八周,每个客户细分的每周活跃客户数是多少?请展示查询语句。
  • 跟踪 DBU 用量

    每周一,AI智能体读取计费用量系统表,按工作区、作业和 SQL 仓库汇总 DBU,与前一周对比,并将摘要写入 Google Sheets。

    指令每周一按作业和仓库汇总上周的 DBU 用量,并指出增幅最大的部分。
  • 查找持续运行的计算资源

    AI智能体会列出未启用自动终止的通用集群、运行轻量作业但配置过大的集群,以及整夜运行的 SQL 仓库,并拟定设置修改方案。应用任何修改前都会先征求您的同意。

    指令找出未启用自动终止的集群和整夜运行的仓库,并分别给出设置建议。
  • 为 Unity Catalog 表编写文档

    AI智能体读取某个架构中的表,抽样查看列和数据血缘,并起草新分析师也能看懂的注释。您可以在 Google Docs 中审核,获得您的批准后才会将注释添加到 Unity Catalog。

    指令为 Unity Catalog 中的 sales 架构起草表和列的注释,先让我审核。
  • 对比实验运行结果

    对于 MLflow 实验,AI智能体会按参数和指标对比各次运行,找出最佳结果与其他结果之间的差异,并在 Slack 中为团队写一份简短说明。

    指令对比 churn-model 实验最近的 20 次运行,告诉我哪些参数造成了差异。
  • 检查谁能访问敏感表

    AI智能体会列出包含个人数据的表的授权、对应的用户组和用户,以及授予所有账户用户等过于宽泛的权限,再为管理员拟定撤销权限的操作。

    指令谁可以读取 customers_pii 架构中的表?请标出授予数据团队以外人员的权限。

如何连接

  1. 1您可以使用个人访问令牌或 OAuth 连接 Databricks 工作区,更好的方式是使用管理员创建的服务主体。工作区管理员可能需要允许使用令牌,报告用量也需要启用系统表。
  2. 2Databricks 适合与数据和工程类 AI 智能体配合使用。Unity Catalog 的授权决定每个智能体能看到哪些目录和表,因此只需为智能体的身份授予工作所需的架构权限。
  3. 3读取运行记录、日志、表和系统表无需批准。运行作业或笔记本、创建或修改计算资源、写入表以及更改授权时,都会先通过卡片征求您的同意。

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常见问题

常见问题

AI智能体能在 Databricks 笔记本中工作吗?

可以。Monmo AI智能体可以读取笔记本、解释单元格的作用,并为分析任务起草新笔记本。将笔记本保存到工作区或在计算资源上运行前,它会先征求您的同意,因为运行会消耗 DBU,也可能写入表。它通过 Databricks 连接工作;连接无法覆盖的操作,则会使用自己的浏览器完成。

让 AI智能体访问 Unity Catalog 数据安全吗?

AI智能体只能查看 Unity Catalog 授予其身份访问权限的数据。您可以为它提供一个服务主体,只授予所需架构的 SELECT 权限;除非工作需要,否则不要授予个人数据的访问权限。读取无需批准,任何写入或授权更改都要先获得您的同意,您也可以随时移除访问权限。

AI智能体能分析 Databricks 账单上涨的原因吗?

AI智能体可以找出用量上涨的部分。它通过计费系统表按作业、集群和仓库细分 DBU,对比不同时期,指出导致增长的作业或集群。它还会建议启用自动终止或使用更小的仓库等措施,由您决定是否应用。

AI智能体能修复并重新运行失败的 Databricks 作业吗?

AI智能体会查找原因、拟定修复方案,并在重新运行前征求您的同意。如果需要修改代码,它会在 GitHub 中创建拉取请求供您审核。如果作业只需从失败的任务处恢复,它会通过卡片向您展示运行情况,获得您的同意后再进行修复。

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