databricks-genie-agents について
Databricks Genie Agents の作成、管理、クエリを支援するスキルです。Unity Catalog の構造化データを自然言語で探索するチーム向けに、設計から診断、最適化、移行までを扱います。
主な機能
- 01Genie Agent の設計と作成
- 02会話 API によるクエリと検証
- 03誤回答や空の結果の診断
- 04評価に基づく品質調整
- 05ワークスペース間のエクスポートと移行
活用シーン
- 01業務領域向けのデータ Q&A エージェント作成
- 02エージェントのクエリと回答の検証
- 03Genie Agent の予期しない結果の調査
- 04ワークスペース間でのエージェント移行
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/ / github.com/ databricks/ databricks-agent-skills --skill databricks-genie-agentsインストール後、Claude Code で/databricks-genie-agentsを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
agents/openai.yamlassets/databricks.svgreferences/create-genie-agent.mddiagnose-genie-agent.mdgenie-agent-cicd.mdoptimize-genie-agent.mdquery-genie-agent.mdserialized-space.mduc-persistence.md詳細
Databricks Genie エージェント
Genie エージェント(旧 Genie Spaces)を作成、管理、クエリします。SQL ベースのデータ探索を自然言語で行うためのインターフェースです。
概要
Genie エージェントを使用すると、Unity Catalog 内の構造化データについて自然言語で質問できます。システムは質問を SQL クエリに変換して SQL ウェアハウスで実行し、結果を会話形式で提示します。
Genie エージェントは、特定のデータにスコープを限定してキュレーションされたエージェントです。テーブル、サンプル質問、指示は、特定のビジネス領域向けに作成されます。これは、キュレーションされたスコープ別エージェントを使わず、データ全体を対象に質問へ回答する、Genie One/一般的な「Genie に質問」するデータ探索の方法(databricks-data-discovery スキルを参照)とは異なります。
Genie エージェントのライフサイクル
| フェーズ | リファレンス | 読み込むタイミング | 代表的な CLI |
|---|---|---|---|
| 設計 + 作成 | create-genie-agent.md | 作成または更新の前に必ず読み込みます。 CLI を実行する前に、要件の収集、データのプロファイリング、サーフェスの設計、承認の取得を行います | discover-schema → create-space / update-space |
| クエリ/検証 | query-genie-agent.md | Conversation API または Agent mode API を使用してクエリする場合、Metric View ソース向けの SQL を作成する場合 | start-conversation / get-message |
| 診断 | diagnose-genie-agent.md | エージェントの回答が誤っている、または空の場合 — まずスペース ID、問題が発生する質問、確認された挙動を収集します | get-space --include-serialized-space;system.query.history |
| 最適化 | optimize-genie-agent.md | ベンチマークに基づいて品質を調整する場合 — まずスペース ID、最適化の目標、ベンチマークの対象を収集します | genie-create-eval-run;update-space |
| エクスポート/移行 | genie-agent-cicd.md | エクスポート、インポート、ワークスペース間の移行、一括移行、DAB/CI-CD | get-space → 再マッピング → create-space |
| — | serialized-space.md | serialized_space ペイロードの構築やデバッグを行う場合 — フィールドスキーマ、制約、Python ヘルパー | — |
| — | uc-persistence.md | 複数回の最適化履歴を保存する UC Delta テーブルを設定する場合 — CREATE TABLE DDL のみ | — |
一般的な流れ:作成 → クエリ/検証 → 診断 → 最適化。
前提条件
- Unity Catalog 内のテーブル — データを含む bronze/silver/gold テーブル
- SQL ウェアハウス — クエリを実行するウェアハウス(指定されていない場合は自動検出されます)
関連スキル
- databricks-data-discovery - 特定のキュレーション済み Genie エージェントを対象としない場合に、データ全体を対象として自然言語でデータ探索/「Genie に質問」(Genie One)を行います
- databricks-metric-views - Genie が使用する、ガバナンスの適用されたビジネスメトリクスを構築します。Genie の回答品質に影響するメトリックビューの設計ルールについては SKILL.md を、Genie が従う必要のある
MEASURE()クエリのルールについては query-patterns.md を参照してください。 - databricks-agent-bricks - Genie エージェントを Supervisor エージェント内のエージェントとして使用します
- databricks-unity-catalog - Genie がクエリするカタログ、スキーマ、テーブルを管理します
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