Block 开源 Buzz 协作空间，并用 Databricks Unity Gateway 接入多模型

Databricks：Blog·2026-11-12 22:59· 2 小时前AI 评分56

Block 如何借助 Buzz 和 Unity Gateway 驱动协作式 AI 智能体

AI 导读

Block 开源了 Buzz 协作空间，让员工与 AI 智能体在频道、线程和私信中共同工作，用户可为每个智能体选择模型或 coding harness。底层由 Databricks Unity Gateway 提供单一集成，可访问 OpenAI、Anthropic 和 Google 的前沿模型及部分 open-weight 模型。

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在 Block 内部，Buzz 将员工与 AI 智能体带入同一个共享工作空间。借助 Databricks Unity Gateway，使用 Buzz 的员工可以访问前沿模型和 open-weight 模型，尝试不同的智能体 harness，并基于每项任务的效率前沿找到合适的组合。

随着 AI 智能体成为日常工作的一部分，Block 的团队需要一种方式，让他们能在彼此协作的同一场所与智能体协作。Block 开发了 Buzz，这是一个开源协作空间，人们和 AI 智能体可以在小组讨论、聚焦对话和一对一交流中共同工作。

Buzz 将智能体带入与员工相同的协作环境。用户可以创建智能体、选择其背后的模型或 coding harness，并将该智能体带入与同事的对话中。团队无需在不同 AI 工具之间切换，即可在一个地方与多个智能体协作。 

在 Block，Databricks Unity Gateway 通过单一集成提供对多种前沿模型和 open-weight 模型的访问，从而为 Buzz 体验提供支持。这让员工能够灵活尝试不同模型，并将其与要完成的工作相匹配。

Block Buzz 如何将人与 AI 智能体带入同一环境

Buzz 为人和 AI 智能体提供了一个共享工作空间，用于交换信息、贡献上下文并共同完成任务。 员工可以创建 AI 智能体，单独与其协作或与同事一起协作，并邀请其他人加入正在进行的工作。例如，员工可以请智能体协助编码或分析，同时由同事审查其工作、提供补充信息或提出后续问题。

Buzz 包含其内置智能体，其中集成了轻量版 Goose，同时也支持其他 coding harness 和工具。作为一个开源项目，Buzz 与模型无关，并且可以自托管，这意味着它可以在你自己的网络或系统上私密运行，让用户在部署和配置智能体时拥有灵活性。

在 Block，员工正使用 Buzz 进行编码、分析和其他日常工作。许多人将智能体带入同事已经在协作的同一对话中。

Block Buzz 如何使用 Unity Gateway 访问 AI 模型

Buzz 让用户为每个智能体选择背后的模型或 harness。编码任务、分析问题和轻量级日常请求可能受益于不同的模型或智能体 harness。Buzz 不会为每个工作流固定使用单一模型，而是让用户在创建智能体时做出选择。

Unity Gateway 为这一体验提供模型访问层。当员工在 Buzz 中创建智能体时，可以选择 Databricks 作为其推理提供商，并从 Unity Gateway 提供的模型中进行选择。这包括来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 的前沿模型，以及部分开放权重模型，全部通过单一集成即可访问。

随着新模型不断涌现，团队也逐渐了解哪些模型最适合不同任务，这种灵活性至关重要。员工无需围绕同一个模型设计每个智能体，而是可以创建一系列专用智能体，每个智能体拥有自己的模型或运行框架，并将它们汇聚到 Buzz 中。

Block 如何探索多智能体工作流与模型效率

当多个智能体协作完成同一任务时，模型选择变得更加有趣。Block 一直在尝试不同的模型与智能体运行框架组合，以了解它们对性能和成本的影响。其工程师探索的一种方法是，使用能力更强的模型来协调由更小、更高效的模型驱动的智能体团队的工作。 

这个思路很直接，因为复杂任务并非每个步骤都需要最昂贵的模型。协调智能体可以承担要求更高的工作，而其他智能体则处理适合其能力的任务。在 Buzz 中，这些交互可以在同一个协作环境中进行，人们可以看到智能体如何相互协作并参与工作。

Block 还开发了一种内部方法来对这些智能体团队进行基准测试，为工程师提供了一种试验不同配置的方式。这种方法反映了团队对 AI 开发思考方式的更广泛转变。问题不再仅仅是哪个单一模型表现最好，而是如何组合模型、运行框架和智能体来有效完成工作。

重新思考人们如何与 AI 协作

Buzz 反映了在工作中思考 AI 的一种不同方式。Block 没有将每个智能体视为单独的工具，而是构建了一个环境，让人们可以在同一地点创建、协作和协调多个智能体。

借助 Unity Gateway 提供对前沿模型和开放权重模型的访问，Block 员工可以尝试不同的模型和运行框架组合，为每项任务找到最佳方案，这一切都在协作式的 Buzz 体验中完成。

开始使用 Block Buzz 和 Unity Gateway

• 试用 Block Buzz：在 GitHub 上探索这个开源项目，开始构建与你的团队并肩工作的智能体。
• 探索 Databricks Unity Gateway：了解如何通过单一 API 为你自己的 AI 应用和智能体访问前沿模型和开放权重 AI 模型。

常见问题

什么是 Block Buzz，它如何支持 AI 智能体协作？

Block Buzz 是一个开源协作工作区，员工和 AI 智能体可以在频道、话题和私信中一起工作。用户可以创建智能体、选择其模型或编码运行框架，并在同一环境中与多个智能体和同事协作。

Block 如何将 Databricks Unity Gateway 与 Buzz 结合使用？

Block 使用 Databricks Unity Gateway，在 Buzz 内提供对前沿模型和开放权重 AI 模型的集中访问。员工可以选择 Databricks 作为其推理提供商，并通过单一集成从可用模型中进行选择，包括来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 的模型。

企业如何为不同的智能体使用不同的 AI 模型？

企业可以根据任务需求、性能和成本为 AI 智能体分配不同的模型。借助 Buzz 和 Unity Gateway，Block 员工可以试验不同的模型与智能体框架组合，而不是为每个工作流都依赖同一个模型。

多智能体工作流如何帮助优化 AI 成本和性能？

多智能体工作流允许团队为任务的不同部分使用不同的模型。例如，能力更强的模型可以协调复杂工作，而更小、更高效的模型则处理更简单的任务。Block 正在试验这些配置，以了解模型和框架的选择如何影响性能与成本。

Block Buzz 可以自托管并与不同的 AI 模型一起使用吗？

可以。Block Buzz 是开源的、与模型无关，并且可以自托管。它支持多种模型和智能体框架，组织可以集成 Databricks Unity Gateway，通过单一 API 访问前沿模型和开放权重模型。

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