Databricks 推出 Genie 插件，接入 ChatGPT、Claude、Microsoft Copilot Cowork 和 Grok Bot

每家企业都在向自己的 AI 驱动工作流中加入更多数据。但更多数据并不自动意味着更好的洞察。不可避免地，它意味着智能体需要查看的地方更多，找到错误答案的机会也更多。向一个前沿智能体询问关于你业务的问题，它会启动实时搜索。它在 MCP 服务器之间跳转，打开文档，读取 schema，尝试一张表，退出再试另一张。它对正确答案所在之处几乎没有上下文，因此可能在整个组织的数据中随机游走、靠猜测前行。

智能体在开始查找之前需要的是一张业务地图。这就是我们发布 Genie Ontology 的原因——这一企业上下文层将受治理的定义与持续学习到的组织知识相结合，为 AI 智能体提供交付可信洞察所需的业务理解。

借助 Databricks Genie 插件，将你的业务上下文带到任何工作场景

Ontology hero

今天我们推出新的 Databricks Genie 插件，为你团队喜爱的智能体提供一个受治理的接口来访问企业上下文。这些插件目前可在 ChatGPT、Claude、Microsoft Copilot Cowork 和 Gok Bot 中原生使用，因此团队可以在 Databricks 中维护业务上下文，并使其在首选智能体中可用。

前沿智能体现在可以利用 Genie Ontology 提供解读业务所需的定义、关系和来源上下文。Genie 会弄清业务术语的含义，在表和文档中找到正确的数据，编写并运行 SQL，并返回带有来源引用的答案。

对于需要专门分析的问题，Genie 可以将工作路由到特定领域的 Genie Agents。关于管道归因的问题会路由到营销 Genie Agent。关于运营成本的问题会路由到财务 Genie Agent。Genie 还支持从非结构化数据中获取洞察，因此团队可以访问其企业内大量非结构化数据中的洞察

对于支持 MCP Apps 扩展的客户端，Genie 会直接在对话中返回交互式可视化和 Genie Ontology 引用。你无需离开工作流即可看到图表、来源和定义。

你的智能体如何与 Genie 插件协作

有些请求是复杂的业务相关问题：为什么激活跟踪偏低？哪些账户有风险，原因是什么？智能体会推断该问题属于 Genie，并将其移交。随后 Genie 运行自己的循环：

它使用 Genie Ontology 弄清业务术语的含义。
它找到用户有权查看的数据并运行它编写并运行 SQL，
如有需要，它会路由到领域 Genie Agent 进行进一步调查。
它返回带有引用的答案。

其他时候，智能体承担更大的任务，比如更改代码库或监控新产品发布。此时智能体会检查自己缺失的业务上下文，然后继续使用自己的工具：编辑文件、起草计划、发布到 Slack。
Genie Ontology

让我们看几个实际运行的例子：

ChatGPT：Dots 通过实时洞察让产品团队保持正轨

Dots 是 ChatGPT 中始终在线的智能体，拥有自己的计算机，可在对话之间持续工作。产品经理可以给一个 dot 分配一项长期任务：关注新功能的发布，并标记任何需要关注的事项。每天早上，dot 会向 Genie 询问采用情况，使用活跃用户的认证定义，并将其与发布目标进行对比。当某个细分群体出现下滑时，它会提取相关的支持主题，并向团队的 Slack 频道发布简短摘要。

产品经理可能会问他们的 dot：

按套餐层级跟踪新功能的每周采用情况与目标的对比
吸引那些只尝试过一次该功能就再也没回来的账户
Investigate drop in enterprise usage after last Tuesday's release

Claude：理解你业务的深度推理

Claude 专为跨多个来源的长时智能体工作而构建。借助 Genie 插件，Claude 可以在得出结论之前核查重要事实。假设一位业务分析师需要解释为什么某个地区某季度的收入比预测低 10%。Claude 可以向 Genie 询问按产品和渠道划分的收入、订单量和平均交易规模，使用财务部门依赖的认证指标定义。然后，它让 Genie 搜索定价备忘录、销售电话记录和竞争对手报告，以了解该季度期间发生了什么变化。在此基础上，Claude 进行深度分析，每个结论都有引用支撑，总计数据与官方预测一致。

业务分析师可能会问：

为什么东北地区上季度的收入未达预测？用我们的销售和竞争对手数据来支撑。
哪些产品和渠道造成了大部分差距，是订单减少还是交易规模变小？
使用我们认证的收入指标为 QBR 撰写差异摘要

Microsoft Copilot Cowork：用受治理的数据自动化客户规划

Microsoft Copilot Cowork 在 Microsoft 365 中自动化智能体工作。它规划多步骤工作，在后台运行，并交回完成的电子表格、演示文稿和电子邮件草稿。借助 Azure Databricks Genie 插件，Cowork 现在可以帮助客户团队准备客户会议。通过 Genie，Cowork 可以从 Azure Databricks 提取使用情况和账户趋势，使用受治理且经过认证的指标定义。在此基础上，它填写 Word 中的客户团队简报模板，构建带图表的 Excel 概览，并创建可直接面向客户的演示文稿。Cowork 还会预约客户电话并附上账户更新，然后在发送任何内容之前等待批准。

客户总监可能会问：

用一份关于使用情况、承诺支出和未决升级的简报，为我本周的客户会议做准备。
使用我们认证的消费指标为周四的业务回顾构建幻灯片
每次会议后，使用 Teams 回顾起草一封 Outlook 跟进邮件，附上我们讨论的数字

Grok Bot：雇佣一名 AI 队友，端到端运行你的增长活动

Grok Bot 为你的团队提供始终在线的 AI 队友。每个队友都有自己的角色、记忆和工具，以及自己的持续运行的云计算机。你可以雇佣一名增长营销队友并给它一项工作，它会按计划主动运行工作流，无需提示。连接 Genie 后，它基于你公司在 Databricks 中已治理的活动支出、合格机会和销售管道定义来工作，因此其数字与你团队报告的数字一致。

每周，团队成员都会运行完整的营销活动审查循环。它会向 Genie 询问哪些营销活动未达标，深入分析原因，并起草附带证据的预算调整方案。它还会提取产品使用数据和 CRM 数据，以构建重新互动受众。你的增长负责人审核并批准，然后团队成员会在你已连接的广告工具中设置再营销或生命周期营销活动。一个人的每周分析可以变成一个自行运行的工作流。

机器人团队成员可能承担的工作：

每周一，找出每次合格机会成本最高的三个营销活动，并建议预算调整
构建一个重新互动候选名单，列出过去 28 天内使用量下降超过 30% 的账户。
找出未达到季度目标的营销活动，分析差距，并起草行动计划

Genie 插件如何工作

Genie 插件通过我们的 Genie MCP 服务器，将同样受治理的业务上下文扩展到 AI 助手、编码代理和客户端界面中。Genie Ontology 是 Databricks 中受治理的上下文层，帮助 Genie 理解你的业务。二者结合，使组织能够在 Genie Ontology 中一次性构建业务含义，并在不断演进的 AI 生态系统中访问它。组织还可以直接在工具中使用 MCP 服务器，以访问来自 Genie 的洞察

开始使用 Databricks Genie 插件

在你的代理工作区中启用 Databricks Genie 插件。连接后，开始在你的常规工作流中提出业务问题，或向你的代理分配任务。Genie 负责数据检索和治理。没有原生插件的代理也可以通过 MCP 服务器访问 Genie。

欢迎参加由 Ali Ghodsi 和 Greg Brockman 主讲的 Data + AI Live：上下文只是开始活动，了解更多关于 Databricks 如何为你的代理提供企业上下文的信息。

如需更多信息，请查看以下资源：

常见问题

什么是 Databricks Genie 插件？

Databricks Genie 插件为你团队已在使用的 AI 代理提供一个受治理的接口，以访问 Databricks 中的企业上下文。它们可在 ChatGPT、Claude、Microsoft Copilot Cowork 和 Grok Bot 中原生运行。没有原生插件的代理可以通过 MCP 服务器访问 Genie。

AI 代理如何使用 Genie 插件？

代理以两种方式使用它。它们可以移交一个业务问题，Genie 会使用 Genie Ontology 弄清术语的含义，找到用户有权查看的数据，编写并运行 SQL，并返回带有引用的答案。或者代理保留任务，只向 Genie 询问它缺失的业务上下文，然后继续使用自己的工具。

Genie Ontology 为 AI 代理增加了什么？

Genie Ontology 是 Databricks 中受治理的上下文层。它提供代理解读业务所需的定义、关系和来源上下文，例如公司商定的激活指标。组织一次性构建该业务含义，并将其应用于连接到 Genie 的每个代理。

Genie 能否将问题路由到专门的 Genie Agents？

是的。对于需要专门分析的问题，Genie 可以将工作路由到特定领域的 Genie Agents。例如，管道归因问题会交给营销 Genie Agent，运营成本问题会交给财务 Genie Agent。

如何开始使用 Databricks Genie 插件？

在您的 agent 工作区中启用 Databricks Genie 插件，然后在正常工作流程中向您的 agents 提出业务问题或分配任务。Genie 负责数据检索和治理。在支持 MCP Apps 扩展的客户端中，Genie 还会在对话中返回交互式可视化和 Genie Ontology 引用。