Block 如何用 Buzz 与 Databricks Unity Gateway 支撑协作式 AI 智能体
How Block powers collaborative AI agents with Buzz and Unity Gateway
Block 开发了开源协作空间 Buzz,让员工与 AI 智能体在频道、线程和私信中共同工作,用户可自建智能体并选择其背后的模型或编码 harness。Buzz 通过 Databricks Unity Gateway 以单一集成接入 OpenAI、Anthropic、Google 的前沿模型及部分开源权重模型,员工可将 Databricks 设为推理提供方。
在 Block 内部,Buzz 将员工和 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开放权重模型,试验不同的智能体框架,并根据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、专注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编码框架,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,而是可以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广泛前沿模型和开放权重模型的访问,从而帮助支撑 Buzz 体验。这使员工能够灵活试验不同模型,并将它们与要完成的工作相匹配。
Block Buzz 如何将人和 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,单独与它们协作,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,员工可以要求智能体帮助编码或分析,同时由同事审查其工作、提供额外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,并且还支持其他编码框架和工具。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,为用户部署和配置智能体提供了灵活性。
在 Block,员工正在使用 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协作的同一对话中。

Block Buzz 如何使用 Unity Gateway 访问 AI 模型
Buzz 允许用户为每个智能体选择背后的模型或框架。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框架。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,他们可以选择 Databricks 作为推理提供商,并从 Unity Gateway 可用的模型中进行选择。这包括来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 的前沿模型,以及部分开放权重模型,所有这些都可通过单一集成访问。

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,这种灵活性因此变得至关重要。员工无需围绕同一个模型设计每个智能体,而是可以创建一组专用智能体,每个智能体拥有自己的模型或运行框架,再将它们汇聚到 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,以了解它们如何影响性能与成本。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一步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与其能力相匹配的任务。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彼此协作,并参与其中。
Block 还开发了一套内部方法来对这些智能体团队进行基准测试,让工程师能够尝试不同的配置。这种方法反映了团队对 AI 开发思考方式的更广泛转变。问题不再只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高效完成工作。
重新思考人们如何与 AI 协作
Buzz 反映了关于工作中 AI 的一种不同思考方式。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,让人们可以在同一处创建、协作并协调多个智能体。
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与运行框架组合,为每项任务找到最佳方案,而这一切都在 Buzz 的协作体验中完成。
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空间,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 配合使用?
Block 使用 Databricks Unity Gateway 在 Buzz 中集中提供对前沿模型和开放权重 AI 模型的访问。员工可以选择 Databricks 作为推理提供商,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 员工可以尝试不同的模型与智能体框架组合,而不是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 成本与性能?
多智能体工作流允许团队针对任务的不同环节使用不同的模型。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较简单的任务。Block 正在试验这些配置,以了解模型与框架的选择如何影响性能和成本。
Block Buzz 能否自托管,并与不同的 AI 模型配合使用?
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,组织还可以接入 Databricks Unity Gateway,通过单一 API 访问前沿模型和开放权重模型。
来源:Databricks Blog · databricks.com