Met de samenwerking tussen Databricks en OpenAI kun je nu je eigen AI-assistent bouwen: veilig, schaalbaar en volledig op je eigen data, zonder dat gevoelige informatie externe API’s bereikt.

De combinatie van OpenAI’s krachtige LLM-technologie en Databricks’ Lakehouse-platform maakt het mogelijk om generatieve AI direct te integreren in je data-architectuur.
Het resultaat? Agent Bricks: een framework waarmee je AI Agents kunt bouwen en orkestreren binnen je eigen Databricks-omgeving

Wat is Agent Bricks? 

Agent Bricks introduceert een Agent-gebaseerde architectuur.In plaats van één groot model dat alles doet, werk je met specialistische agents die samenwerken.

Dat levert drie voordelen op:

  • Flexibel: Agents zijn taakgericht.
  • Efficiënt: Minder hertraining, betere kwaliteit.
  • Veilig: Draait op jouw data in jouw omgeving.

Vier AI-agents die je data slimmer maken

Tijdens de demonstratie op de Databricks Data + AI World Tour werden vier type agents getoond die elk een veelvoorkomend bedrijfsprobleem aanpakken:

1. Information Extraction Agent

  • Probleem: Data zit verstopt in ongestructureerde documenten.
  • Waarde: Zet tekst om naar gestructureerde velden (namen, datums, entiteiten) zonder gelabelde data.
  • Voorbeeld: Contractanalyse → extractie van partijen, termijnen, datums.

2. Custom LLM Agent

  • Probleem: Generieke modellen zijn niet afgestemd op jouw domein.
  • Waarde: Teksttransformatie voor samenvatting, classificatie, herschrijven → geoptimaliseerd voor jouw industrie.
  • Voorbeeld: Sentimentanalyse van klantreviews, rapportgeneratie.

 

3. Knowledge Assistant Agent

  • Probleem: Chatbots geven vaak verkeerde antwoorden.
  • Waarde: Betrouwbare antwoorden op basis van jouw enterprise data (RAG: Retrieval-Augmented Generation).
  • Voorbeeld: Technische documentatie, financiële info, support knowledge bases.

4. Multi-Agent Supervisor

  • Probleem: Complexe taken falen als één model alles moet doen.
  • Waarde: Orkestreert meerdere agents → hogere kwaliteit, minder debugging.
  • Voorbeeld: Healthcare platform dat acties en resources coördineert.

Een bijkomend voordeel: tijdens ontwikkeling kun je verschillende modellen naast elkaar testen. Zo zie je snel of je de kracht van GPT-5 nodig hebt, of dat een lichter (en goedkoper) model zoals GPT-3 of Llama al voldoende is. Je bent dus niet gebonden aan één leverancier ook modellen als Gemini, Claude of Llama zijn te gebruiken.

Zo werkt Agent Bricks in de praktijk  

Elke agent configureer je via een low-code/no-code interface in Databricks. Je bepaalt zelf wat de agent doet, welke data hij gebruikt en hoe hij leert.

Een typische workflow:

  • Stap 1: Geef de agent naam en beschrijving.
  • Stap 2: Definieer wat hij moet ophalen of genereren (bijv. een JSON-schema of API-endpoint).
  • Stap 3: Itereer op kwaliteit → feedbackloops en auto-optimalisatie.
  • Stap 4: Schaal naar grote datasets via het Lakehouse.

Voorbeeldtoepassingen:

  • Information Extraction: Je uploadt ongestructureerde data, definieert een schema, en het systeem leert entiteiten herkennen.
  • Custom LLM: Je stelt richtlijnen op, geeft feedback, en het model leert continu.
  • Knowledge Assistant: Je koppelt een UC Volume (Unity Catalog), het systeem bouwt automatisch een index en een RAG-assistent.
  • Multi-Agent Supervisor: Je voegt meerdere agents en tools toe (UC Functions, MCP Servers), en optimaliseert routing.

Waarom Agent Bricks belangrijk is

  • Veiligheid & compliance: Geen data naar externe API’s
  • Snelle implementatie: Low-code interface, geen zware ML-kennis nodig.
  • Schaalbaar: Werkt op grote volumes in Lakehouse.
  • Flexibiliteit in modelkeuze: Je gebruikt GPT modellen, maar volledig geïntegreerd in Databricks.
  • Kostenefficiëntie: test eenvoudig welk model de beste balans biedt tussen performance en kosten.

In het kort

De samenwerking tussen Databricks en OpenAI maakt het mogelijk om intelligente, veilige en schaalbare AI-oplossingen te bouwen op je eigen data zonder technische barrières en volledig onder jouw controle.

Start vandaag nog met jouw AI-oplossing

Neem contact op via het formulier hieronder. Onze experts denken graag mee over de inzet van AI in jouw Databricks-omgeving.
Wij helpen je met een praktisch plan van aanpak om generatieve AI veilig en slim te integreren in je bestaande data-architectuur.