Databricks ra mắt Genie One MCP: Kết nối mọi AI Agent với dữ liệu doanh nghiệp được quản trị

Các đồng nghiệp AI và các tác nhân lập trình (coding agents) đang lan rộng nhanh chóng trong các tổ chức, và mỗi tác nhân đều mang đến một góc nhìn riêng về doanh nghiệp. Các tác nhân được triển khai riêng lẻ thường thiếu ngữ nghĩa và các định nghĩa kinh doanh cần thiết để trả lời chính xác, phải dựa vào ngữ cảnh được thiết lập thủ công từ trước nhưng đã lỗi thời, và đưa ra các câu trả lời mâu thuẫn với những tác nhân khác cùng truy cập vào một nguồn dữ liệu. Nếu không có nền tảng dữ liệu và ngữ cảnh kinh doanh chung, bạn không thể mở rộng quy mô các tác nhân trong toàn tổ chức một cách tự tin.

Máy chủ Model Context Protocol (MCP) của Genie One hiện đã khả dụng cho tất cả người dùng Databricks. Nó cung cấp cho bất kỳ tác nhân nào một giao diện duy nhất để truy xuất dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, các thông tin chi tiết và câu trả lời từ Genie One, dựa trên ngữ cảnh kinh doanh được quản lý từ Genie Ontology. Genie One MCP hiện hoạt động trong Unity Gateway dưới dạng một Dịch vụ MCP được quản lý, cung cấp khả năng quản trị tập trung, các chính sách chi tiết và ghi nhật ký kiểm toán cho mọi lệnh gọi.

Mang Genie đến bất kỳ tác nhân nào với Genie One MCP

Genie One MCP cung cấp Genie One thông qua MCP, cho phép bất kỳ tác nhân nào giao tiếp với Genie One như một tác nhân ngang hàng.

MCP cung cấp các công cụ để đặt câu hỏi cho Genie One, nhận kết quả truy vấn, kiểm tra tiến độ tăng dần và điều hướng các phản hồi. Ứng dụng Genie One MCP cho phép các tác nhân khách được hỗ trợ nhúng toàn bộ quy trình của Genie One trong thời gian thực với các hình ảnh trực quan tương tác và các trích dẫn từ Genie Ontology. Những khả năng này cho phép bạn tích hợp Genie One như một đồng nghiệp AI thông minh về dữ liệu vào bất kỳ tác nhân nào mà không cần thay đổi quy trình làm việc của bạn.

Ứng dụng MCP cung cấp các hình ảnh trực quan tương tác và các trích dẫn từ Genie Ontology

Bằng cách đóng vai trò là một điểm truy cập duy nhất được quản lý cho các tương tác tác nhân, Genie One MCP loại bỏ trực tiếp sự phân mảnh của các tác nhân (agent sprawl). Các tác nhân khách được kết nối sẽ tự động tận dụng Genie Ontology thông qua Genie One để diễn giải ngữ nghĩa miền, kết nối dữ liệu quan hệ có cấu trúc và các kho lưu trữ tài liệu phi cấu trúc mà không cần các trình kết nối tùy chỉnh cho từng định dạng. Giao diện thống nhất này đảm bảo rằng dù người dùng hoạt động trong Claude, ChatGPT, Cursor hay các giao diện nội bộ tùy chỉnh, mọi câu hỏi của người dùng đều mang lại câu trả lời nhất quán được quản lý bởi một lớp ngữ cảnh doanh nghiệp duy nhất, trong khi tính năng định tuyến thông minh sẽ tự động phân bổ các tác vụ phụ phức tạp cho các Genie Agents chuyên biệt theo từng miền.

Sử dụng Genie One MCP

Với Genie One MCP, bạn có thể truy cập ngữ cảnh đáng tin cậy từ toàn bộ tài sản dữ liệu của mình và tích hợp nó vào bất kỳ quy trình làm việc của tác nhân nào. Đầu tiên, bạn sẽ thêm Genie One MCP vào tác nhân của mình từ Unity Gateway. Sau khi thêm, bạn có thể dễ dàng tích hợp MCP vào quy trình làm việc của mình. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng phổ biến mà chúng tôi đã ghi nhận từ khách hàng của mình cho đến nay:

Tạo slide với dữ liệu và ngữ cảnh phong phú hơn

Hãy xem xét một tác nhân mà bạn đã cấu hình để tạo bài thuyết trình: nó tuân thủ hướng dẫn về phong cách của tổ chức bạn, biết định dạng mong đợi mà các giám đốc điều hành ưa thích và được các nhóm trong doanh nghiệp của bạn ưa chuộng. Nhưng khi đến lúc điền các kết quả kinh doanh vào những slide đó, các nhóm của bạn vẫn phải tìm kiếm các con số chính xác, đối chiếu các định nghĩa mâu thuẫn và giải thích ý nghĩa của dữ liệu. Giờ đây, bạn có thể thêm Genie One MCP vào tác nhân này để đưa dữ liệu và ngữ cảnh đáng tin cậy vào slide của mình, thay vì chỉ tạo khung bài thuyết trình. Trong khi tác nhân của bạn thực hiện bài thuyết trình, nó sẽ gửi các yêu cầu đến Genie One MCP để truy xuất dữ liệu chính xác, sau đó tác nhân của bạn sẽ tích hợp dữ liệu đó vào bài thuyết trình.

Đưa dữ liệu sử dụng của khách hàng đến gần hơn với hoạt động tiếp cận

Các nhóm thành công khách hàng có thể tạo một tác nhân tự động tiếp cận khách hàng dựa trên những phát hiện thú vị trong mô hình sử dụng sản phẩm của họ. Nhưng sự sụt giảm trong việc sử dụng không có nghĩa giống nhau đối với mọi khách hàng. Các nhóm vẫn phải điều tra xem điều gì đã thay đổi và điều đó có ý nghĩa gì đối với tài khoản đó trước khi tác nhân có thể gửi một thông điệp phù hợp.

Với Genie One MCP được thêm vào, tác nhân có thể truy vấn Genie One để điều tra việc sử dụng và tìm nạp các tín hiệu đo lường đáng tin cậy dựa trên Genie Ontology. Sau đó, nó chuyển dữ liệu này, cùng với bất kỳ ngữ cảnh liên quan nào về ý nghĩa của việc sử dụng đó, trở lại tác nhân tiếp cận, tác nhân này sẽ tiếp tục gửi email mục tiêu thông qua CRM của bạn.

Tích hợp sự thật kinh doanh vào quy trình làm việc của nhà phát triển

Các nhóm kỹ thuật sử dụng tác nhân lập trình có thể tích hợp Genie One MCP để củng cố quá trình phát triển của họ dựa trên Genie Ontology. Ví dụ, nếu một nhà phát triển đang làm việc trên một PR để thêm tính năng ghi nhật ký (logging) vào một sản phẩm, tác nhân lập trình của họ có thể gửi yêu cầu đến Genie One MCP để tìm nạp các định nghĩa và truy vấn hiện tại liên quan đến sản phẩm đó. Điều này đảm bảo các thay đổi họ thực hiện phù hợp với các định nghĩa kinh doanh đã được thống nhất.

Bất cứ khi nào tác nhân ưa thích của bạn cần truy cập vào dữ liệu kinh doanh được quản lý của bạn, bạn có thể gọi Genie One MCP để cung cấp cho nó ngữ cảnh cần thiết nhằm thực hiện hành động một cách tự tin.

Bắt đầu với Genie One MCP ngay hôm nay

Genie One MCP cho phép bạn tận dụng Genie One như một đồng nghiệp thông minh về dữ liệu từ bất kỳ tác nhân nào mà người dùng của bạn ưa thích. Với Genie One MCP, các câu trả lời giữa các tác nhân luôn nhất quán và dựa trên Genie Ontology.

Để xem Genie One MCP hoạt động và thiết lập nó cho các trường hợp sử dụng của riêng bạn, hãy xem bài blog mới của chúng tôi: Genie One MCP: Cách cung cấp cho bất kỳ AI Agent ngữ cảnh kinh doanh phù hợp. Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập tài liệu của chúng tôi hoặc liên hệ với nhóm tài khoản Databricks của bạn để được hỗ trợ.