Sep 4 — Oct 4, 2026
Unity AI Gateway, Genie One, 그리고 공식 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 통합의 정식 출시(GA)를 바탕으로 엔터프라이즈 에이전트 오케스트레이션이 이번 기간을 주도했습니다. 동시에 Databricks는 Lakebase 브랜치 복원을 통해 운영 데이터 영역을 확장하고, 저지연 구조화된 SQL 의사 결정을 위한 ai_decide()를 도입했습니다.
1.Genie One GA 및 MCP 서버, 거버넌스가 적용된 비즈니스 온톨로지를 외부 에이전트에 노출
Databricks는 Genie One과 Model Context Protocol(MCP) 서버를 정식 출시(GA)하여 내부 워크플로우와 외부 에이전트 런타임 모두 Unity Catalog에서 거버넌스가 적용된 비즈니스 컨텍스트를 활용할 수 있게 했습니다. Unity Catalog Pages와 Genie Ontology를 기반으로 하는 이 플랫폼은 자연어 쿼리 전반에 걸쳐 검증된 지표 정의, 소스 순위 및 액세스 경계를 적용합니다.
출처
- From Data to Dialogue: How S&P Global Energy Made Its Structured Data Estate Conversational with Databricks Genie Agents and MCPNews · databricks-blog · Sep 25
- Genie One MCP: Give any AI Agent the Right Business ContextNews · databricks-blog · Sep 22
- The Genie One MCP is now Generally AvailableNews · databricks-blog · Sep 22
- Unity Catalog Pages: a governed home for your business knowledge in Genie OntologyNews · databricks-blog · Sep 22
2.코딩 에이전트 거버넌스를 위한 'ug' CLI와 함께 Unity AI Gateway 정식 출시
Unity AI Gateway가 정식 출시(GA)되어 멀티 모델 라우팅, 자격 증명 관리, 토큰 수준의 가시성을 위한 중앙 집중식 제어 영역을 구축했습니다. Databricks는 이와 함께 새로운 Unity Gateway CLI(ug)를 도입하여 플랫폼 관리자가 분산된 개발 팀 전반에 걸쳐 승인된 모델 구성, 공유 MCP 엔드포인트 및 예산 제어를 프로비저닝할 수 있는 터미널 기반 도구를 제공합니다.
출처
- How Enterprises Govern AI Agents Across Multiple ModelsVideo · Databricks · Oct 1
- The Unity Gateway CliVideo · Databricks · Sep 26
- Scale AI coding agents while controlling costs with ug – the Unity Gateway CLIVideo · Databricks · Sep 24
- Deploy and manage coding agents at scale with the Unity Gateway CLINews · databricks-blog · Sep 24
3.Lakebase Postgres, 제로 카피 브랜치 복원 및 네이티브 하이브리드 검색 기능 추가
Lakebase Postgres는 브랜치 기반 복원 기능을 도입하여 기본 스토리지를 복사하지 않고도 격리된 코딩 워크플로우를 위한 즉각적인 재해 복구 및 임시 브랜치 생성을 가능하게 합니다. 또한 Databricks는 AWS와 Azure에서 Lakebase Search를 정식 출시(GA)하여 운영 테이블 내에서 키워드, 벡터 및 하이브리드 검색을 직접 통합했습니다.
출처
- Lakebase Postgres branch-based restores for fast recovery at scaleNews · databricks-blog · Oct 1
- Parallel Coding Agents with Lakebase | Claude Code + GitHub ActionsVideo · Databricks · Oct 1
- A practical guide to cost optimization with Lakebase PostgresNews · databricks-blog · Sep 30
- Lakebase Search: State-of-the-art full text and vector search for PostgresNews · databricks-blog · Sep 28
4.새로운 ai_decide() 함수, 전체 LLM의 분류 및 스코어링 작업을 SQL로 오프로드
Databricks는 SQL 쿼리 및 Lakeflow 작업에서 직접 분류, 신뢰도 스코어링, 범주형 의사 결정에 최적화된 AI 함수인 ai_decide()를 도입했습니다. 이 기능은 무거운 텍스트 생성 대신 빠르고 비용 효율적인 구조화된 평가 모델을 활용하여 고처리량 데이터 파이프라인의 연산 오버헤드를 줄여줍니다.
출처
- Let AI Decide: SQL Decision Making with Databricks ai_decide()Video · databricks MVP Hubert Dudek · Oct 3
- The Shift to System One | System One Models - Part OneVideo · Advancing Analytics · Oct 2
- Introducing ai_decide: make fast decisions on your governed dataNews · databricks-blog · Sep 30
- v0.144.0Release · databricks/databricks-sdk-py · Sep 30