Databricks ने Unity Gateway CLI पेश किया ताकि कोडिंग एजेंट नियंत्रण को केंद्रीकृत किया जा सके

Databricks ने 24 सितंबर, 2026 को Unity Gateway CLI पेश किया, एक कमांड‑लाइन टूल जो कोडिंग एजेंटों को जैसे Claude Code और Codex को कंपनी के Unity Gateway से जोड़ता है, जहाँ प्रशासक स्वीकृत मॉडल, उपकरण और खर्च नीतियों का प्रबंधन करते हैं। एक आधिकारिक ब्लॉग पोस्ट में, Databricks ने कहा कि यह टूल, जो ug कमांड के माध्यम से चलाया जाता है, डेवलपर्स की नई एजेंट और मॉडल अपनाने की स्वतंत्रता को हजारों डेवलपर्स में केंद्रीकृत शासन के साथ जोड़ने के लिए बनाया गया है।

Databricks द्वारा उद्धृत तर्क

Databricks ने इस रिलीज़ को तेज़ मॉडल टर्नओवर के संदर्भ में प्रस्तुत किया। कंपनी ने कहा कि GPT-6, Claude Opus 5.5, Gemini 3.8, और Grok 4.7 सभी पिछले छह महीनों में जारी हुए, साथ ही Kimi K3, GLM-5, और DeepSeek V4.1 जैसे ओपन‑वेट मॉडल भी आए, और वर्तमान गति को लगभग हर पाँच दिन में एक नया फ्रंटियर मॉडल के रूप में वर्णित किया।

Databricks ने कहा कि यह गति डेवलपर टूलिंग की जिम्मेदारी वाली टीमों को दवाब में डाल देती है: एक ही प्रदाता पर मानकीकरण करने से बेहतर या सस्ते विकल्पों को चूकने का जोखिम रहता है, जबकि कई एजेंट और प्रदाताओं का समर्थन करने से एक्सेस नियंत्रण, बजट, सुरक्षा नीति, और उपयोग लॉगिंग अलग‑अलग प्रणालियों में बिखर जाते हैं। कंपनी ने कहा कि संगठनों को नई सर्वोत्तम विकल्प को अपनाने की स्वतंत्रता के साथ-साथ हजारों डेवलपर्स में इसे नियंत्रित करने का एक सुसंगत तरीका दोनों चाहिए।

केंद्रीय कॉन्फ़िगरेशन और एजेंट रोलआउट

Unity Gateway अब प्रशासकों को कोडिंग एजेंटों को कॉन्फ़िगर करने के लिए एक ही कंसोल प्रदान करता है: डिफ़ॉल्ट मॉडल, MCP सर्वर, स्किल्स, स्मार्ट रूटिंग, और खर्च नीतियाँ, जिन्हें Govern के तहत, फिर Agent Configuration में प्रबंधित किया जाता है। प्रशासकों द्वारा एक कॉन्फ़िगरेशन प्रकाशित करने के बाद, डेवलपर्स किसी भी समर्थित एजेंट से एक ही कमांड के माध्यम से जुड़ते हैं। CLI उपयोगकर्ता को प्रमाणित करता है, चुने हुए एजेंट को Unity Gateway से जोड़ता है, और एजेंट के सामान्य इंटरफ़ेस के खुलने से पहले प्रकाशित कॉन्फ़िगरेशन लागू करता है। डेवलपर्स प्रत्येक एजेंट को अलग‑अलग कॉन्फ़िगर किए बिना सक्षम एजेंटों के बीच स्विच कर सकते हैं, और संगठन ug को डिवाइस प्रबंधन के माध्यम से तैनात कर सकते हैं ताकि टीमें समान स्वीकृत सेटअप के साथ शुरू हों, जहाँ सेटिंग्स को प्रशासक लॉक कर सकते हैं।

जब नए एजेंट और मॉडल उपलब्ध होते हैं, तो प्रशासक वह डिफ़ॉल्ट सेटअप चुनते हैं जिसे वे चाहते हैं कि डेवलपर्स शुरू करें और इसे पूरे टीम के लिए एक कॉन्फ़िगरेशन परिवर्तन के रूप में प्रकाशित करते हैं। डेवलपर के अगले ug रन पर, CLI नई कॉन्फ़िगरेशन को सिंक करता है और चुने हुए मॉडल के साथ अनुशंसित एजेंट को शुरू करता है। प्रशासक गुणवत्ता, लागत, और टीम की जरूरतों के बदलने पर उस चयन को पुनः संशोधित कर सकते हैं, और नए मॉडलों की कोहोर्ट‑आधारित रोलआउट जैसी अधिक विस्तृत नीतियाँ परिभाषित कर सकते हैं। प्रशासक समर्थित एजेंटों के बीच साझा MCP टूल्स और स्किल्स भी प्रकाशित कर सकते हैं, जिससे डेवलपर्स को उनके कॉन्फ़िगर किए गए एजेंटों में स्वीकृत टूल्स और सिद्ध कार्यप्रवाह मिलते हैं बिना प्रत्येक को अलग‑अलग सेटअप किए।

समर्थित एजेंट, इंस्टॉलेशन, और लाइसेंस शर्तें

सार्वजनिक databricks/unity-gateway GitHub रिपॉज़िटरी के अनुसार, CLI कोडिंग एजेंटों को Databricks AI Gateway के माध्यम से चलाता है, जिसमें Codex, Claude Code, Gemini CLI, OpenCode, GitHub Copilot CLI, और Pi के लिए कॉन्फ़िगरेशन समर्थन शामिल है, साथ ही Cursor Agent के लिए MCP‑सर्वर पंजीकरण, जो केवल MCP के माध्यम से जुड़ता है। इस टूल को Python 3.12 या उससे ऊपर और uv की आवश्यकता होती है, और जब किसी एजेंट CLI को स्वचालित इंस्टॉलेशन की जरूरत होती है तो npm आवश्यक होता है, तथा यह रिपॉज़िटरी की ओर संकेत करने वाले एकल uv टूल install कमांड से स्थापित होता है।

जब कोई डेवलपर पहली बार मॉडल‑समर्थित एजेंट लॉन्च करता है, तो ug एक Databricks कार्यस्थान पूछता है, उपयोगकर्ता को साइन‑इन कराता है, और एजेंट की स्थानीय कॉन्फ़िगरेशन लिखता है; बाद के लॉन्च में सहेजे हुए कार्यस्थान और क्रेडेंशियल्स का पुनः उपयोग किया जाता है। मौजूदा ucode कमांड्स काम करना जारी रखते हैं, और Python पैकेज संगतता के लिए ucode नाम को बरकरार रखता है। कोई भी फ़ाइल जिसे ug ओवरराइट करता है, पहले बैकअप की जाती है, और ug revert कमांड उन बैकअप को पुनर्स्थापित करता है। Databricks MCP सर्वर स्थानीय रूप से stdio सर्वर के रूप में पंजीकृत होते हैं जो ug mcp‑proxy चलाते हैं, और प्रॉक्सी उपयोगकर्ता के CLI प्रोफ़ाइल से Databricks OAuth टोकन को रीफ़्रेश करता है। Unity Catalog स्किल्स को MCP टूल्स के रूप में पंजीकृत किया जा सकता है या स्थानीय एजेंट स्किल डायरेक्टरी में डाउनलोड किया जा सकता है, और कमांड रेफ़रेंस में ug status, ug doctor, ug usage, और ug upgrade शामिल हैं।

रिपॉज़िटरी Databricks License के तहत प्रकाशित है, जो सामग्री को केवल Databricks Services के भीतर या उनसे कनेक्ट करने के उपयोग के लिए देखना, उपयोग करना, कॉपी करना, संशोधित करना, प्रकाशित करना और वितरित करना अनुमति देता है, जिसमें पुनर्वितरण शर्तें और उल्लंघन पर स्वचालित समाप्ति शामिल है। Databricks की त्वरित प्रारंभ दस्तावेज़ीकरण ug को दो कनेक्शन पाथ में से अनुशंसित रूप में प्रस्तुत करता है, दूसरा मैनुअल एन्डपॉइंट और प्रमाणीकरण सेटअप है, और /model के साथ इन‑सेशन मॉडल स्विचिंग तथा टूल्स और स्किल्स को संलग्न करने के लिए ug mcp add और ug skills add को कवर करता है।

लागत नियंत्रण, ट्रेसिंग, और रिपोर्टेड उपयोग

प्रशासक स्मार्ट रूटिंग को केंद्रीकृत रूप से सक्रिय कर सकते हैं ताकि सरल कार्य सस्ते मॉडलों पर चलें और कठिन कार्य अधिक सक्षम मॉडलों पर। स्मार्ट रूटिंग मुख्य सत्र के लिए एक मॉडल चुनता है और एजेंट द्वारा उप‑एजेंट को सौंपे गए कार्य के लिए अलग मॉडल चुन सकता है। डेवलपर्स को प्रत्येक कार्य के लिए मॉडल चुनने की आवश्यकता के बिना अपने पसंदीदा एजेंटों में रहना पड़ता है। Databricks ने कहा कि उसके प्रकाशित स्मार्ट रूटिंग मूल्यांकन ने उसके आंतरिक कोडिंग बेंचमार्क पर 35% लागत बचत प्रदान की।

Unity Gateway में बजट-समझी डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स टीमों को खर्च निर्धारित सीमाओं तक पहुँचने पर कम‑लागत वाले एजेंट और मॉडल सुझाने देती हैं। ये सिफ़ारिशें नई सत्रों के शुरू होने पर लागू होती हैं और चल रहे कार्य में बाधा नहीं डालतीं, और डेवलपर्स ug उपयोग के माध्यम से खर्च और शेष बजट देख सकते हैं।

Unity Gateway स्थानीय टूल कॉल और स्किल इनवोकेशन को कवर करने वाले कोडिंग एजेंटों से ट्रेस भी रिकॉर्ड कर सकता है। प्रशासक ट्रेसिंग को केंद्रीकृत रूप से सक्षम करते हैं, और ug समर्थित क्लाइंट्स को ट्रेस को लेकहाउस की एकीकृत ट्रेस तालिका में निर्यात करने के लिए कॉन्फ़िगर करता है, जहाँ टीमें Genie का उपयोग करके बार‑बार होने वाली टूल विफलताओं, अत्यधिक बड़े प्रतिक्रियाओं और अन्य टोकन बर्बादी को उजागर कर सकती हैं, फिर समस्याओं को ठीक करके परिणामों को माप सकती हैं। Databricks ने कहा कि अपनी इंजीनियरिंग संगठन ने Unity Gateway ट्रेसिंग को Genie One के साथ उपयोग करके सात MCP टूल बग्स को खोजा और ठीक किया, जिससे अनुमानित रूप से प्रति वर्ष $1.2 मिलियन की बर्बाद AI खर्च और खोई हुई उत्पादकता बची।

Concurrence के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी जॉन शिंग ने कहा कि CLI उनकी कंपनी को सभी कोडिंग एजेंटों के मॉडल और टूल ट्रैफ़िक के लिए एकल नियंत्रित कनेक्शन प्रदान करता है, जिसमें व्यक्तिगत उपयोगकर्ता तक का एट्रिब्यूशन और पहुँच केवल अनुमोदित मॉडल और MCP टूल्स तक सीमित है। उन्होंने बताया कि रोल‑आउट के बाद से Concurrence के कोडिंग एजेंटों ने लगभग 360,000 अनुरोधों में 61 अरब से अधिक इनपुट टोकन प्रोसेस किए हैं, और उपयोग व खर्च केंद्रीकृत रूप से दिखाई देते हैं।

Databricks ने कहा कि वह पहले से ही CLI का उपयोग करके अपनी इंजीनियरिंग संगठन में नए मॉडल और लागत अनुकूलन लागू कर रहा है, जबकि डेवलपर वर्कफ़्लो को अपरिवर्तित रखता है। कंपनी ने नए उपयोगकर्ताओं को Unity Gateway CLI क्विकस्टार्ट और Unity Gateway में कोडिंग एजेंटों को कॉन्फ़िगर करने के लिए उसकी दस्तावेज़ीकरण की ओर निर्देशित किया।