Databricks apresenta o Unity Gateway CLI para centralizar o controle de agentes de codificação

Databricks, em 24 de setembro de 2026, apresentou o Unity Gateway CLI, uma ferramenta de linha de comando que conecta agentes de codificação como Claude Code e Codex ao Unity Gateway da empresa, onde os administradores gerenciam modelos, ferramentas e políticas de gastos aprovados. Em um post oficial no blog, a Databricks afirmou que a ferramenta, executada através do comando ug, tem o objetivo de combinar a liberdade dos desenvolvedores de adotar novos agentes e modelos com governança centralizada para milhares de desenvolvedores.

A justificativa citada pela Databricks

A Databricks contextualizou o lançamento diante da rápida rotatividade de modelos. A empresa afirmou que GPT-6, Claude Opus 5.5, Gemini 3.8 e Grok 4.7 foram lançados nos seis meses anteriores, juntamente com modelos de código aberto como Kimi K3, GLM-5 e DeepSeek V4.1, e caracterizou o ritmo atual como um novo modelo de fronteira aproximadamente a cada cinco dias.

A Databricks disse que esse ritmo coloca as equipes responsáveis pelas ferramentas de desenvolvimento em uma situação difícil: padronizar em um único fornecedor corre o risco de perder opções melhores ou mais baratas em outros lugares, enquanto apoiar muitos agentes e fornecedores deixa o controle de acesso, os orçamentos, a política de segurança e o registro de uso dispersos em sistemas separados. A empresa afirmou que as organizações precisam tanto da liberdade de adotar a melhor opção à medida que ela surge quanto de um método consistente para governá‑la em milhares de desenvolvedores.

Configuração centralizada e implantação de agentes

O Unity Gateway agora oferece aos administradores um único console para configurar agentes de codificação: modelos padrão, servidores MCP, habilidades, Smart Routing e políticas de gastos, gerenciados sob Govern, depois Configuração de Agente. Após os administradores publicarem uma configuração, os desenvolvedores conectam‑se a qualquer agente suportado com um único comando. O CLI autentica o usuário, conecta o agente escolhido ao Unity Gateway e aplica a configuração publicada antes que a interface regular do agente seja aberta. Os desenvolvedores podem alternar entre os agentes habilitados sem configurar cada um separadamente, e as organizações podem implantar o ug por meio de gerenciamento de dispositivos para que as equipes comecem com a mesma configuração aprovada, com configurações que os administradores podem bloquear.

Quando novos agentes e modelos ficam disponíveis, os administradores escolhem a configuração padrão que desejam que os desenvolvedores utilizem e a publicam para toda a equipe como uma única alteração de configuração. Na próxima execução do ug pelo desenvolvedor, o CLI sincroniza a nova configuração e inicia o agente recomendado com o modelo escolhido. Os administradores podem revisar essa escolha à medida que a qualidade, o custo e as necessidades da equipe mudam, e podem definir políticas mais detalhadas, como implantações baseadas em coortes de novos modelos. Os administradores também podem publicar ferramentas e habilidades MCP compartilhadas entre os agentes suportados, fornecendo aos desenvolvedores ferramentas aprovadas e fluxos de trabalho comprovados dentro de seus agentes configurados sem precisar configurar cada um separadamente.

Agentes suportados, instalação e termos de licença

De acordo com o repositório GitHub databricks/unity-gateway, o CLI executa agentes de codificação através do Databricks AI Gateway, com suporte de configuração para Codex, Claude Code, Gemini CLI, OpenCode, GitHub Copilot CLI e Pi, além de registro de servidor MCP para o Cursor Agent, que se conecta apenas via MCP. A ferramenta requer Python 3.12 ou superior e uv, com npm necessário quando o CLI de um agente exige instalação automática, e instala-se com um único comando uv tool install apontando para o repositório.

Na primeira vez que um desenvolvedor inicia um agente baseado em modelo, o ug solicita um workspace Databricks, autentica o usuário e grava a configuração local do agente; execuções posteriores reutilizam o workspace e as credenciais salvas. Os comandos ucode existentes continuam funcionando, e o pacote Python mantém o nome ucode para compatibilidade. Qualquer arquivo que o ug sobrescreva é primeiro salvo em backup, e o comando ug revert restaura esses backups. Os servidores MCP da Databricks são registrados localmente como servidores stdio que executam ug mcp-proxy, e o proxy atualiza os tokens OAuth da Databricks a partir do perfil CLI do usuário. As habilidades do Unity Catalog podem ser registradas como ferramentas MCP ou baixadas para diretórios de habilidades locais do agente, e a referência de comandos inclui ug status, ug doctor, ug usage e ug upgrade.

O repositório é publicado sob a Databricks License, que permite visualizar, usar, copiar, modificar, publicar e distribuir os materiais apenas para uso dentro ou conectado aos Serviços Databricks, com condições de redistribuição e término automático em caso de violação. A documentação de início rápido da Databricks apresenta o ug como a recomendada entre duas rotas de conexão, sendo a outra a configuração manual de endpoint e autenticação, e aborda a troca de modelo durante a sessão com /model mais ug mcp add e ug skills add para anexar ferramentas e habilidades.

Controles de custo, rastreamento e uso relatado

Os administradores podem ativar o Smart Routing de forma centralizada para que tarefas mais simples sejam executadas em modelos mais baratos e tarefas mais complexas em modelos mais capazes; o Smart Routing escolhe um modelo para a sessão principal e pode escolher outro para o trabalho que o agente delega a um subagente. Os desenvolvedores permanecem em seus agentes preferidos sem precisar escolher um modelo para cada tarefa. A Databricks afirmou que sua avaliação publicada do Smart Routing proporcionou uma economia de custos de 35 % em seu benchmark interno de codificação.

Padrões conscientes de orçamento no Unity Gateway permitem que as equipes recomendem agentes e modelos de menor custo quando os gastos atingem limites definidos. As recomendações são aplicadas ao iniciar novas sessões e não interrompem o trabalho já em andamento, e os desenvolvedores podem verificar os gastos e o orçamento restante com ug usage.

O Unity Gateway também pode registrar rastros dos agentes de codificação que abrangem chamadas de ferramentas locais e invocações de habilidades. Os administradores ativam o rastreamento centralmente, e ug configura os clientes compatíveis para exportar os rastros para a tabela unificada de rastros do lakehouse, onde as equipes podem usar Genie para identificar falhas recorrentes de ferramentas, respostas excessivamente grandes e outros desperdícios de tokens, então corrigir os problemas e medir os resultados. Databricks disse que sua própria organização de engenharia usou o rastreamento do Unity Gateway com Genie One para encontrar e corrigir sete bugs de ferramentas MCP, o que, segundo a empresa, economizou cerca de $1,2 milhão por ano em gastos desperdiçados com IA e perda de produtividade.

Concurrence chief technology officer John Xing disse que o CLI fornece à sua empresa uma única conexão controlada para todo o tráfego de modelo e ferramentas dos seus agentes de codificação, com atribuição até o usuário individual e acesso restrito a modelos aprovados e ferramentas MCP. Ele afirmou que os agentes de codificação da Concurrence processaram mais de 61 bilhões de tokens de entrada em cerca de 360.000 solicitações desde o lançamento, com uso e gastos visíveis centralmente.

Databricks disse que já usa o CLI para implantar novos modelos e otimizações de custo em toda a sua organização de engenharia, mantendo os fluxos de trabalho dos desenvolvedores inalterados. A empresa direcionou os novos usuários para o Unity Gateway CLI quickstart e para sua documentação de configuração de agentes de codificação no Unity Gateway.