Databricks представляет Unity Gateway CLI для централизации управления кодирующими агентами

Databricks 24 сентября 2026 года представила Unity Gateway CLI, инструмент командной строки, который соединяет кодирующие агенты, такие как Claude Code и Codex, с Unity Gateway компании, где администраторы управляют одобренными моделями, инструментами и политиками расходов. В официальном посте в блоге Databricks заявила, что инструмент, запускаемый через команду ug, предназначен для сочетания свободы разработчиков принимать новые агенты и модели с централизованным управлением для тысяч разработчиков.

Обоснование, которое приводит Databricks

Databricks представила выпуск в контексте быстрого оборота моделей. Компания сообщила, что за последние шесть месяцев были выпущены GPT‑6, Claude Opus 5.5, Gemini 3.8 и Grok 4.7, а также открытые модели, включая Kimi K3, GLM‑5 и DeepSeek V4.1, и охарактеризовала текущий темп как появление новой передовой модели примерно каждые пять дней.

Databricks отметила, что такой темп ставит команды, отвечающие за инструменты разработчиков, в затруднительное положение: стандартизация на одном поставщике несёт риск упустить более лучшие или дешевые варианты, тогда как поддержка множества агентов и провайдеров разбрасывает контроль доступа, бюджеты, политики безопасности и журналирование использования по разным системам. Компания заявила, что организациям необходимы одновременно свобода принимать наилучший вариант по мере его появления и единый способ управлять им для тысяч разработчиков.

Централизованная конфигурация и развертывание агентов

Unity Gateway теперь предоставляет администраторам одну консоль для настройки кодирующих агентов: модели по умолчанию, MCP‑серверы, навыки, Smart Routing и политики расходов, управляемые в разделе Govern, затем Agent Configuration. После публикации конфигурации администраторами разработчики подключаются к любому поддерживаемому агенту одной командой. CLI аутентифицирует пользователя, соединяет выбранный агент с Unity Gateway и применяет опубликованную конфигурацию до того, как откроется обычный интерфейс агента. Разработчики могут переключаться между включёнными агентами без отдельной настройки каждого, а организации могут развернуть ug через управление устройствами, чтобы команды начинали работу с одинаковой одобренной настройкой, при этом администраторы могут блокировать параметры.

Когда появляются новые агенты и модели, администраторы выбирают настройку по умолчанию, с которой разработчики должны начинать, и публикуют её для всей команды как одно изменение конфигурации. При следующем запуске ug разработчиком CLI синхронизирует новую конфигурацию и запускает рекомендованный агент с выбранной моделью. Администраторы могут менять этот выбор по мере изменения качества, стоимости и потребностей команды, а также определять более детальные политики, такие как поэтапные развертывания новых моделей для определённых групп. Администраторы также могут публиковать общие MCP‑инструменты и навыки для поддерживаемых агентов, предоставляя разработчикам одобренные инструменты и проверенные рабочие процессы внутри их настроенных агентов без необходимости настраивать каждый из них отдельно.

Поддерживаемые агенты, установка и условия лицензии

Согласно публичному репозиторию GitHub databricks/unity-gateway, CLI запускает кодирующие агенты через Databricks AI Gateway, поддерживая настройку для Codex, Claude Code, Gemini CLI, OpenCode, GitHub Copilot CLI и Pi, а также регистрацию MCP‑сервера для Cursor Agent, который подключается только через MCP. Инструмент требует Python 3.12 или новее и uv, при необходимости npm, когда CLI агента требует автоматической установки, и устанавливается одной командой uv tool install, указывающей на репозиторий.

При первом запуске разработчиком агента, основанного на модели, ug запрашивает Databricks workspace, выполняет вход пользователя и записывает локальную конфигурацию агента; последующие запуски используют сохранённый workspace и учётные данные. Существующие команды ucode продолжают работать, а Python‑пакет сохраняет название ucode для совместимости. Любой файл, перезаписанный ug, сначала сохраняется в резервную копию, а команда ug revert восстанавливает эти копии. MCP‑серверы Databricks регистрируются локально как stdio‑серверы, запускающие ug mcp‑proxy, и прокси обновляет OAuth‑токены Databricks из профиля CLI пользователя. Навыки Unity Catalog можно регистрировать как MCP‑инструменты или загружать в локальные каталоги навыков агента, а справочник команд включает ug status, ug doctor, ug usage и ug upgrade.

Репозиторий опубликован под Databricks License, который допускает просмотр, использование, копирование, модификацию, публикацию и распространение материалов только для использования внутри сервисов Databricks или при подключении к ним, с условиями перераспространения и автоматическим прекращением при нарушении. Документация quickstart Databricks представляет ug как рекомендованный из двух путей подключения, второй — ручная настройка конечной точки и аутентификации, и описывает переключение моделей в ходе сессии с помощью /model плюс команды ug mcp add и ug skills add для присоединения инструментов и навыков.

Контроль расходов, трассировка и зафиксированное использование

Администраторы могут включать Smart Routing централизованно, чтобы простые задачи выполнялись на более дешевых моделях, а сложные — на более мощных; Smart Routing выбирает модель для основной сессии и может выбрать другую модель для работы, которую агент передаёт субагенту. Разработчики остаются в выбранных ими агентах, не выбирая модель для каждой задачи. Databricks заявила, что её опубликованная оценка Smart Routing обеспечила экономию расходов в размере 35 % на внутреннем кодирующем бенчмарке.

Настройки по умолчанию в Unity Gateway, учитывающие бюджет, позволяют командам рекомендовать более дешёвые агенты и модели, когда расходы достигают заданных порогов. Рекомендации применяются при запуске новых сессий и не прерывают уже выполняющуюся работу, а разработчики могут проверять расходы и оставшийся бюджет с помощью ug usage.

Unity Gateway также может записывать трассировки от кодирующих агентов, охватывающие локальные вызовы инструментов и активацию навыков. Администраторы включают трассировку централизованно, а ug настраивает поддерживаемые клиенты на экспорт трассировок в единый таблицу трасс в lakehouse, где команды могут использовать Genie для выявления повторяющихся сбоев инструментов, слишком больших ответов и другого расхода токенов, затем устранять проблемы и измерять результаты. Databricks заявила, что её собственная инженерная организация использовала трассировку Unity Gateway совместно с Genie One для обнаружения и исправления семи ошибок MCP‑инструментов, что, по её словам, сэкономило примерно 1,2 млн долларов в год на потраченных впустую средствах ИИ и потерянной продуктивности.

Технический директор Concurrence Джон Синг сказал, что CLI предоставляет его компании единое контролируемое соединение для всего трафика моделей и инструментов её кодирующих агентов, с атрибуцией до уровня отдельного пользователя и доступом, ограниченным одобренными моделями и MCP‑инструментами. Он отметил, что кодирующие агенты Concurrence обработали более 61 млрд входных токенов в рамках примерно 360 000 запросов с момента запуска, при этом использование и расходы видны централизованно.

Databricks заявила, что уже использует CLI для распространения новых моделей и оптимизаций затрат в своей инженерной организации, не меняя при этом рабочие процессы разработчиков. Компания направила новых пользователей к быстрому старту Unity Gateway CLI и к документации по настройке кодирующих агентов в Unity Gateway.