Decagon samarbetar med Databricks om data, modeller och marknadsplats

Decagon meddelade ett partnerskap med Databricks den 30 september 2026 som kombinerar nollkopieringsdatadelning mellan de två plattformarna med modellservering baserad på Databricks och planerad tillgänglighet för sina kundinriktade AI‑agenter på Databricks Marketplace.

Den annons på Decagons blogg skrevs gemensamt av Roger Liang, Decagons ledare för strategiska allianser och partnerskap, och Mohsen Malik, chef för applikationspartnerskap på Databricks. Den beskriver Databricks Data + AI Platform som en enhetlig, styrd grund för företagsdata och AI som innehåller den fullständiga historiken för varje kund, inklusive beställningar, betalningar, rättigheter och produktanvändning.

“Genom detta partnerskap kan Decagon‑agenter få åtkomst till styrd data från Databricks när de behöver den, medan insikter från dessa konversationer kan flöda tillbaka till Databricks och bli användbara i hela verksamheten,” sade Reynold Xin, medgrundare och chefarkitekt på Databricks. “Vi är glada över att samarbeta med Decagon‑teamet för att göra företagskundagenter mer kontextmedvetna samtidigt som datastyrning hålls i centrum.”

Nollkopieringsdata i båda riktningarna

Decagon uppgav att dess användarminne fångar en kunds kontext och preferenser över konversationer, medan Databricks‑plattformen lagrar vad kunderna gjorde: varje beställning och betalning, de produkter de faktiskt använder samt de poäng som ett datateam beräknat från allt detta. Att förena de två har vanligtvis inneburit att bygga skräddarsydda datapipelines som dataingenjörer äger på obestämd tid, med en kopia av känslig kunddata som hamnar någon annanstans. I reglerade branscher är den kopian vad som hindrar godkännande, eftersom säkerhetsteam frågar var kunddata går, vem som kan se den och vad som händer med den efteråt.

Med nollkopierings‑OpenSharing som styrs av Unity Catalog läser agenter kundregistret direkt från Databricks så snart de behöver det, utan någon ETL, under de behörigheter som kundens team sätter.

Data flödar också tillbaka. Varje Decagon‑konversation kan skjutas till Databricks‑plattformen som strukturerad data, inklusive avsikts‑taggar, rotorsaks‑attributering, eskaleringsdrivare och användarsentiment. Decagon säger att dessa insikter berikar intäkts‑, retention‑ och produkttabeller samt matar Duet Autopilot, så rikare kontext ger bättre validerade agentuppdateringar.

Decagon introducerade användarminne i ett produktinlägg 9 mars 2026. Funktionen är byggd på en användarnivåabstraktion som utvecklas över interaktioner, lagrar konversationshistorik och extraherar strukturerade signaler såsom funktionsförfrågningar, sentiment och uttalade preferenser som är knutna till varje kunds profil. Lagringen är frivillig, med utgångs‑ och raderingskontroller, revisionsloggar och full dataportabilitet, enligt företaget.

Modellservering via Unity Gateway

Decagon uppgav att de har lagt till Databricks som modellserveringsleverantör och snart kommer att gå med i Built‑On‑programmet, med två skäl. Deras kärnkonstellation av modeller är eftertränad för kundupplevelse och hanterar majoriteten av företagets trafik. För allt annat ger Unity Gateway dag‑noll‑åtkomst till populära, toppmoderna open‑source‑ och frontier‑modeller utan en separat integration för varje leverantör, ett modellval som Decagon säger hjälper dem att undvika låsning när AI‑ekosystemet utvecklas.

Det andra skälet, enligt Decagon, är styrning. Varje tur i en konversation skickar en begäran till en modell, vilket väcker frågor om vilken leverantör som hanterade den, vad prompten innehöll och huruvida någon del behölls. De flesta agentplattformar loggar den aktiviteten själva, i en separat konsol med de behållningstermer de själva sätter, vilket innebär ett ytterligare system för en kunds säkerhetsteam att granska och lita på. Att routa via Unity Gateway innebär att Unity Catalogs behörigheter, härledning och revisionsspår täcker den inferensaktiviteten, så säkerhetsteamet ser Decagons skyddsmekanismer och sin egen styrning på ett ställe.

Inköp via Databricks Marketplace

Decagon listas som lanseringspartner på Databricks Marketplace, ett virtuellt skyltfönster för köp av utvalda partnerprodukter. Kunder kommer att kunna använda sin befintliga leverantörsrelation med Databricks för att förenkla fakturering och inköp när de köper Decagon, och företaget säger att arrangemanget kommer att hjälpa kunder att spara veckor på agentutplaceringsprocessen.

Databricks öppnade butiken den 15 juni 2026, vilket förde tredjepartsapplikationer till Databricks Marketplace med mer än 20 lanseringspartner och introducerade Marketplace Commit Drawdown, som låter kunder skaffa tredjepartsdata och AI‑lösningar med befintliga Databricks‑universella commits. I samma meddelande sade Databricks att Delta Sharing hade utvecklats till OpenSharing, ett Linux Foundation‑projekt som de beskrev som det första öppna, leverantörsneutrala protokollet för säker delning av AI‑tillgångar, inklusive agent‑färdigheter, AI‑modeller och ostrukturerad data.

Decagon kommer att finnas tillgängligt via Databricks Marketplace, och företaget riktar befintliga Databricks‑kunder att boka en demonstration.