Databricks, Kodlama Ajanı Kontrolünü Merkezi Hale Getirmek İçin Unity Gateway CLI’yi Tanıttı

Databricks, 24 Eylül 2026’da Unity Gateway CLI’yi tanıttı; bu komut satırı aracı, Claude Code ve Codex gibi kodlama ajanlarını şirketin Unity Gateway’ine bağlar; burada yöneticiler onaylanmış modelleri, araçları ve harcama politikalarını yönetir. Bir resmi blog gönderisinde, Databricks, aracın ug komutu aracılığıyla çalıştırıldığını ve geliştiricilerin yeni ajanları ve modelleri benimseme özgürlüğünü, binlerce geliştirici üzerinde merkezi yönetişimle eşleştirmeyi amaçladığını belirtti.

Databricks’in Belirttiği Gerekçe

Databricks, süratli model değişimini göz önünde bulundurarak bu sürümü çerçeveledi. Şirket, GPT-6, Claude Opus 5.5, Gemini 3.8 ve Grok 4.7’nin son altı ay içinde, Kimi K3, GLM-5 ve DeepSeek V4.1 gibi açık ağırlıklı modellerle birlikte piyasaya sürüldüğünü ve mevcut hızı, yaklaşık her beş günde bir yeni bir öncü model olarak nitelendirdi.

Databricks, bu hızın geliştirici araçlarını yöneten ekipleri sıkışmış durumda bıraktığını söyledi: tek bir sağlayıcıya standartlaşmak, daha iyi veya daha ucuz seçenekleri kaçırma riskini taşırken, birçok ajan ve sağlayıcıyı desteklemek, erişim kontrolü, bütçeler, güvenlik politikası ve kullanım kayıtlarını ayrı sistemler arasında dağınık bırakıyor. Şirket, organizasyonların ortaya çıkan en iyi seçeneği benimseme özgürlüğüne ve binlerce geliştirici üzerinde tutarlı bir yönetişim yöntemine ihtiyaç duyduklarını belirtti.

Merkezi Yapılandırma ve Ajan Dağıtımı

Unity Gateway artık yöneticilere kodlama ajanlarını yapılandırmak için tek bir konsol sunuyor: varsayılan modeller, MCP sunucuları, beceriler, Akıllı Yönlendirme ve harcama politikaları; bu öğeler Govern altında, ardından Ajan Yapılandırması altında yönetilir. Yöneticiler bir yapılandırma yayınladıktan sonra, geliştiriciler tek bir komutla herhangi bir desteklenen ajana bağlanabilir. CLI, kullanıcıyı kimlik doğrular, seçilen ajanı Unity Gateway’e bağlar ve ajanın normal arayüzü açılmadan önce yayınlanan yapılandırmayı uygular. Geliştiriciler, her birini ayrı ayrı yapılandırmadan etkin ajanlar arasında geçiş yapabilir ve organizasyonlar, ug’yi cihaz yönetimi aracılığıyla dağıtarak ekiplerin aynı onaylanmış ayarla başlamasını sağlar; yöneticiler bu ayarları kilitleyebilir.

Yeni ajanlar ve modeller kullanılabilir hale geldiğinde, yöneticiler geliştiricilerin başlamasını istedikleri varsayılan ayarı seçer ve tüm ekibe tek bir yapılandırma değişikliği olarak yayınlar. Geliştiricinin bir sonraki ug çalıştırmasında, CLI yeni yapılandırmayı senkronize eder ve önerilen ajanı seçilen modelle başlatır. Yöneticiler, kalite, maliyet ve ekip ihtiyaçları değiştikçe bu seçimi revize edebilir ve yeni modellerin kohort bazlı dağıtımları gibi daha ayrıntılı politikalar tanımlayabilir. Yöneticiler ayrıca desteklenen ajanlar arasında paylaşılan MCP araçlarını ve becerilerini yayınlayarak, geliştiricilere her birini ayrı ayrı kurmadan yapılandırılmış ajanları içinde onaylanmış araçlar ve kanıtlanmış iş akışları sunar.

Desteklenen Ajanlar, Kurulum ve Lisans Şartları

Kamu databricks/unity-gateway GitHub deposu‘na göre, CLI kodlama ajanlarını Databricks AI Gateway üzerinden çalıştırır; Codex, Claude Code, Gemini CLI, OpenCode, GitHub Copilot CLI ve Pi için yapılandırma desteği sağlar ve yalnızca MCP üzerinden bağlanan Cursor Agent için MCP-sunucu kaydı ekler. Araç, Python 3.12 veya üzeri ve uv gerektirir; bir ajan CLI otomatik kurulum gerektirdiğinde npm gerekir ve tek bir uv tool install komutuyla depoya yönlendirilerek kurulur.

Bir geliştiricinin model destekli bir ajanı ilk kez başlatması sırasında, ug bir Databricks çalışma alanı ister, kullanıcıyı oturum açtırır ve ajanın yerel yapılandırmasını yazar; sonraki başlatmalarda kaydedilen çalışma alanı ve kimlik bilgileri yeniden kullanılır. Mevcut ucode komutları çalışmaya devam eder ve Python paketi uyumluluk için ucode adını korur. Ug’nin üzerine yazdığı herhangi bir dosya önce yedeklenir ve ug revert komutu bu yedekleri geri yükler. Databricks MCP sunucuları, ug mcp-proxy’i çalıştıran stdio sunucuları olarak yerel olarak kaydedilir ve proxy, kullanıcının CLI profilinden Databricks OAuth token’larını yeniler. Unity Catalog becerileri MCP araçları olarak kaydedilebilir veya yerel ajan beceri dizinlerine indirilebilir; komut referansında ug status, ug doctor, ug usage ve ug upgrade bulunur.

Depo, yalnızca Databricks Servisleri içinde veya onlara bağlanarak kullanılmak üzere materyalleri görüntüleme, kullanma, kopyalama, değiştirme, yayınlama ve dağıtma izni veren Databricks License altında yayınlanmıştır; yeniden dağıtım koşulları ve ihlal durumunda otomatik fesih içerir. Databricks’ın hızlı başlangıç belgeleri, ug’yi iki bağlantı yolundan önerilen olarak sunar; diğeri manuel uç nokta ve kimlik doğrulama kurulumudur ve /model komutuyla oturum içi model değiştirme ile ug mcp add ve ug skills add komutlarıyla araç ve becerileri eklemeyi kapsar.

Maliyet Kontrolleri, İzleme ve Raporlanan Kullanım

Yöneticiler, daha basit görevlerin daha ucuz modellerde, daha zor görevlerin ise daha yetenekli modellerde çalışmasını sağlamak için Akıllı Yönlendirmeyi merkezi olarak etkinleştirebilir; Akıllı Yönlendirme ana oturum için bir model seçer ve ajanın bir alt ajana devrettiği işler için farklı bir model seçebilir. Geliştiriciler, her görev için model seçmek zorunda kalmadan tercih ettikleri ajanlarda kalırlar. Databricks, yayınladığı Akıllı Yönlendirme değerlendirmesinin dahili kodlama ölçütünde %35 maliyet tasarrufu sağladığını belirtti.

Unity Gateway’deki bütçe‑bilinçli varsayılanlar, harcama belirlenen eşiklere ulaştığında ekiplerin daha düşük maliyetli ajan ve modeller önermesini sağlar. Öneriler yeni oturumlar başladığında uygulanır ve hâlihazırda devam eden çalışmayı kesmez; geliştiriciler ug usage ile harcamaları ve kalan bütçeyi kontrol edebilir.

Unity Gateway, yerel araç çağrılarını ve yetenek tetiklemelerini kapsayan kodlama ajanlarından izleri de kaydedebilir. Yöneticiler izlemeyi merkezi olarak etkinleştirir ve ug, desteklenen istemcileri izleri gölgelik evinin birleşik iz tablosuna dışa aktarmak üzere yapılandırır; burada ekipler Genie’i kullanarak tekrarlayan araç hatalarını, aşırı büyük yanıtları ve diğer token israfını ortaya çıkarabilir, ardından sorunları düzelterek sonuçları ölçebilir. Databricks, kendi mühendislik organizasyonunun Unity Gateway izlemeyi Genie One ile kullanarak yedi MCP araç hatasını bulup düzelttiğini ve bunun tahmini olarak yılda 1,2 milyon $ tutarında israf edilen AI harcaması ve kaybedilen verimliliği önlediğini söyledi.

Concurrence baş teknoloji sorumlusu John Xing, CLI’nin şirketine tüm kodlama ajanlarının model ve araç trafiği için tek bir kontrol edilen bağlantı sağladığını, atamanın bireysel kullanıcı düzeyine kadar indiğini ve erişimin onaylı modeller ve MCP araçlarıyla sınırlı olduğunu belirtti. Concurrence’ın kodlama ajanlarının, dağıtımdan bu yana yaklaşık 360 000 istek üzerinden 61 milyar girdi token’ından fazlasını işlediğini ve kullanım ile harcamanın merkezi olarak görülebilir olduğunu söyledi.

Databricks, CLI’yi kendi mühendislik organizasyonunda yeni modelleri ve maliyet iyileştirmelerini itmek için zaten kullandığını ve geliştirici iş akışlarını değiştirmeden bıraktığını belirtti. Şirket, yeni kullanıcıları Unity Gateway CLI hızlı başlangıç kılavuzuna ve Unity Gateway’de kodlama ajanlarını yapılandırma belgelerine yönlendirdi.