Databricks представляє Unity Gateway CLI для централізованого керування кодуючими агентами

Databricks 24 вересня 2026 року представив Unity Gateway CLI, інструмент командного рядка, який підключає агенти кодування, такі як Claude Code і Codex, до Unity Gateway компанії, де адміністратори керують схваленими моделями, інструментами та політиками витрат. У офіційний допис у блозі Databricks зазначив, що інструмент, що запускається командою ug, призначений поєднувати свободу розробників впроваджувати нові агенти та моделі з централізованим управлінням для тисяч розробників.

Аргументи, які наводить Databricks

Databricks представив випуск у контексті швидкої заміни моделей. Компанія зазначила, що GPT-6, Claude Opus 5.5, Gemini 3.8 і Grok 4.7 були випущені протягом останніх шести місяців разом з моделями відкритої ваги, включаючи Kimi K3, GLM-5 та DeepSeek V4.1, і охарактеризувала поточний темп як нову межу, коли нова модель з’являється приблизно кожні п’ять днів.

Databricks зазначив, що такий темп ставить команди, які відповідають за інструменти розробників, у скрутне становище: уніфікація на одному постачальнику ризикує пропустити кращі або дешевші варіанти, тоді як підтримка багатьох агентів і постачальників залишає контроль доступу, бюджети, політику безпеки та журналювання використання розкиданими по різних системах. Компанія стверджує, що організаціям потрібна і свобода впроваджувати найкращий варіант, коли він з’являється, і послідовний спосіб його управління для тисяч розробників.

Централізована конфігурація та розгортання агентів

Unity Gateway тепер надає адміністраторам одну консоль для налаштування агентів кодування: типові моделі, MCP‑сервери, навички, Smart Routing та політики витрат, керовані під Govern, а потім Agent Configuration. Після того, як адміністратори опублікували конфігурацію, розробники підключаються до будь‑якого підтримуваного агента за допомогою однієї команди. CLI автентифікує користувача, підключає обраний агент до Unity Gateway і застосовує опубліковану конфігурацію перед відкриттям звичайного інтерфейсу агента. Розробники можуть перемикатися між увімкненими агентами без окремого налаштування кожного, а організації можуть розгортати ug через управління пристроями, щоб команди починали роботу з однаковим схваленим набором, при цьому налаштування, які адміністратори можуть заблокувати.

Коли з’являються нові агенти та моделі, адміністратори обирають типове налаштування, з яким розробники повинні почати роботу, і публікують його для всієї команди як одну зміну конфігурації. При наступному запуску ug розробником CLI синхронізує нову конфігурацію та запускає рекомендований агент з обраною моделлю. Адміністратори можуть змінювати цей вибір у міру зміни якості, вартості та потреб команди, а також визначати більш детальні політики, наприклад, поетапне розгортання нових моделей за когортами. Адміністратори також можуть публікувати спільні MCP‑інструменти та навички для підтримуваних агентів, надаючи розробникам схвалені інструменти та перевірені робочі процеси всередині їх налаштованих агентів без необхідності налаштовувати кожен окремо.

Підтримувані агенти, встановлення та умови ліцензії

Згідно з публічним databricks/unity-gateway репозиторій GitHub, CLI запускає агенти кодування через Databricks AI Gateway, забезпечуючи підтримку конфігурації для Codex, Claude Code, Gemini CLI, OpenCode, GitHub Copilot CLI та Pi, а також реєстрацію MCP‑сервера для Cursor Agent, який підключається лише через MCP. Інструмент вимагає Python 3.12 або новішої версії та uv, при цьому npm потрібен, коли CLI агента вимагає автоматичної інсталяції, і встановлюється за допомогою однієї команди uv tool install, спрямованої на репозиторій.

При першому запуску розробником агента, що базується на моделі, ug запитує Databricks workspace, виконує вхід користувача та записує локальну конфігурацію агента; подальші запуски повторно використовують збережений workspace та облікові дані. Існуючі команди ucode продовжують працювати, а Python‑пакет зберігає назву ucode для сумісності. Будь‑який файл, який перезаписує ug, спочатку резервується, а команда ug revert відновлює ці резервні копії. MCP‑сервери Databricks реєструються локально як stdio‑сервери, які запускають ug mcp-proxy, і проксі оновлює токени Databricks OAuth з профілю користувача CLI. Навички Unity Catalog можна зареєструвати як MCP‑інструменти або завантажити у локальні каталоги навичок агента, а довідка по командах включає ug status, ug doctor, ug usage та ug upgrade.

Репозиторій опублікований під Databricks License, яка дозволяє переглядати, використовувати, копіювати, змінювати, публікувати та розповсюджувати матеріали лише для використання в межах або підключення до сервісів Databricks, з умовами перепублікації та автоматичним припиненням у разі порушення. документація швидкого старту Databricks представляє ug як рекомендований з двох шляхів підключення, інший — ручна настройка кінцевої точки та автентифікації, і охоплює перемикання моделей під час сесії за допомогою /model плюс команди ug mcp add та ug skills add для приєднання інструментів і навичок.

Контроль витрат, трасування та звітне використання

Адміністратори можуть централізовано ввімкнути Smart Routing, щоб простіші завдання виконувалися на дешевших моделях, а складніші — на більш потужних; Smart Routing обирає модель для основної сесії і може вибрати іншу модель для роботи, яку агент делегує підагенту. Розробники залишаються у своїх улюблених агентах без необхідності вибирати модель для кожного завдання. Databricks повідомив, що його оцінка Smart Routing забезпечила 35 % економії витрат у внутрішньому кодинговому бенчмарку.

Бюджетно‑орієнтовані типові налаштування в Unity Gateway дозволяють командам рекомендувати менш дорогі агенти та моделі, коли витрати досягають визначених порогів. Рекомендації застосовуються під час запуску нових сеансів і не переривають роботу, що вже виконується, а розробники можуть перевіряти витрати та залишковий бюджет за допомогою ug usage.

Unity Gateway також може записувати трасування від кодових агентів, які охоплюють локальні виклики інструментів та виклики навичок. Адміністратори вмикають трасування централізовано, а ug налаштовує підтримувані клієнти на експорт трас у уніфіковану таблицю трас у lakehouse, де команди можуть за допомогою Genie виявляти повторювані збої інструментів, надмірні відповіді та інше марнотратство токенів, потім виправляти проблеми та вимірювати результати. Databricks повідомив, що його власна інженерна організація використала трасування Unity Gateway разом з Genie One для виявлення та виправлення семи помилок інструменту MCP, що, за їх словами, заощадило приблизно 1,2 млн доларів на рік у витратах на марний AI та втраченій продуктивності.

Головний технічний директор Concurrence Джон Сінг сказав, що CLI забезпечує його компанію єдиним контрольованим з’єднанням для всього трафіку моделей і інструментів кодових агентів, з атрибуцією до окремого користувача та доступом, обмеженим лише схваленими моделями та інструментами MCP. Він зазначив, що кодові агенти Concurrence обробили понад 61 мільярд вхідних токенів у приблизно 360 000 запитів з моменту запуску, а використання та витрати видно централізовано.

Databricks заявив, що вже використовує CLI для розгортання нових моделей та оптимізацій витрат у своїй інженерній організації, залишаючи робочі процеси розробників без змін. Компанія направила нових користувачів до швидкого старту Unity Gateway CLI та до документації з налаштування кодових агентів у Unity Gateway.