Decagon 与 Databricks 在数据、模型和市场的合作

Decagon 于 2026年9月30日 宣布与 Databricks 建立合作伙伴关系，该合作将两平台之间的零拷贝数据共享与基于 Databricks 的模型服务相结合，并计划在 Databricks Marketplace 上提供面向客户的 AI 代理。

该 关于 Decagon 博客的公告 由 Roger Liang（Decagon 战略联盟与合作伙伴负责人）和 Databricks 的应用合作伙伴负责人 Mohsen Malik 共同撰写。文中将 Databricks Data + AI 平台描述为企业数据和 AI 的统一、受治理的基础，能够保存每位客户的完整记录，包括订单、付款、授权和产品使用情况。

“通过此次合作，Decagon 代理在需要时可以访问来自 Databricks 的受治理数据，同时这些对话产生的洞察可以回流到 Databricks，并在整个业务中发挥作用，”Databricks 联合创始人兼首席架构师 Reynold Xin 说。“我们很高兴与 Decagon 团队合作，使企业客户代理更加具备上下文感知，同时将数据治理置于核心位置。”

双向零拷贝数据

Decagon 表示，其用户记忆能够在对话中捕获客户的上下文和偏好，而 Databricks 平台则保存客户的行为记录：每笔订单和付款、实际使用的产品以及数据团队从中计算的评分。将两者结合通常意味着构建由数据工程师长期维护的定制数据管道，并将敏感客户数据的副本放置在新的位置。在受监管的行业中，这份副本会导致审批延迟，因为安全团队会询问客户数据的去向、谁可以访问以及随后会发生什么。

通过 Unity Catalog 管理的零拷贝 OpenSharing，代理能够在需要时直接从 Databricks 读取客户记录，无需 ETL，并遵循客户团队设定的权限。

数据也会回流。每一次 Decagon 对话都可以以结构化数据的形式推送至 Databricks 平台，包含意图标签、根本原因归因、升级驱动因素和用户情感。Decagon 表示，这些洞察能够丰富收入、留存和产品表，并为 Duet Autopilot 提供输入，从而更丰富的上下文产生更可靠的代理更新。

Decagon 在 2026年3月9日产品发布 中推出了用户记忆功能。该功能基于用户层级的抽象构建，跨交互进行，存储对话历史并提取结构化信号，如功能请求、情感以及附加在每位客户档案上的明确偏好。公司称，存储采用自愿加入模式，具备到期和编辑控制、审计日志以及完整的数据可迁移性。

通过 Unity Gateway 的模型服务

Decagon 表示已将 Databricks 添加为模型服务提供商，并将很快加入 Built-On 项目，原因有二。其核心模型群经过后训练以提升客户体验，承担了公司大部分流量。对于其他需求，Unity Gateway 提供零日访问，能够直接使用流行的前沿开源模型，而无需为每个提供商单独集成，Decagon 称这种模型选择帮助其在 AI 生态系统演进过程中避免被锁定。

Decagon 称第二个原因是治理。对话的每一次轮次都会向模型发送请求，进而产生关于是哪家提供商处理、提示内容以及是否有信息被保留的问题。大多数代理平台会在其自行设定的保留条款的独立控制台中记录这些活动，这为客户的安全团队增加了另一个需要审查和信任的系统。通过 Unity Gateway 路由意味着 Unity Catalog 的权限、血缘关系和审计日志会覆盖该推理活动，从而安全团队能够在同一位置看到 Decagon 的防护措施以及自身的治理规则。

通过 Databricks Marketplace 进行采购

Decagon 被列为 Databricks Marketplace 的首发合作伙伴，后者是用于购买特定合作伙伴产品的虚拟店面。客户在购买 Decagon 时可以利用与 Databricks 已有的供应商关系，简化账单和采购流程，公司表示此安排将帮助客户在代理部署路径上节省数周时间。

Databricks 于2026年6月15日打开了店面，将第三方应用引入 Databricks Marketplace，合作伙伴数量超过 20 家，并推出 Marketplace Commit Drawdown，使客户能够使用已有的 Databricks 通用提交来获取第三方数据和 AI 解决方案。在同一公告中，Databricks 表示 Delta Sharing 已演进为 OpenSharing，这是一项 Linux 基金会项目，称其为首个开放、供应商中立的安全共享 AI 资产协议，涵盖代理技能、AI 模型和非结构化数据。

Decagon 将通过 Databricks Marketplace 提供，且公司正引导已有的 Databricks 客户预约演示。