Genie Code のジョブ用タスク

Genie Codeタスクを使って、ジョブの一部として自律的なエージェントを実行します。 Genie Codeは自然言語プロンプトから動作し、自動承認で動作します。

Overview

Genie Codeタスクタイプは、プロンプトを含んで新しいGenie Codeチャットを起動し、応答を生成します。 Genie Codeはデータを読み取り、ツールを呼び出し、追加の入力や承認を必要とせずにプロンプトに対応します。 プレイ終了後はチャットを開き、Genie Codeとのやり取りを続けられます。

複雑な分析、データ操作、意思決定をスケジュールされたジョブの一環として自動化したい場合、Genie Codeタスクを活用しましょう。 例えば次が挙げられます。

• 一晩で仕事結果をまとめて、レポートをメールで送りましょう。
• 受信データを分析し、異常を指摘する。
• Jiraのチケットを調査し、修正案を提案してください。
• 週次コンプライアンス監査を作成しましょう。

Requirements

• ワークスペースはGenie Codeのエージェント機能にアクセスできる必要があります。 要件を参照してください。
• タスクプロンプトはGenie Codeの使用ポリシーに準拠している必要があります。

Genie Codeタスクの設定

ジーニーコードのタスクを追加するには:

1. ジョブ UI の [ タスク ] タブに移動します。
2. [ タスクを追加します。
3. [タスク名] フィールドに名前を入力します。
4. Type ドロップダウン メニューで、Genie Code を選択します。

プロンプトの設定

プロンプト欄に自然言語のプロンプトを入力してください。 プロンプトは、タスク実行時にエージェントに何をしてほしいかを説明します。 例えば次が挙げられます。

Check the most recent results in the batch_errors table. If error_count is above 5, create a summary of the errors by type and severity, then post a summary to #data-ops Slack channel.

(任意)パラメータの設定

異なる値の1つのプロンプトを同じランで再利用するには、プロンプト内のジョブパラメータを参照してください。 ジョブパラメータは自動的にタスクにプッシュダウンされるため、タスク自体でパラメータを設定する必要はありません。

1. ジョブパラメータをジョブ内のキーと値のペアとして定義し、ジョブ詳細サイドバーの編集パラメータを使ってください。 「ジョブ パラメーターを構成する」を参照してください。
2. プロンプトで、ジョブパラメータのキーであるname{{name}}でパラメータを参照します。

例えば、ジョブパラメータが regionの場合:

Summarize yesterday's sales for {{region}} and flag anomalies.

タスクの実行時に、Azure Databricks は各 {{name}} プレースホルダーをパラメーターの値に置き換えます。 一致するパラメータがないプレースホルダーは変更されません。 ジョブパラメータの値は、静的値でも動的な値参照でも、上流タスクの値などであったりします。 動的値参照を参照してください。

ジョブ構成を完了する

1. (省略可能)再試行、実行期間、ストリーミング バックログのしきい値、または通知を構成するには、「 タスクの詳細設定」を参照してください。
2. [タスクの保存] をクリックします。

このタスクを編集、複製、無効化、または削除するには、「 Lakeflow ジョブのタスクの構成と編集」を参照してください。

ジーニーコードの仕事の仕組み

自動承認付きの自律実行

Genie Codeのタスクが実行されると、エージェントは自律的にあなたのプロンプトを実行します。 作業タスクの自動承認は常にオンになっているため、実行中にツールコールを確認することはありません。 エージェントはAI分類器を使って各アクションをプロンプトと照らし合わせ、意図の範囲外のリスク操作をブロックします。

自動承認の仕組みやその制限を理解するには、「 ツールのアクションを承認する」を参照してください。

上流タスク出力の読み込み

エージェントは同じジョブ内の上流タスクの出力を自分の作業の一部として読み取ることができます。 プロンプトで使いたい上流データを説明すれば、エージェントは実行中に関連するタスク出力を取得します。

Genie Codeの設定とMCP接続

タスクはGenie Codeの設定と設定したカスタムModel Context Protocol(MCP)接続を継承します。 エージェントはインタラクティブなGenie Codeセッションで使うのと同じツールやデータソースにアクセスできます。

アウトプット

各タスク実行は継続可能なGenie Codeの会話スレッドを生成します。 タスクが完了すると、 Run出力 は会話、タスクプロンプト、最新の応答へのリンクを表示します。 リンクをクリックしてスレッドを開き、エージェントの対応を確認したり、フォローアップの質問をしたり、インタラクティブに作業を継続したりできます。

Limitations

• 自動承認は無効にできません。ジョブタスクは常に自動承認がオンのまま実行されます。 実行前にオフにしたり、操作を確認したりすることはできません。

その他のリソース

• Lakeflow Jobsでタスクの設定と編集:Lakeflow Jobsでタスクの設定と編集を行います。
• ジーニーコードの使い方:ジーニーコードの使い方を一般的に学びましょう。
• Genie Codeのスケジュールタスク:Genie Codeのプロンプトを定期的に実行するスケジュールを設定できます。 スケジュールされたタスクはインタラクティブに実行され、チャットリストにチャットを生成しますが、Genie Codeのジョブタスクはジョブワークフローの一部として実行されます。