Databricks otwiera Unity AI Gateway na agentów kodujących Cursor, Codex i Gemini CLI

Databricks ogłosił rozszerzenie swojej platformy Unity AI Gateway o obsługę agentów kodujących, dając firmom jedno miejsce do zarządzania dostępem, kosztami i bezpieczeństwem narzędzi takich jak Cursor, Codex CLI i Gemini CLI. Funkcja jest już ogólnie dostępna dla wszystkich klientów firmy.

• Funkcja stała się ogólnie dostępna 17 kwietnia 2026 roku dla wszystkich klientów Databricks
• Obsługiwane narzędzia kodujące: Cursor, Codex CLI, Gemini CLI
• Dostęp do modeli OpenAI, Anthropic, Gemini i Qwen przez jedno Foundation Model API i jedną fakturę
• Audyt dostępu do danych trafia centralnie do Unity Catalog, a ślady działań agentów są zbierane przez MLflow

Problem, który Databricks nazywa "coding agent sprawl", czyli rozrostem agentów kodujących, dotyczy firm, w których zespoły inżynierskie samodzielnie instalują kolejne narzędzia AI bez wiedzy działu bezpieczeństwa czy finansów. Każde nowe narzędzie oznacza osobne logowanie, osobny rachunek i osobny zestaw uprawnień do repozytoriów i danych firmowych.

Skąd bierze się chaos

Według Databricks agenci kodujący i serwery MCP, które łączą ich z zewnętrznymi usługami, coraz częściej mają dostęp do wrażliwych danych organizacji bez odpowiednich mechanizmów kontrolnych. Firmy zarządzające setkami wdrożonych agentów w produkcji tracą przy tym widoczność, które zespoły faktycznie korzystają z których narzędzi i ile to kosztuje.

Drugim problemem są wydatki. Rachunki za subskrypcje agentów kodujących rozproszone są między dostawcami i kartami korporacyjnymi poszczególnych zespołów, przez co dział finansowy nie ma jednego punktu kontroli budżetu ani mechanizmu ograniczania limitów w czasie rzeczywistym.

Co dokładnie oferuje bramka

Unity AI Gateway łączy teraz kontrolę dostępu, statystyki użycia, obserwowalność operacyjną, zarządzanie kosztami i limity przepustowości w jednej warstwie. Ruch z Cursor, Codex CLI i Gemini CLI można kierować przez usługi modelowe Databricks, co daje jedną fakturę, jeden panel użycia i jedno miejsce do zarządzania uprawnieniami oraz limitami zapytań w całej organizacji.

Dane telemetryczne z sesji agentów trafiają automatycznie przez protokół OpenTelemetry do tabel Delta, co pozwala liczyć metryki takie jak liczba linii kodu na programistę czy koszt na programistę i zestawiać je z danymi kadrowymi, na przykład z systemu Workday. Uwierzytelnianie odbywa się przez jedną tożsamość również w usługach zewnętrznych, takich jak GitHub czy Atlassian.

Możliwości monitorowania w AI Gateway dają nam kontrolę i przejrzystość potrzebną do odpowiedzialnego skalowania AI - George Torres, First American

Firma podkreśla, że administratorzy mogą ustawiać limity kosztów obejmujące wszystkie narzędzia jednocześnie, niezależnie od tego, z którego agenta korzysta dany zespół. Zamiast negocjować osobne umowy z każdym dostawcą, organizacja płaci jeden rachunek zbiorczy przez Databricks.

Znaczenie dla firm korzystających z wielu agentów

Ruch Databricks wpisuje się w szerszy trend narzędzi do zarządzania flotą agentów AI w przedsiębiorstwach, obok podobnych rozwiązań innych dostawców infrastruktury danych i chmury. Dla działów IT oznacza to możliwość odejścia od ręcznego śledzenia licencji i wydatków w arkuszach kalkulacyjnych na rzecz jednego panelu obejmującego całą organizację.

Potrzebujemy zunifikowanej platformy, która płynnie udostępnia nowe możliwości i pulpity użycia w czasie rzeczywistym - Iyibo Jack, Milliman MedInsight

Dla polskich firm korzystających z Databricks jako platformy danych rozszerzenie oznacza, że kontrolę nad kosztami i bezpieczeństwem agentów kodujących można wdrożyć bez dodatkowych narzędzi zewnętrznych, o ile organizacja już korzysta z Unity Catalog. To istotne w kontekście rosnącej presji regulacyjnej na audytowalność systemów AI wykorzystujących dane firmowe.

Co dalej

Databricks zapowiada, że lista obsługiwanych narzędzi kodujących będzie rozszerzana, a firma sama korzysta z mechanizmu budżetów Unity AI Gateway do kontrolowania własnych wydatków na agentów kodujących wewnętrznie. To pokazuje, że problem niekontrolowanych kosztów agentów dotyka również dostawców takich rozwiązań, nie tylko ich klientów.

Źródła: Governing coding agent sprawl with Unity AI Gateway (https://www.databricks.com/blog/governing-coding-agent-sprawl-unity-ai-gateway)