Databricks робить ставку на AI-асистентів: Genie One, Онтологія та ZeroOps на Summit 2026

Асистент доступний у веб-версії, а також через нативні додатки для iOS та Android. Він інтегрується з інструментами для спільної роботи, якими команди вже користуються, зокрема Slack, Microsoft Teams та мобільними додатками . Для корпоративних робочих процесів користувачі можуть позначити Genie в гілці Microsoft Teams, щоб отримати контекстну відповідь, яка регулюється Unity Catalog. Genie для Microsoft Teams та M365 Copilot перейшов у стадію Beta на саміті . Genie One також може підключатися до зовнішніх джерел знань, таких як Google Drive і SharePoint, розширюючи свою здатність міркувати в ширшому корпоративному контексті .

Genie Онтологія: Жива мапа вашого бізнесу

Ключовим архітектурним зрушенням стала Genie Онтологія, яка перейшла в публічне прев'ю 15 червня 2026 року . Замість того, щоб Genie щоразу шукав контекст з нуля для кожного запиту, Онтологія виступає як постійно оновлювана мапа бізнесу. Вона автоматично вилучає та ранжує знання з дашбордів, ноутбуків, пайплайнів та підключених робочих застосунків . Databricks називає це «мережею всіх знань», яка дозволяє Genie One ідентифікувати надійні джерела та відповідати з повним бізнес-контекстом .

На внутрішніх тестах, опублікованих у травні 2026 року, Databricks стверджувала, що Genie з Онтологією підвищив точність запитів «з 32% до понад 90%» у порівнянні з провідним агентом для кодингу . Це вражаюча цифра, але важливо зазначити застереження: приріст від 32% до 90% було отримано на внутрішніх оцінках Databricks, а не на зовнішніх, незалежно верифікованих бенчмарках. Незалежні аналітики оцінюють це як корисний сигнал про напрямок розвитку, але менш корисний для прямого порівняння з іншими агентивними стеками .

Genie Agents еволюціонують з Genie Spaces

На саміті Databricks розвинула концепцію Genie Spaces у Genie Agents. Тепер користувачі можуть зберегти будь-яку розмову з Genie як багаторазового агента, яким можна ділитися і який успадковує пам'ять, джерела, інструкції та поведінку розмови. Колеги можуть викликати агента за іменем, і він відтворюватиме той самий підхід до міркувань . Команди даних, як і раніше, можуть створювати Genie Spaces як доменно-специфічні середовища, які конфігурують перевірені дані, метрики та бізнес-правила для відповідей Genie One .

Genie App Builder та Genie ZeroOps

Екосистема Genie тепер виходить за межі аналітики. Genie App Builder дозволяє командам «навайбити кодом» прості бізнес-застосунки, які регулюються Unity Catalog, розширюючи платформу до створення легковагових додатків .

Genie ZeroOps, анонсований у закритому прев'ю, має на меті перевести операції з даними та AI на автопілот. Початкова підтримка включає завдання (jobs), пайплайни, таблиці та ML-навантаження, а на найближчу дорожню карту внесено застосунки та бази даних Lakebase .

Перехід на pay-as-you-go з 6 липня 2026 року

Чи не найбільш обговорюваною бізнес-зміною стала нова модель оплати за фактом використання (pay-as-you-go) для всіх продуктів Genie — Genie One, Genie Spaces та Genie Code. Починаючи з 6 липня 2026 року, кожен користувач отримує 150 DBUs безкоштовного використання великих мовних моделей (LLM) на місяць (приблизно $10.50 у регіоні US East, хоча доларовий еквівалент варіюється залежно від регіону) . Використання понад безкоштовний ліміт оплачується за спожитими DBU, тоді як обчислення SQL Serverless оплачуються окремо .

Адміністратори акаунтів можуть почати встановлювати бюджети та засоби контролю витрат вже зараз через можливості Unity AI Gateway Budget, з можливістю відстеження на рівні акаунтів, робочих просторів, груп та окремих користувачів .

Ширший контекст саміту: LTAP, Lakehouse//RT та видатні доповідачі

Анонси Genie були частиною ширшої платформної історії на саміті, який Databricks називає найбільшою у світі конференцією з даних та AI. До співзасновників Алі Годсі, Матея Захарії, Арсалана Таваколі-Ширажі та Рейнольда Сіня на сцені приєдналися запрошені доповідачі, серед яких Сатья Наделла (у записаній бесіді біля каміну), Грег Брокман з OpenAI та Магеш Багаваті з PepsiCo .

Два великі інфраструктурні анонси завершили подію:

• LTAP (Lake Transactional/Analytical Processing): Нова архітектура, що уніфікує OLAP та OLTP на одній копії даних в озері даних, покликана усунути ETL та репліки. Основою LTAP є Lakebase, яка наразі обробляє 12 мільйонів запусків баз даних на день на платформі .
• Lakehouse//RT: Lakehouse реального часу на базі нового обчислювального двигуна Reyden, що забезпечує мілісекундну затримку запитів для десятків тисяч одночасних користувачів та агентів безпосередньо на керованих таблицях Delta Lake та Apache Iceberg. Databricks повідомляє про продуктивність, яка до 16 разів перевищує наявні стеки для обслуговування в реальному часі, з часом відповіді до 10 мс на невеликих наборах даних .