OpenAI GPT-5.2 ahora está adecuado en Databricks, lo que brinda a los equipos camino desde el primer día al extremo maniquí de OpenAI adentro de la plataforma Data Intelligence de Databricks. Esta interpretación igualmente agrega soporte nativo para la API Responses, que desbloquea el conjunto completo de capacidades del maniquí OpenAI, lo que permite a los desarrolladores crear sistemas de agentes más rápidamente y con mucho menos trabajo de integración personalizado.
Cuando se combina con Ladrillos del agente de Databrickslos desarrolladores pueden conectar de forma segura el maniquí a datos gobernados, evaluar cada respuesta con métricas personalizadas e implementar y monitorear agentes confiablemente a escalera. Juntas, estas capacidades proporcionan una saco para crear agentes de IA que puedan razonar con precisión y llevar a cabo de forma segura sobre los datos y procesos de su empresa.
Características y beneficios de GPT-5.2
GPT-5.2 mejoramiento directamente a GPT-5.1 en las áreas que más importan para los flujos de trabajo empresariales y agentes: longevo precisión y mejor eficiencia de token en tareas de mediana a compleja, seguimiento de instrucciones más sólido con un formato más desinteresado, razonamiento andamiado más deliberado y pequeño verbosidad con respuestas más centradas en las tareas. Incluso muestra un sesgo de fundamento más conservador, que favorece un razonamiento más claro y basado en evidencia y reduce la deriva cuando los datos son ambiguos o poco especificados.
Estas mejoras benefician directamente los casos de uso que dependen de la precisión y la ejecución estructurada:
- Linaje estructurada y observación de documentos/PDF.donde una conexión a tierra más sólida y un formato más desinteresado reducen la deriva y los campos faltantes.
- Codificación y flujos de trabajo agentesdonde el cumplimiento mejorado de las instrucciones y la conexión a tierra de las herramientas permiten una ejecución de varios pasos más confiable.
- Tareas financieras y multimodales.donde un razonamiento más claro y una pequeño imprecisión mejoran la coherencia y la corrección.
Para comprender cómo estas mejoras se traducen en cargas de trabajo empresariales reales, evaluamos GPT-5.2 en oficinaQA, El punto de remisión de Databricks está diseñado para probar los tipos de tareas analíticas de varios pasos y con muchos documentos que los clientes realizan todos los días. OfficeQA, creado a partir de 89.000 páginas de boletines del Fortuna de EE. UU., mide la capacidad de un maniquí para recuperar información en documentos, interpretar tablas complejas y realizar cálculos precisos basados en datos empresariales reales.
Tanto en el punto de remisión completo como en el subconjunto más difícil, GPT-5.2 logra el rendimiento de OpenAI más sólido hasta la aniversario, mejorando con respecto a GPT-5.1 tanto en la configuración del agente como en las líneas saco de la página de Oracle. Estas ganancias resaltan la saco más sólida de GPT-5.2, el razonamiento más estable y la confiabilidad mejorada en cargas de trabajo con muchos documentos.
«OpenAI GPT-5.2 fue diseñado para sobresalir en tareas de agente en la empresa, brindando longevo precisión y mejor eficiencia de token en cargas de trabajo de medianas a complejas. Estamos entusiasmados de tener GPT-5.2 adecuado en Databricks Agent Bricks desde el primer día, brindando a los clientes una saco sólida para crear e implementar agentes de IA que razonan de modo precisa y segura en todos los casos de uso empresarial». — Nikunj Handa, líder de producto API, OpenAI
Presentamos la API de respuestas en Databricks
La API de Responses ahora está adecuado en Databricks, lo que brinda a los desarrolladores una interfaz única para crear agentes que pueden usar herramientas, procesar archivos, recuperar documentos y suscitar resultados estructurados. Permite que un maniquí invoque herramientas MCP, realice acciones de uso de computadora o genere imágenes adentro de una sola solicitud, eliminando la escazes de capas de orquestación manual. Las respuestas se devuelven como principios escritos y ordenados, lo que hace que la integración, potencia y depuración sean mucho más confiables que trabajar con mensajes de formato redimido. Adecuado a que la API maneja texto, imágenes y llamadas a herramientas en un flujo consistente, las cargas de trabajo multimodales y basadas en herramientas se vuelven mucho más fáciles de implementar. Y pronto, la API de Responses estará adecuado como una interfaz unificada en todos los modelos Foundation en Databricks, lo que hará que las cargas de trabajo multimodales y basadas en herramientas sean aún más fáciles de construir y ascender.
Cree agentes de IA confiables con API de respuestas y bloques de agentes
Ahora que GPT-5.2 y Responses API están disponibles en Databricks y están integrados con Agent Bricks, los equipos pueden crear agentes gobernados y conscientes de los datos que toman acciones reales con total trazabilidad. GPT-5.2 y Responses API se basan en una asociación entre Databricks y OpenAI que ya está acelerando la forma en que los clientes desarrollan e implementan IA.
«La asociación entre Databricks y OpenAI ha sido fenomenal para nosotros. Estamos utilizando el SDK y las API de OpenAI, y todos los componentes de Databricks. Podemos crear e implementar aplicaciones en Databricks en cuestión de días, a veces incluso durante talleres, para crear MVP y POC que ayuden a los equipos a ver cómo pueden consumir conocimientos, tomar medidas y repensar aplicaciones y soluciones con las herramientas que tenemos hoy». — Richard Masters, vicepresidente de datos e inteligencia sintético, Virgin Atlantic
Agregue inteligencia de datos con herramientas MCP
Los agentes necesitan camino a datos y servicios internos, pero hacerlo de forma controlada y auditable es difícil. La API de Respuestas permite a GPT-5.2 convocar a las herramientas MCP directamente como parte de su razonamiento, lo que permite al agente consultar Tablas deltaaveriguar funciones o activar API internas sin salir de la plataforma. Agent Bricks define qué herramientas el agente puede usar a través del Catálogo MCP, y flujo ml registra seguimientos y evaluaciones para que los desarrolladores puedan inspeccionar cómo se invocó cada utensilio. Esto crea un camino gobernado y observable para los agentes que utilizan sus datos de propiedad monopolio para tomar decisiones informadas.
Cree agentes de IA multimodales con una API unificada
Los flujos de trabajo multimodales a menudo requieren múltiples puntos finales, enrutamiento personalizado y preprocesamiento frágil. La API de Responses elimina esta complejidad al tratar texto, imágenes y archivos como PDF como entradas nativas en un solo paso de razonamiento. GPT-5.2 puede resumir documentos, extraer información de gráficos, analizar páginas escaneadas o suscitar nuevas imágenes sin cambiar de interfaz. Adecuado a que todo se ejecuta en Databricks, los datos permanecen gobernados y se preserva el clase.
Evalúe e implemente agentes de IA confiables con Agent Bricks
Una vez que un agente de IA está conectado a los datos y las herramientas, el próximo paso es avalar un comportamiento confiable en cargas de trabajo reales. Agent Bricks captura seguimientos detallados de cada ejecución con MLflow, permite evaluaciones para detectar regresiones y realiza un seguimiento de las versiones a medida que perfecciona la razonamiento. Esto proporciona un flujo de trabajo repetible de nivel empresarial para probar cambios, comparar resultados y promover versiones de agentes de suspensión rendimiento en producción.
Próximos pasos
Principiar en el Dominio de juegos de IA de Databricks con GPT-5.2 y pruebe indicaciones, llamadas de herramientas y entradas multimodales en segundos. Una vez que esté cómodo, use Ladrillos de agente para registrar una utensilio MCP conectada a su casa del charcal, cree un pequeño agente con agradecimiento de datos e itere con seguimiento y evaluación hasta que el agente se comporte de modo confiable. Cuando funcione de modo consistente con sus datos, promuevalo a producción.