2026年11月11日，Databricks 在三藩市宣佈推出第二代 Genie，把原先的資料問答助手改為「全天候自主代理」：用戶只需給予目標與界線，Genie 便會在背景自行推進長時間任務、分派子代理、追蹤進度，並在需要人類決定時主動通知。[1] 新版本同時加入 Genie Ontology 企業語義層與 Genie Search 統一搜尋，支援超過 100 個企業資料來源的連接器。[1]
由回答題目變為執行任務
舊版 Genie 的定位是協助圖表理解資料並根據此行動，新版本徹底把工作模式改為自主運作：Genie 在背景使用自己的算力執行任務，可處理日常的電郵與 Slack 跟進、會議準備，亦可承擔季度預測追蹤這類長期議程。當任務缺少輸入時，它會主動追問；當出現需要決策的節點，它會透過新的優先事項收件箱與電郵通知用戶。[1]
官方列出的核心功能包括子代理、優先事項收件箱、電郵提醒，以及預設受治理的行動方式。每個新提醒會以獨立未讀電郵送出，後續更新留在同一條電郵串內，避免擁爆信箱；每封電郵都可銜接回 Genie 應用程式。[1]
語義層解決「常識」問題
代理能否接手長任務，關鍵往往不在模型能力，而在於它是否知道公司內部語彙的意思。Genie Ontology 正是為此而設：它把定義、指標、人際關係與流程整理成可供代理解釋的企業知識向量索引，並隨業務變化持續更新，令代理判斷「收入」指哪個數字、哪些數據屬官方口徑、誰有權查看什麼。[1]
Databricks 行政總裁 Ali Ghodsi 在新聞稿中現身說法，稱 Genie 令他的行政總裁工作效率提升十倍，每日替他處理郵件收件箱、準備會議，只在需要決定時才回來找他；他認為關鍵在於模型掌握公司的運作方式，而非單純的語言能力。[1]
搜尋與治理一體化
Genie Search 把企業搜尋直接建在 Databricks 內，透過 Lakeflow Connect 擷取內容或經 MCP 即時查詢，索引 Google Drive、Jira、Confluence、Workday、SharePoint 等常用工具的內容，無需另建搜尋基礎設施，亦無需犧牲另一套權限模型。代理可在一次搜尋中同時查詢結構化與非結構化資料，減少工具調用次數與 token 消耗。[1]
治理方面，所有動作都受 Unity Catalog 權限與 Unity Gateway 的審核規則及預算限制約束，並可完整稽核；管理員可查看代理的行動、用量與成本。這種設計回應了企業最常提出的疑問：代理一旦自主運作，如何避免它動用不該動用的資料，或把錯端帳號推高。[1]
官方亦公開與 Turing 合作開發的企業代理基準，在同一實驗環境中比較 Genie 與兩個前輩代理：Genie 通過率 91%，另外兩個代理分別為 45% 與 58%，而 Genie 使用的 token 少於一半，完成時間快三至四倍。官方把差距歸因於 Genie Ontology 能從筆記本、樣板表與既有 SQL 查詢中提取業務邏輯。[2]
可用性與客戶情況
Genie 與 Genie Ontology 現已向所有客戶全面開放；Genie Search、Ontology Manager 及新的全天候 Genie 將會繼續進入預覽與測試階段。[1] 官方稱數以千計客戶已在生產環境使用 Genie，包括 Zillow、Unilever、adidas、Atlassian 與 AstraZeneca；HelloFresh 表現借助 Genie 持續分析表現訊號，把在 Meta 平台上辨別高效廣告的時間縮短 75%。[1]
對正在評估企業代理的圖景而說，這次改版的重疊不在模型本身，而在於把「工作定義」與「權限治理」變成產品的一部分。代理能否長期自主運作，取決於它是否讀得懂公司語言，以及管理員是否隨時可呼叫停。[1]
參考資料
[1] Databricks Launches New Always-on Genie: Autonomous AI for Complex Enterprise Work（2026年11月11日）
[2] Genie with Genie Ontology Delivers 1.6× the Accuracy with Less than Half the Tokens（2026年11月11日）