Resumo rápido
A Databricks dividiu o Genie em três ferramentas, mais a camada automatizada que fica por baixo delas: Genie One (fazer perguntas), Genie Agents (codificar o contexto de negócio), Genie Code (construir e depurar) e Genie Ontology, a camada de contexto automatizada que alimenta as outras três. Genie One, Genie Agents e Genie Code já estão em disponibilidade geral. O Genie Ontology está em public preview. Veja o que cada uma realmente faz, por qual começar e quanto custa manter toda a família rodando.
Pergunte a cinco pessoas do seu time de dados o que "Genie" significa no Databricks hoje, e você provavelmente vai ouvir cinco respostas diferentes. Isso não é falta de treinamento. A Databricks renomeou e reestruturou o Genie mais de uma vez ao longo de 2025 e 2026, e o ritmo não diminuiu. O que era um único assistente conversacional agora são quatro produtos distintos, cada um cobrindo uma parte diferente do trabalho com dados por linguagem natural em vez de SQL escrito à mão: obter uma resposta, construir algo ou ancorar os outros dois em contexto de negócio real. Veja o que cada um faz, como eles se encaixam e qual usar primeiro.
Por que a Databricks dividiu o Genie em quatro produtos?
O Genie começou em 2025 como um recurso único: uma caixa de chat para fazer perguntas sobre dados em linguagem simples, parte do que a Databricks chamava de AI/BI Genie. A partir daí, a Databricks continuou construindo em volta dele. A interface simplificada para usuários de negócio, o Databricks One, virou Genie One. O assistente que vivia nos seus notebooks, o Databricks Assistant, virou Genie Code. O espaço de trabalho onde os times definiam perguntas reutilizáveis, o Genie Spaces, virou Genie Agents. Em junho de 2026, os três chegaram à disponibilidade geral sob uma única marca: Genie.
O momento não é coincidência. O Gartner prevê que 40% das aplicações corporativas terão agentes de IA para tarefas específicas até o fim de 2026, contra menos de 5% em 2025. Todo fornecedor está correndo para acoplar um agente ao seu produto. O problema mais difícil, aquele que a maioria dos fornecedores ignora, é fazer esse agente conhecer de verdade o seu negócio. É disso que a divisão em quatro produtos trata, na prática: separar a interface (Genie One), o contexto de negócio (Genie Agents), as ferramentas de construção (Genie Code) e a camada de conhecimento por baixo de tudo isso (Genie Ontology). Os quatro funcionam da mesma forma, não importa se o seu workspace roda na AWS, no Azure ou no Google Cloud.
O que o Genie One faz?
O Genie One é a porta de entrada. É uma interface de chat, disponível na web, no Slack, no Microsoft Teams e no celular, onde qualquer pessoa pode fazer uma pergunta sobre dados governados em linguagem simples e receber de volta um gráfico, um dashboard ou uma resposta escrita. A Databricks o criou pensando primeiro em usuários de negócio, mas nada impede que um engenheiro de dados também o use.
O Genie One vai além de consultas básicas. Pergunte algo como "por que estão aparecendo duplicatas nesta tabela" e ele investiga, em vez de apenas rodar uma query. Ele se apoia nos seus dashboards existentes, nas queries salvas e em qualquer Genie Agent que você tenha construído. A Databricks o chamava de Databricks One antes de incorporá-lo à marca Genie.
O que os Genie Agents fazem?
Os Genie Agents guardam o conhecimento de negócio que o Genie One não tem por conta própria. Um agente define em quais tabelas confiar, o que a sua empresa quer dizer com termos como "cliente ativo" ou "receita líquida" e quais queries de exemplo contam como respostas corretas. Depois que alguém constrói esse agente, qualquer pessoa pode conversar com ele e obter uma resposta consistente, sem SQL e sem abrir chamado para o time de dados.
Nós mesmos testamos isso com um portfólio de ações simples: US$ 100 em Apple e US$ 200 em Microsoft, comprados em novembro de 2024. O histórico de preços das ações já existia no Unity Catalog. O portfólio em si, não. Ao ser perguntado diretamente, o Genie One sinalizou corretamente o que estava faltando em vez de chutar, e se ofereceu para assumir uma divisão igual entre as duas ações. Só depois que construímos um Genie Agent definindo as posições reais, as quantidades de ações e as fórmulas de valor é que a mesma pergunta retornou uma resposta de verdade: um portfólio avaliado em US$ 387,61 contra os US$ 300 originais, um ganho de 29,2%, com o cálculo completo exibido. Os dados não tinham mudado. O contexto, sim.
O que o Genie Code faz?
O Genie Code é o lado de desenvolvimento da família, e substituiu o Databricks Assistant em 2026. Ele escreve e executa código, constrói pipelines e dashboards, depura erros e trabalha diretamente com tabelas, colunas e linhagem do Unity Catalog.
A diferença real em relação ao antigo Assistant é que o Genie Code é agêntico. Dê a ele uma tarefa, e ele planeja os passos, encontra as tabelas certas, escreve o código, executa e verifica a própria saída, mais próximo do Claude Code ou do GitHub Copilot do que de um autocomplete de resposta única. Isso também significa que ele pode executar código e modificar ou excluir recursos por conta própria. Por padrão, ele pede permissão antes de cada ação. Você pode mudar isso para "sempre permitir". Não faça isso perto de produção. Um passo errado pode apagar algo que você não vai conseguir rastrear depois.
O que o Genie Ontology faz?
O Genie Ontology fica por baixo dos três produtos e ainda está em public preview. Ele constrói um grafo de conhecimento automático do seu negócio: métricas, definições e as relações entre os seus dados e os conceitos que a sua empresa realmente usa, tudo extraído do Unity Catalog e de mais de 50 aplicativos conectados.
O objetivo é dar embasamento. Se alguém pergunta por "receita líquida", o Genie não deveria ter que adivinhar o que isso significa. Ele deveria encontrar a definição que a sua organização já estabeleceu e responder com ela, não com uma invenção de aparência plausível. Essa é a diferença entre uma resposta útil e uma resposta errada dita com confiança.
Qual ferramenta do Genie você deve usar?
A escolha é mais simples do que os nomes sugerem. Comece perguntando ao Genie One. Se ele responder de forma confiável, pronto. Se a pergunta precisa de um contexto de negócio que o Genie ainda não tem, esse é o sinal para construir um Genie Agent. Se o pedido é para construir ou alterar algo, em vez de perguntar sobre algo, o Genie One vai avisar e indicar o Genie Code.
Quanto custa, de fato, rodar o Genie?
O Genie tem duas contas separadas, e só uma delas é fácil de enxergar.
A primeira é o uso de LLM, medido em Databricks Units (DBUs). Cada usuário identificado recebe 150 DBUs gratuitos de uso do Genie Code por mês. O Genie One e os Genie Agents continuam gratuitos para interações de usuários até 31/01/2027. O uso além da franquia gratuita é cobrado sob demanda. Service principals não recebem nada disso. O uso deles é cobrado desde a primeira requisição, que é exatamente onde o uso automatizado do Genie costuma gerar uma conta surpresa.
O segundo custo é o de computação. As respostas do Genie ainda precisam rodar em algum lugar, geralmente um SQL warehouse ou computação serverless. Essa conta é totalmente separada da franquia do Genie e aparece como uso comum do Databricks, sem nenhuma linha que diga "Genie" em lugar algum. Praticamente todo time de FinOps hoje trata esse tipo de gasto com IA como parte do trabalho: 98% já gerenciam alguma forma de custo de IA, contra 31% há apenas dois anos. O Genie é uma nova versão de um problema com o qual os profissionais de FinOps já convivem.
Se você já acompanha de perto os gastos com Databricks, incorpore o Genie a esse processo agora, antes que o uso cresça para além de um punhado de usuários-piloto. Uma plataforma como o SELECT para Databricks, que já concilia as cobranças de DBU com o custo da infraestrutura de nuvem subjacente, é o lugar natural para acompanhar o consumo de computação do Genie, em vez de tratá-lo como um projeto à parte. Para entender em mais detalhes como a Databricks cobra pela computação, veja nosso detalhamento dos preços e tiers de DBU do Databricks.
Preços válidos em agosto de 2026. O modelo de cobrança do Genie mudou mais de uma vez este ano. Consulte a página de preços da Databricks antes de orçar com base nesses números.
Por onde você deve começar, na prática?
Alguns pontos de partida, em ordem.
Pergunte antes de construir. Se o Genie One já responde à pergunta de forma confiável hoje, você não precisa de um Agent para ela. Construa Genie Agents onde a mesma pergunta de negócio aparece repetidamente e a resposta depende de um contexto que vive na cabeça de alguém, não em uma tabela. Use o Genie Code para trabalho de construção de verdade: pipelines, dashboards, depuração e mudanças em várias etapas. Mantenha os pedidos de permissão ativados em qualquer lugar perto de produção.
Defina um orçamento para o Genie no Unity AI Gateway antes que o uso passe de um punhado de pessoas, e marque-o com a tag databricks-product: genie. Tags adicionais podem ser acrescentadas sem risco, já que as tags de orçamento do Genie são aditivas: elas só tornam seus relatórios mais granulares, nunca menos precisos. Acompanhe a computação que o Genie dispara com a mesma atenção que o uso de LLM. A McKinsey constatou que, em qualquer função de negócio, no máximo 10% das organizações afirmam estar realmente escalando agentes de IA, e a falta de clareza sobre custos e sobre valor é boa parte do motivo pelo qual as demais ficam presas na fase de piloto.
A vantagem do Genie não é a interface de chat. É o contexto que fica por baixo dela, e a qualidade com que você alimenta esse contexto importa mais do que qual botão você clica primeiro. Cobrimos o detalhamento completo das quatro ferramentas, o teste de custo real que fizemos nós mesmos e como manter a computação do Genie atribuível no nosso ebook, Databricks Genie Explained.
Perguntas frequentes
O que é o Databricks Genie?
O Databricks Genie é uma família de quatro ferramentas: Genie One para fazer perguntas em linguagem simples, Genie Agents para codificar o contexto de negócio por trás dessas respostas, Genie Code para construir e depurar, e Genie Ontology para ancorar as três nos seus dados reais.
Genie One é a mesma coisa que o Databricks Assistant?
Não. O Genie One substituiu o Databricks One, a interface para usuários de negócio fazerem perguntas. O Databricks Assistant virou o Genie Code, a ferramenta para desenvolvedores. Eles atendem pessoas diferentes e tarefas diferentes.
O Databricks Genie é gratuito?
Em parte. O Genie One e os Genie Agents continuam gratuitos para interações de usuários até 31/01/2027. O Genie Code dá a cada usuário 150 DBUs gratuitos de uso de LLM por mês e depois cobra sob demanda. Nada disso cobre o SQL warehouse ou a computação serverless que o Genie dispara, que é cobrada separadamente nas tarifas normais do Databricks.
O que o Genie Ontology faz, exatamente?
O Genie Ontology constrói um grafo de conhecimento automático do seu negócio, com suas métricas, definições e as relações entre elas, extraídas do Unity Catalog e de mais de 50 aplicativos conectados, para que as respostas do Genie se ancorem em definições que a sua empresa já usa, e não em um palpite.
O que aconteceu com o Databricks Genie original?
O AI/BI Genie original, lançado em 2025, evoluiu para o que a Databricks agora chama de Genie Agents, passando por um produto intermediário chamado Genie Spaces. "Genie" agora se refere à família de produtos inteira, não apenas àquele recurso original.