Google Cloud выпустил 5 AI агентов для автоматизации задач разработчиков
Google Cloud представил пять специализированных AI агентов, которые сокращают рутинную работу команд разработчиков и аналитиков. Каждый агент нацелен на отдельную часть жизненного цикла разработки: от оркестрации данных и аналитических ноутбуков до Looker BI, миграции баз данных и автоматизации GitHub. Ниже подробное описание возможностей, технических основ и практических сценариев применения.
BigQuery Data Agent
BigQuery Data Agent добавляет управление конвейерами данных на основе естественного языка внутри BigQuery. Он предназначен для инженеров данных и аналитиков, которые хотят сосредоточиться на инсайтах, а не на рутинной настройке.
Ключевые возможности:
- Автоматическая загрузка данных из источников, таких как Google Cloud Storage, по простым запросам, что уменьшает потребность в кастомных ETL-скриптах.
- Нулевой код для проверок качества данных и AI-трансформаций, сохраняющих согласованность наборов данных.
- AI-ассистированная подготовка данных: очистка, генерация метаданных и эволюция схемы для структурированных и неструктурированных данных.
- Разговорный интерфейс, который преобразует описание логики конвейера в оптимизированный SQL или операции с DataFrame.
Техническая основа:
Агент построен на Gemini и использует распознавание намерений и генерацию кода на основе LLM. Он интегрирован с механизмом знаний BigQuery для обнаружения метаданных и отслеживания происхождения данных.
Notebook Agent (NotebookLM for Enterprise)
NotebookLM for Enterprise расширяет возможности BigQuery Notebooks, предоставляя сквозную AI-поддержку для аналитики и построения моделей прямо в ноутбуках.
Ключевые возможности:
- Проведение разведочного анализа данных и feature engineering по разговорным подсказкам, автоматизация типичных задач дата сайенса.
- Генерация моделей и предсказаний внутри ноутбуков, снижение объема шаблонного кода и ручной настройки.
- Курируемые базы знаний, объединяющие документацию, наборы данных и исследования в повторно используемые интерактивные ноутбуки.
- Синтез контента: суммаризация результатов, генерация FAQ и даже аудио-резюме для асинхронного потребления.
Техническая основа:
NotebookLM for Enterprise интегрирован с BigQuery Notebooks, управляется подсказками и включает функции корпоративного управления и совместной работы, отличающие его от потребительской версии NotebookLM.
Looker Code Assistant
Looker Code Assistant внедряет генеративный AI в Looker, делая аналитику доступной для бизнес-пользователей без потери возможностей для аналитиков.
Ключевые возможности:
- Запросы на естественном языке, которые возвращают визуализации, Python-код или интерактивные графики.
- Автоматическая генерация LookML и JSON-форматов по подсказкам для ускорения разработки дашбордов.
- Проактивные инсайты, объясняющие методологию анализа и предлагающие последующие вопросы.
- Контекстная точность благодаря семантическому слою Looker, что обеспечивает соответствие бизнес-определениям.
Техническая основа:
Ассистент работает на базе Gemini и Looker Explore API, переводя запросы на естественном языке в оптимизированные Looker-запросы, SQL и код визуализаций.
Database Migration Agent
Database Migration Agent (DMS с Gemini Assist) упрощает перенос устаревших баз данных, таких как MySQL, Oracle и SQL Server, в облачные решения Google Cloud, например Spanner, Cloud SQL и AlloyDB.
Ключевые возможности:
- AI-помощь при конвертации схем, хранимых процедур и функций в облачные форматы, сокращая ручной труд при миграции.
- Непрерывная репликация для минимального времени простоя при переносе.
- Объяснимые результаты миграции с покомпонентным сравнением старого и нового кода и подробными разъяснениями для разработчиков.
- Полностью управляемая serverless-операция без необходимости выделения инфраструктуры пользователем.
Техническая основа:
Агент использует Gemini для понимания и трансляции логики баз данных, проверки корректности миграции и пошагового сопровождения пользователей.
GitHub Agent (Gemini CLI GitHub Actions)
Gemini CLI GitHub Actions — открытый автономный агент, который автоматизирует повседневные операции с репозиториями и интегрируется в пайплайны GitHub Actions.
Ключевые возможности:
- Триаж issue: автоматическая классификация, проставление меток, приоритизация и маршрутизация на основе содержания и контекста проекта.
- Автоматическая проверка pull request с предложениями по улучшению и моментальной обратной связью.
- Коллаборация по запросу: разработчики могут пометить агента в issue или PR, чтобы делегировать задачи, например написание тестов.
- Расширяемые рабочие процессы: поставляется с набором дефолтных сценариев и доступен для кастомизации под потребности команды.
Техническая основа:
Агент построен на Gemini CLI, срабатывает асинхронно на события GitHub, использует контекст проекта для точных действий и интегрируется в GitHub Actions.
Практический эффект для команд
Агенты переводят рутинные и склонные к ошибкам операции под управление AI, снижая порог входа для аналитики, миграции и совместной работы. Это позволяет инженерам и аналитикам сосредоточиться на задачах с высокой добавленной стоимостью, сохраняя прозрачность и контроль через объяснимые выводы и интеграцию с существующими облачными и DevOps инструментами.