O Google na quarta-feira expandiu significativamente seu portfólio de agentes de IA, lançando um poderoso novo companheiro de equipe de codificação de IA para desenvolvedores e um conjunto de quatro agentes especializados para profissionais de dados. A empresa introduziu ações de gemini cli github, uma ferramenta gratuita que automatiza tarefas de codificação diretamente nos repositórios. Target=”_ Blank”> Crie pipelines de dados, acelere a ciência dos dados e ative análises de conversação . Esses lançamentos avançam na estratégia do Google para criar uma”empresa Agentic”. O movimento é enquadrado pelo Google como parte de uma”mudança de agitação”para criar uma empresa em que os agentes da IA automatizam fluxos de trabalho complexos, indo além dos assistentes simples.
An AI Teammate in Your GitHub Repository
Building on its popular open-source Gemini CLI released in June, Google has now launched Gemini CLI GitHub Ações , um companheiro de equipe de codificação de IA poderoso e sem custo. Em um movimento nascido de suas próprias necessidades de desenvolvimento, o Google está estendendo seus recursos de IA diretamente para o coração da colaboração da equipe. Agente para tarefas de rotina e um colaborador sob demanda para solicitações específicas. Diferentemente da ferramenta original da linha de comando projetada para uso individual, as ações do Gemini CLI Github são construídas para as plataformas em que as equipes de desenvolvimento trabalham juntas. Segundo o Google, o agente “conhece seu código, entende o que você deseja fazer e faz isso”, uma promessa destinada a reduzir significativamente o atrito do desenvolvimento. O lançamento inicial é fornecido com três fluxos de trabalho de código aberto principais projetados para automatizar a sobrecarga que pode diminuir os projetos modernos de software. Um segundo fluxo de trabalho fornece”revisões aceleradas de solicitação de tração”, fornecendo feedback instantâneo e perspicaz sobre as alterações de código para qualidade, estilo e correção. Isso libera revisores humanos para se concentrar em decisões arquitetônicas mais complexas.
O terceiro e mais interativo recurso é”colaboração sob demanda”. Simplesmente mencionando @gemini-cli em qualquer problema ou solicitação de tração, os desenvolvedores podem delegar trabalhos específicos. Isso inclui instruir o agente a”escrever testes para este bug”, implementar as alterações sugeridas acima”ou até”corrigir esse bug bem definido”. codificação. href=”https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/new-agents-and-ai-foundations-for-data-theams”Target=”_ Blank”> Como os profissionais de dados funcionam . Isso sinaliza uma mudança para trazer os mesmos recursos de agitação do mundo dos desenvolvedores para o núcleo de inteligência e análise de negócios, criando o que o Google chama de uma nova”força de trabalho de agentes de IA especializados”projetados como parceiros especializados para todos os usuários de dados. Em vez de roteirizar manualmente cada etapa, os usuários agora podem descrever uma meta em inglês simples, como: “Crie um pipeline para carregar um arquivo CSV, limpar essas colunas e participar de outra tabela”. O agente gera e orquestra todo o fluxo de trabalho, desde a ingestão de dados a transformações e verificações de qualidade. Alimentado por Gemini, esse agente pode desencadear fluxos de trabalho analíticos autônomos inteiros, incluindo análise de dados exploratórios, limpeza de dados e previsões de aprendizado de máquina. Ele opera como um parceiro colaborativo, criando um plano, executando código, raciocínio sobre os resultados e apresentando suas descobertas para feedback do usuário.
Google Agente de Ciência de Dados
Para usuários e analistas de negócios, o agente de análise de conversação existente está recebendo uma grande atualização com um novo interpretador de código . Desenvolvido em parceria com o Google DeepMind, esse recurso aborda questões críticas que vão além dos limites do simples SQL. Quando solicitado a executar uma tarefa complexa, como uma análise de segmentação de clientes, o agente traduz a consulta de linguagem natural em código Python executável, fornecendo um fluxo analítico completo com código gerado, explicações de linguagem natural e visualizações interativas. src=”Dados: imagem/svg+xml; nitro-inempty-id=mty0otozmza=-1; base64, phn2zyb2awv3qm94psiwidagmti4mca3mjaii HdpzhropsixmjgwiiBozwlnahq9ijcymcigEg1sbnm9Imh0dHa6ly93d3cudzmub3jnlziwmdavc3znij48l3n2zz4=”> Google Agente de intérprete de código
Finalmente, o Google está incorporando a IA raciocinando diretamente em seu mecanismo de consulta com o novo AI Consulta Engine em BigQuery. Isso permite que todos os profissionais de dados realizem cálculos movidos a IA em dados estruturados e não estruturados de dentro do próprio banco de dados. Esse recurso possibilita fazer perguntas subjetivas diretamente no SQL, como:”Qual dessas análises de clientes parecem mais frustradas?”
Construindo uma”empresa agêntica”com a segurança no núcleo
Esses novos agentes são os blocos de construção para o que o Google chama o”trabalho de trabalho”-um novo era. Essa visão se estende além das ferramentas de primeira parte, pois o Google está fornecendo componentes para os desenvolvedores construirem seus próprios sistemas. Servidor MCP. Estes, juntamente com o Kit de desenvolvimento de agentes Permite desenvolvedores a criar agentes personalizados. Novas ferramentas têm segurança robusta. As ações Ghomini CLI Github suportam autenticação sem credencial via Federação de identidade da carga de trabalho (WIF) . Isso elimina as chaves da API de longa duração, reduzindo os riscos de segurança. Os administradores obtêm controles de várias camadas, incluindo commandlisting . Target=”_ Blank”> integra-se à Opentelemetria Para uma observabilidade total. Isso permite que as organizações transmitam logs e métricas, fornecendo visibilidade em tempo real a todas as ações que o agente da IA toma. Este ecossistema é fundamentado em uma base de dados unificada, aprimorada por ferramentas como o Spanner Motor