Googleは水曜日にAIエージェントのポートフォリオを大幅に拡大し、開発者向けの強力な新しいAIコーディングチームメイトと、データプロフェッショナル向けの4人の専門エージェントのスイートを立ち上げました。同社は、リポジトリ内でコーディングタスクを直接自動化する無料のツールであるGemini Cli Githubアクションを導入しました。 href=”https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/new-agents-and-ai-foundations for-data-teams”target=”_ blank”>データパイプラインを構築し、データサイエンスを加速し、会話型分析を可能にします。これらのローンチは、「エージェントエンタープライズ」を作成するためのGoogleの戦略を進めています。
この二重発表は、クラウドと開発者のエコシステム全体に特殊な自律AIを埋め込むための明確な戦略的推進を強調しています。この動きは、AIエージェントが複雑なワークフローを自動化し、単純なアシスタントを超えて移動する企業を作成するための「エージェントシフト」の一部としてGoogleによって枠組されています。
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アクション、強力で非コストのAIコーディングチームメイト。 In a move born from its own development needs, Google is extending its AI capabilities directly into the heart of team collaboration.
The tool, now available in beta on the GitHub Marketplace, integrates into a developer’s repository to act as both an定期的なタスクの自律剤と、特定のリクエストのオンデマンドコラボレーター。個々の使用のために設計された元のコマンドラインツールとは異なり、Gemini Cli Githubアクションは、開発チームが協力するプラットフォーム向けに構築されています。
新しい問題やプル要求などのイベントによってトリガーされ、エージェントはバックグラウンドで非同期に動作し、プロジェクトの完全なコンテキストを使用してタスクを自動的に処理します。 Googleによると、エージェントは「コードを知っており、あなたがやりたいことを理解し、それを成し遂げます」と、開発摩擦を大幅に削減することを目的とした約束です。最初のリリースは、最新のソフトウェアプロジェクトを遅くすることができるオーバーヘッドを自動化するために設計された3つのコアオープンソースワークフローを備えています。
最初のワークフロー「インテリジェントな問題のトリアージ」は、チームが最も重要なことに集中できるように分析、ラベル付け、および優先順位を付けることにより、新しい問題の管理を自動化します。 2番目のワークフローは、「アクセラレーションのプルリクエストレビュー」を提供し、品質、スタイル、正確性のコードの変更に関する即時かつ洞察に富んだフィードバックを提供します。これにより、人間のレビュアーがより複雑なアーキテクチャの決定に集中するために解放されます。
3番目で最もインタラクティブな機能は「オンデマンドコラボレーション」です。 @gemini-cliに問題やプル要求で言及するだけで、開発者は特定の作業を委任できます。これには、エージェントに「このバグのテストを書く」、「上記の変更の実装」、または「この明確なバグを修正する」ように指示することが含まれます。”
データクラウドのAIエージェントの新しい労働力
並行して、Googleは4人の専門エージェントの新しいスイートをデータクラウドに導入しました。 href=”https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/new-agents-and-ai-foundations-for-data-teams”target=”_ blank”>データ専門家の仕組み。これは、開発者の世界からビジネスインテリジェンスと分析の中核に同じエージェント機能をもたらす動きを示しており、Googleがすべてのデータユーザー向けの専門家パートナーとして設計された新しい「専門のAIエージェントの労働力」と呼んでいるものを作成します。各ステップを手動でスクリプト化する代わりに、ユーザーは「パイプラインを作成してCSVファイルをロードし、これらの列をクレンジングし、別のテーブルで結合する」など、平易な英語で目標を記述できるようになりました。その後、エージェントは、データの摂取から変換や品質チェックまで、ワークフロー全体を生成し、組織化します。
Googleデータエンジニアリングエージェント
データサイエンティストは、BigQueryおよびVertex AIのAIファーストColabエンタープライズノートブックに埋め込まれた新しいデータサイエンスエージェントを受け取ります。 Geminiを搭載したこのエージェントは、探索的データ分析、データクリーニング、機械学習予測など、自律分析ワークフロー全体をトリガーできます。共同パートナーとして動作し、計画の作成、コードの実行、結果についての推論、ユーザーフィードバックの結果を提示します。 src=”data:image/svg+xml; nitro-empty-id=mty0nzozmji=-1; base64、phn2zyb23qm94psiwidagmti4mca1oduii hdpzhropsixmjgwiibozwlnahq9iju4nsigeg1sbnm9imh0dha6ly93d3cudzmub3jnlziwmdavc3znij48l3n2zz4=”> googleデータサイエンスエージェント
ビジネスユーザーとアナリストのために、既存の会話分析エージェントは、新しいコードインタープリターを使用して主要なアップグレードを受けています。 Google DeepMindと協力して開発されたこの機能は、単純なSQLの限界を超える重要な質問に対処しています。顧客セグメンテーション分析などの複雑なタスクを実行するように求められたとき、エージェントは自然言語クエリを実行可能なPythonコードに翻訳し、生成されたコード、自然言語の説明、およびインタラクティブな視覚化を備えた完全な分析フローを提供します。 src=”data:image/svg+xml; nitro-empty-id=mty0otozmza=-1; base64、phn2zyb23qm94psiwidagmti4mca3mjaii hdpzhropsixmjgwiibozwlnahq9ijcymcigeg1sbnm9imh0dha6ly93d3cudzmub3jnlziwmdavc3znij48l3n2zz4=”> googleコードインタープリターエージェント
最後に、GoogleはBigQueryの新しい AIクエリエンジンを使用して、AIの推論をクエリエンジンに直接埋め込みます。これにより、すべてのデータプラクティショナーは、データベース自体から構造化されたデータと非構造化データの両方でAI駆動の計算を実行できます。この機能により、「これらの顧客レビューのどれが最もイライラしているように聞こえますか?」など、SQLで主観的な質問をすることができます。 Googleが開発者が独自のシステムを構築するためのコンポーネントを提供しているため、このビジョンはファーストパーティツールを超えて拡張されています。 Looker MCPサーバー。これらは、エージェント開発キットで、開発者がカスタムエージェントを作成したカスタムエージェントを作成できるようにすることができます。そのため、新しいツールには堅牢なセキュリティがあります。 gemini cli githubアクションは、ワークロードID連邦（WIF）を介して資格のない認証をサポートします。これにより、長寿命のAPIキーが排除され、セキュリティリスクが軽減されます。管理者は、 loadlisting 。ターゲット=”_ blank”>完全な観測可能性を得るために、Opentelemetry と統合します。これにより、組織はログとメトリックをストリーミングでき、AIエージェントが取るすべてのアクションにリアルタイムの可視性を提供できます。このエコシステムは、