Google miercuri și-a extins semnificativ portofoliul de agenți AI, lansând un nou coechipier puternic de codificare AI pentru dezvoltatori și o suită de patru agenți specializați pentru profesioniștii de date. The company introduced Gemini CLI GitHub Actions, a free tool that automates coding tasks directly within repositories.
Simultaneously, Google unveiled new agents for its Data Cloud designed to Construiți conducte de date, accelerați știința datelor și activați analizele conversaționale . Aceste lansări avansau strategia Google pentru a crea o „întreprindere agentică”. Mișcarea este încadrată de Google ca parte a unei „schimbări agentice” pentru a crea o întreprindere în care agenții AI automatizează fluxuri de lucru complexe, care se deplasează dincolo de asistenți simpli.
Un coechipier AI în depozitul dvs. GitHub
Bazându-se pe popularul său open-source Gemini CLI lansat în iunie, Google a lansat acum GitHub Marketplace, integrates into a developer’s repository to act as both an Agent autonom pentru sarcini de rutină și un colaborator la cerere pentru solicitări specifice. Spre deosebire de instrumentul original de linie de comandă conceput pentru utilizare individuală, acțiunile Gemini Cli Github sunt construite pentru platformele în care echipele de dezvoltare lucrează împreună.
declanșate de evenimente precum noi probleme sau solicitări de tragere, agentul funcționează asincron în fundal, folosind contextul complet al unui proiect pentru a gestiona sarcinile automat. Potrivit Google, agentul „îți cunoaște codul, înțelege ce vrei să faci și îl face”, o promisiune care vizează reducerea semnificativă a frecării pentru dezvoltare. Eliberarea inițială este livrată cu trei fluxuri de lucru de bază open-source, concepute pentru a automatiza cheltuielile generale care pot încetini proiectele software moderne.
Primul flux de lucru, „Intelligent Problem Triage”, automatizează gestionarea noilor probleme prin analizarea, etichetarea și prioritizarea acestora pentru a ajuta echipele să se concentreze asupra a ceea ce este cel mai mare. Un al doilea flux de lucru oferă „recenzii accelerate de solicitare de tragere”, oferind feedback instantaneu și perspicace asupra modificărilor de cod pentru calitate, stil și corectitudine. Aceasta eliberează recenzorii umani pentru a se concentra pe decizii arhitecturale mai complexe.
A treia și cea mai interactivă caracteristică este „colaborarea la cerere”. Menționând pur și simplu @Gemini-CLI în orice problemă sau cerere de tragere, dezvoltatorii pot delega lucrări specifice. Aceasta include instruirea agentului să „scrie teste pentru acest bug”, „implementați modificările sugerate mai sus” sau chiar „Remediați acest bug bine definit. Codificare.”
O nouă forță de muncă a agenților AI pentru cloud de date
În paralel, Google a introdus o nouă suită de patru agenți specializați în cloud de date, urmărind transformarea Cum funcționează profesioniștii de date . Acest lucru semnalează o mișcare pentru a aduce aceleași capabilități agentice din lumea dezvoltatorilor în centrul informațiilor de afaceri și al analiticelor, creând ceea ce Google numește o nouă „forță de muncă a agenților AI specializați”, concepută ca parteneri experți pentru fiecare utilizator de date.
Pentru inginerii de date, Google introduce agent de inginerie de date în Bigquery pentru a automatiza crearea de conducte complexe. În loc să scripteze manual fiecare pas, utilizatorii pot descrie acum un obiectiv în limba engleză simplă, cum ar fi „Creați o conductă pentru a încărca un fișier CSV, curățați aceste coloane și alăturați-l cu un alt tabel”. Apoi, agentul generează și orchestrează întregul flux de lucru, de la ingestia de date la transformări și verificări de calitate.
Google Data Engineering Agent
Oamenii de știință de date primesc noul agent de știință a datelor , o experiență încorporată în cadrul AI-First Colab Enterpris Alimentat de Gemeni, acest agent poate declanșa întregul fluxuri de lucru analitice autonomice, incluzând analiza datelor exploratorii, curățarea datelor și predicții de învățare automată. Funcționează ca partener de colaborare, creând un plan, executarea codului, argumentarea rezultatelor și prezentarea constatărilor sale pentru feedback-ul utilizatorilor.
Google Date Science Science Agent
Pentru utilizatorii de afaceri și analiștii, agentul de analiză conversațională existent primește o actualizare majoră cu un nou Code Interpreter . Dezvoltată în parteneriat cu Google DeepMind, această caracteristică abordează întrebări critice care depășesc limitele SQL simple. Când i s-a cerut să îndeplinească o sarcină complexă, cum ar fi o analiză de segmentare a clienților, agentul traduce interogarea limbajului natural în codul Python executabil, oferind un flux analitic complet cu cod generat, explicații de limbaj natural și vizualizări interactive.
Google Cod Interpreter Agent
În sfârșit, Google încorporează raționamentul AI direct în motorul său de interogare cu noul AI Query Engine în BigQuery. Acest lucru permite tuturor practicienilor de date să efectueze calcule alimentate AI atât pe date structurate, cât și pe cele nestructurate din baza de date în sine. Această capacitate face posibilă punerea de întrebări subiective direct în SQL, cum ar fi „Care dintre aceste recenzii ale clienților sună cea mai frustrată?”
Construirea unei „întreprinderi agentice” cu securitate la Core
Acești noi agenți sunt blocurile de construcție pentru ceea ce Google numește „Schimbarea agentică”-o nouă rată în care agenții AI specializați AI. Această viziune se extinde dincolo de instrumentele din prima parte, deoarece Google oferă componente dezvoltatorilor să își construiască propriile sisteme.
Pentru a activa acest lucru, compania lansează gemini-agi/reference/rest”țintă=”_ blank”> gemini data de data. Looker MCP Server. Acestea, împreună cu kit de dezvoltare a agentului , permit dezvoltatorilor să creeze agenți personalizați, un concept explorat în cercetarea ca lanțul său, astfel Noile instrumente au o securitate robustă. GEMINI CLI GitHub Actions acceptă autentificarea de acreditare-neless prin Federația de identitate a volumului de muncă (wif) . Aceasta elimină cheile API de lungă durată, reducând riscurile de securitate. Administratorii primesc controale multi-layred, inclusiv comandă inlowlisting .
sistem se integrează cu OpenTelemetry pentru observabilitate completă. Acest lucru permite organizațiilor să transmită jurnalele și valorile, oferind vizibilitate în timp real în fiecare acțiune pe care agentul AI. Acest ecosistem este întemeiat într-o fundație de date unificate, îmbunătățită de instrumente precum Columnar Engine .
