Google Cloud stellt sechs innovative KI-Agenten zur Verbesserung der Datennutzung vor
Um die Datenverarbeitung zu optimieren und die Analysefunktionen zu verbessern, hat Google Cloud sechs neue KI-Agenten eingeführt, die jeweils darauf zugeschnitten sind, als wertvoller Partner für verschiedene Datennutzer zu dienen, darunter Datenwissenschaftler, Ingenieure und Unternehmensanalysten.
Optimieren Sie das Data Engineering mit dem Data Engineering Agent
Den Auftakt macht der Data Engineering Agent, der sich derzeit in der Vorschauphase befindet und speziell auf Dateningenieure zugeschnitten ist. Mit diesem Tool können Nutzer Datenpipelines in BigQuery in einfacher, alltäglicher Sprache erstellen und verwalten. Anstatt durch komplexe Konfigurationen zu navigieren, können Nutzer ihre gewünschten Workflows beschreiben, die der Agent dann automatisch generiert und ausführt.
Revolutionierung der Datenanalyse mit dem Data Science Agent
Als nächstes folgt der Data Science Agent, der in die Colab Enterprise Notebook-Plattform integriert ist. Dieser Agent unterstützt umfassende analytische Workflows, von der Datenbereinigung bis hin zu Machine-Learning-Prognosen. Er ermöglicht Benutzern die nahtlose Erstellung von Plänen und die Ausführung von Code und vereinfacht so den Data-Science-Prozess.
Erweiterte Analyse mit dem Code Interpreter Agent
Der Code Interpreter Agent richtet sich an Geschäftsanwender und Analysten und baut auf dem bereits angekündigten Conversational Analytics Agent auf, der auf der Google Cloud Next 2024 vorgestellt wurde. Dieser innovative Agent ermöglicht es Nutzern, komplexe Anfragen in natürlicher Sprache zu stellen und generiert Python-Code zur Beantwortung dieser Anfragen. So kann er beispielsweise eine detaillierte Kundensegmentierungsanalyse mit einfachen Eingabeaufforderungen durchführen und Visualisierungen und Einblicke direkt in der sicheren Umgebung der Plattform bereitstellen.
Vereinfachung der Datenmigration mit dem Spanner Migration Agent
Für Nutzer von Spanner, dem ACID-kompatiblen relationalen Datenbankdienst von Google, erleichtert die Einführung des Spanner Migration Agent die Übertragung operativer Daten. Entwickler haben zudem die Möglichkeit, die neue Gemini Data Agents API zu nutzen, die die direkte Integration dieser Konversationstools in ihre Anwendungen ermöglicht.
Automatisierungslösungen für Entwickler: Gemini CLI GitHub Actions
Google hat außerdem die Gemini CLI GitHub Actions eingeführt, die speziell für Kommandozeilen-Enthusiasten entwickelt wurde. Dieses Tool automatisiert Repository-Verwaltungsaufgaben, wie beispielsweise die Überprüfung von Pull Requests, und steigert so die Effizienz von Versionskontrollprozessen.
Weitere Updates: Maschinelles Lernen und Suchinnovationen
Neben den neuen Agenten bestätigte Google die Verfügbarkeit von Gemini 2.5 Flash für lokalisierte maschinelle Lernverarbeitung in Japan und mehreren anderen Ländern. Die Vorschau der BigQuery AI Query Engine zielt darauf ab, die Benutzerinteraktion mit Daten durch die direkte Integration generativer KI in SQL-Abfragen zu transformieren.
Zur Verbesserung der Suchfunktionen hat Google die Hybridsuche in BigQuery eingeführt, die semantische Suchfunktionen mit traditionellen Stichwortsuchen kombiniert. Darüber hinaus steht nun adaptive Filterung in AlloyDB zur Optimierung von Vektorabfragen zur Verfügung, während die neue Spanner Columnar Engine große analytische Abfragen beschleunigen soll. Schließlich können Datenexperten nun Oracle-Anwendungen in Tokio ausführen. Die Unterstützung für Osaka wird für Anfang 2026 erwartet.
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