谷歌雲端推出六款創新人工智慧代理，提升數據利用率
為了簡化資料處理並增強分析能力，Google Cloud 推出了六個新的 AI 代理，每個代理都旨在成為不同資料使用者的寶貴合作夥伴，包括資料科學家、工程師和業務分析師。
使用資料工程代理程式簡化資料工程
首先介紹的是資料工程代理程式 (Data Engineering Agent)，目前處於預覽階段，專門針對資料工程師。該工具允許使用者使用簡單的日常語言在 BigQuery 中建立和管理資料管道。使用者無需瀏覽複雜的配置，只需描述所需的工作流程，代理程式就會自動產生並執行這些工作流程。
利用數據科學代理徹底改變數據分析
接下來是整合到 Colab Enterprise Notebook 平台的資料科學代理程式。該代理程式支援全面的分析工作流程，從資料清理到機器學習預測。它允許用戶無縫地起草計劃並執行程式碼，從而簡化資料科學流程。
使用程式碼解釋器代理增強分析
程式碼解釋器代理程式基於先前在 Google Cloud Next ’24 大會上展示的對話分析代理，旨在滿足業務用戶和分析師的需求。這款創新代理商允許使用者使用自然語言發出複雜請求，並產生 Python 程式碼來執行這些請求。例如，它可以透過簡單的提示進行詳細的客戶細分分析，並直接在平台的安全環境中提供視覺化結果和洞察。
使用 Spanner 遷移代理簡化資料遷移
對於使用 Google符合 ACID關係型資料庫服務 Spanner 的用戶來說， Spanner 遷移代理程式的推出使其能夠輕鬆遷移營運資料。此外，開發者還可以利用全新的Gemini 資料代理程式 API，將這些對話式工具直接整合到他們的應用程式中。
開發人員的自動化解決方案：Gemini CLI GitHub Actions
谷歌也推出了專為命令列愛好者設計的Gemini CLI GitHub Actions。此工具可自動執行儲存庫管理任務，例如審查拉取要求，從而提高版本控制流程的效率。
其他更新：機器學習和搜尋創新
除了新的代理商之外，Google還確認將在日本和其他幾個國家推出Gemini 2.5 Flash ，用於在地化機器學習處理。 BigQuery AI 查詢引擎的預覽版旨在透過將生成式 AI 直接整合到 SQL 查詢中來改變使用者與資料互動的方式。
為了增強搜尋功能，Google在 BigQuery 中引入了混合搜尋功能，將語義搜尋功能與傳統的關鍵字搜尋功能融合在一起。此外，AlloyDB中的自適應過濾功能現已可用於最佳化向量查詢，而全新的Spanner 列式引擎預計將加快大型分析查詢的速度。最後，資料專業人員現在可以在東京運行 Oracle 應用程序，預計 2026 年初將支援大阪。
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