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Google 最新推出的 AI 代理，与传统聊天机器人截然不同，是专为企业设计的自主问题解决工具。通过与 BigQuery、Spanner 和 Gemini 的深度集成，这些代理正在彻底改变数据分析、编码和基础设施管理的传统模式。,
技术革新与数据代理的融合
在 Google Cloud Next Tokyo 2025 大会上，Google 数据云总经理 Yasmeen Ahmad 强调，我们与数据的交互方式正从人类主导的分析转向与智能代理的协作伙伴关系。她将这一转变称为“代理性转变”，并描述为一个新时代，其中专门的 AI 代理自主协作，以前所未有的规模和速度解锁洞察力。
代理性转变：从聊天机器人到自主工具
AI 聊天机器人与 AI 代理之间的界限虽然模糊，但本质区别在于后者是执行自主任务的工具。Google 正在开发的代理能够自动化和简化数据工作者的任务，使专业人员能够从繁琐的工作中解放出来，专注于更高价值的任务。这些代理不仅能够相互通信，还能在虚拟团队中协同工作，为企业提供前所未有的效率和洞察力。,
数据管理的新纪元
随着 AI 代理的广泛应用，传统数据库已无法满足其需求。Google 通过增强其数据库产品，如为 AlloyDB 和 Spanner 添加列式引擎，实现了对实时事务数据的快速分析查询。这些改进不仅提高了查询速度，还优化了对实时操作数据的快速访问，为 AI 代理提供了强大的数据支持。,
新代理能力的引入
Google 还宣布了一系列新功能，将代理嵌入其最大的数据工具中。例如，数据工程代理可以简化和自动化复杂的数据管道，而 Spanner 迁移代理则能简化从遗留系统到 BigQuery 的数据迁移。此外，数据科学代理能够触发整个自主分析工作流程，包括探索性数据分析、数据清理、特征化、机器学习预测等。,
命令行编码工具的扩展
作为此次公告的一部分，Google 推出了 Gemini CLI 的扩展，称为 Gemini CLI GitHub Actions。这一工具在终端环境中提供了代理功能，帮助编码人员管理特定的错误报告和功能请求，加速拉取请求审查，并实现按需协作。,
代理的潜在影响
Google 的代理性转变无疑将对企业产生深远影响。这些代理不仅能够帮助高级专业人员提高效率，还可能改变初级员工的工作性质。然而，这也引发了关于代理是否真正为高级专业人员腾出时间，还是从初级员工手中夺走工作的讨论。
Google 的这些创新举措，无疑将推动企业数据管理和 AI 应用的进一步发展。随着这些技术的逐步成熟，我们有理由相信，AI 代理将在未来的企业运营中扮演越来越重要的角色。
