Новые AI-агенты Google: возможности для разработчиков
В последнее время мир технологий стремительно меняется, и Google снова на передовой с анонсом пяти новых AI-агентов, которые могут существенно упростить жизнь разработчикам. Эти решения созданы для того, чтобы автоматизировать рутинные процессы, дать возможность сосредоточиться на более важных задачах и снизить затраты на реализацию проектов. Давайте рассмотрим каждый из этих агентов и их практическое применение.
1. BigQuery Data Agent
BigQuery Data Agent — это инструмент, который помогает разработчикам и аналитикам создавать и управлять данными с помощью естественного языка. Теперь для работы с данными не нужно писать сложные скрипты.
- Автоматизированный ввод данных: Агент может строить и управлять потоками данных из источников, таких как Google Cloud Storage, с помощью простых команд.
- Качество данных без кода: AI следит за качеством и целостностью данных, проводя проверки и трансформации без необходимости ручного кода.
- Подготовка данных с помощью AI: Автоматическая очистка данных, создание метаданных и эволюция схемы — все это возможно без усилий.
- Разговорный интерфейс: Разработчики могут описывать логику потока данных на естественном языке, а агент генерирует оптимизированный SQL или DataFrames.
2. Notebook Agent (NotebookLM для бизнеса)
Notebook Agent, доступный как NotebookLM для бизнеса, делает работу с BigQuery Notebooks более эффективной, предлагая мощные функции аналитики и построения моделей.
- Исследовательский анализ данных: Агент автоматически выполняет анализ данных и выделение признаков по запросам, что значительно ускоряет рабочие процессы.
- Предсказания в реальном времени: Модели и предсказания можно генерировать прямо в блокнотах, что минимизирует рутинный код.
- Организация знаний: Агент собирает и структурирует исследования и данные в интерактивные блокноты для команд.
- Синтез контента: Он может подводить итоги, генерировать часто задаваемые вопросы и даже создавать аудиорезюме.
3. Looker Code Assistant
Looker Code Assistant встраивает генеративный ИИ непосредственно в платформу аналитики Looker, делая ее доступной для пользователей без технического фона.
- Запросы на естественном языке: Пользователи могут задавать вопросы на обычном английском и получать визуализации или интерактивные графики.
- Пользовательские визуализации: Агент генерирует LookML и форматы JSON по запросу, ускоряя разработку дашбордов.
- Прогнозная аналитика: Объясняет методологию анализа и предлагает последующие вопросы, что повышает доверие пользователей.
- Контекст данных: Использует семантический слой Looker для точности запросов.
4. Database Migration Agent
Database Migration Agent упрощает переход с устаревших баз данных, таких как MySQL и Oracle, на современные облачные решения Google.
- AI для схем и кода: Агент анализирует и конвертирует схемы и процедуры в облачные форматы, снижая риски миграции.
- Минимальное время простоя: Использует непрерывную репликацию для миграции с почти нулевым временем простоя.
- Объяснимые миграции: Предоставляет сравнение старого и нового кода с подробными объяснениями.
- Управляемая работа: Полностью управляется Google Cloud без необходимости настройки инфраструктуры.
5. GitHub Agent (Gemini CLI GitHub Actions)
GitHub Agent — это открытый, автономный AI-агент, который оптимизирует рабочие процессы GitHub, автоматизируя рутинные задачи управления репозиториями.
- Классификация задач: Автоматически маркирует и приоритизирует проблемы на GitHub.
- Обзор запросов на изменения: Агент предлагает улучшения и предоставляет обратную связь, снижая нагрузку на разработчиков.
- Сотрудничество по запросу: Разработчики могут делегировать задачи, упоминая агента в вопросах или PR.
- Настраиваемые рабочие процессы: Поставляется с предустановленными рабочими процессами, но полностью открытый для настройки под нужды команды.
Заключение
Эти новые AI-агенты представляют собой значительный шаг к более автономным инструментам для разработчиков, где повторяющиеся и подверженные ошибкам задачи берёт на себя ИИ. Это позволяет сосредоточиться на инновациях и бизнес-логике, снижая технический порог для аналитики, миграции и сотрудничества. Инвестиции в такие технологии могут значительно сократить затраты и повысить эффективность команд, что в конечном итоге приведет к качественно новым результатам.
