Google Cloud推出AI数据代理与对话式分析，加速数据洞察

当前AI代理技术正在从根本上重塑应用与分析系统的格局。通用型AI平台往往无法直接获取企业数据库中存储的业务上下文，这是因为传统数据架构无法为全数据域内的AI代理提供统一的上下文支撑，不仅会导致AI代理的输出准确率不足，还会因为缺乏细粒度的访问控制机制，带来额外的安全隐患。

某云服务商推出的智能数据云平台，是一套原生支持AI的行动式系统，覆盖了运维与分析两大业务场景。该平台从定制化硬件到前沿大语言模型全链路融入AI技术，提供了一套可确定性、模板化的开发者框架，让AI代理能够基于实时企业数据进行推理，准确率接近100%，同时实现统一的数据治理能力。

近期，该平台推出了一系列全新的数据代理与配套工具，进一步降低了AI代理的开发门槛：面向业务分析师的对话式分析工具、面向数据科学家与数据库管理员的自动化智能数据代理，以及面向开发者的集成工具，帮助开发者更好地对接当前开放的AI代理生态。

对话式分析能力扩展

为了支持开发者通过自然语言构建AI代理，平台对全链路的对话式分析功能进行了扩展：

• 企业大数据查询工具对话式分析（预览版）：将先进的AI推理引擎直接集成到大数据查询工作室中，帮助数据与业务团队无需手动编写SQL语句，通过多模态合成与深度研究能力，依托业务上下文生成准确的答案。针对部分客户开放的代理工作流功能，还可以自动执行根因分析并调度相关操作，将企业数据转化为可落地的前瞻性智能洞察。
• 湖仓一体架构对话式分析（预览版）：依托统一的湖仓基础设施，支持用户通过自然语言查询跨AWS、Azure与本平台的分布式数据湖，无需移动任何数据即可整合多云平台的分析结果。
• 多数据库原生对话式分析（预览版）：针对分布式关系型数据库、全球分布式数据库与云关系型数据库推出的对话式分析功能，提供开箱即用的对话式AI能力，让所有用户都能轻松访问数据。用户可以通过自然语言与数据库交互，实时查看运营数据并获取分析洞察。
• 商业智能工具嵌入式对话式分析（正式可用）：支持通过低代码iframe方案，将AI代理直接嵌入自定义应用与内部工作流中，快速在各类应用中部署成熟的对话式AI能力。此外，商业智能工具的对话式分析API允许开发者创建多轮对话工作流，提供AI驱动的推荐结果，同时验证并解释底层SQL查询逻辑。我们还对商业智能工具的核心对话式分析代理进行了全面升级，该功能已正式可用，通过更优秀的推理与语义锚定能力，有效消除了查询歧义。

全新数据代理阵容

为了帮助数据专业人员从被动的数据管理转向主动智能，并让业务分析师更高效地与仪表盘交互，平台推出了多款全新的数据代理，将自动化、智能与自然语言能力融入日常工作流中：

• 数据工程代理（正式可用）：自动完成数据管道构建与维护的繁重工作，将自然语言需求转化为针对大数据查询工具与数据流服务的优化SQL或Python代码，主动识别并修复管道故障，通过建议架构优化与分区策略，确保数据基础具备可扩展性、可靠性与性能调优能力，无需手动反复尝试。
• 数据科学代理（预览版）：加速从原始数据到可投产模型的开发流程，帮助数据科学家推荐相关特征、生成标准的笔记本代码，并自动完成技术文档编写工作。
• 数据库可观测性代理（预览版，针对部分云关系型数据库、分布式关系型数据库、全球分布式数据库与宽表数据库客户开放）：主动监控数据库性能，在问题升级前持续识别潜在风险，并提供智能推荐与多轮修复工作流，实现快速且全面的故障排查与优化。该代理还能为整个数据库集群提供性能分析，帮助团队快速识别跨数据库的性能优化机会。
• 数据库部署代理（预览版）：消除数据库选型与部署的不确定性，通过评估用户提出的需求——从简单的用例描述到复杂的企业级需求——推荐最合适的云数据库方案，并指导用户完成部署流程。
• 商业智能工具仪表盘代理（预览版）：支持用户与仪表盘内的数据进行自然语言交互，用户可以通过提问获取上下文相关的答案，同时该功能还能自动生成仪表盘的关键洞察摘要。
• 前沿大语言模型企业版对话式分析（预览版，支持商业智能工具、大数据查询工具与湖仓一体架构）：将数据从业者构建的受治理智能直接交付给业务决策者。该功能作为智能数据云平台的“入口”，允许业务用户无需访问技术控制台，即可使用大数据查询工具、商业智能工具或湖仓一体架构中构建的AI代理。通过将这些代理从智能数据云发布到前沿大语言模型企业版，企业可以为用户提供统一的、锚定真实数据的交互界面，实现精准的数据探索与即时业务答案获取。
• 数据洞察代理（预览版）：在前沿大语言模型企业版中为用户提供统一的数据资产洞察，同时查询结构化数据源（如大数据查询工具与数据仓库）与非结构化数据（如会议记录与公开网络信息）。该代理作为日常业务用户的快速响应引擎，可以整合工作空间生态（文档、表格、云盘）与第三方应用（如项目管理工具、客户关系管理工具）中的信息，具备丰富的交互式可视化能力，并能持续学习以适配用户的使用偏好。
• 深度研究代理（预览版）：依托知识目录解决高风险、多层级的业务问题，不再局限于简单搜索，而是构建全面的研究计划，整合内部文档、大数据查询表与公开网络的信息，最终生成包含动态可视化与可验证引用的详细报告，同时严格遵循企业隐私与用户权限要求。

数据代理开发配套工具

AI代理开发的开源标准为构建AI应用与自定义代理的开发者提供了统一的框架，确保数据与工具的访问一致且安全。近期平台推出了以下工具，助力AI代理开发项目落地：

• 数据代理工具包（预览版）：在开发者常用的环境（集成开发环境/命令行工具）中提供标准化的技能与工具集，帮助数据从业者依托智能数据云平台的能力，规模化地发现、转换并处理数据，获得指导性的开发支持。
• 数据库托管MCP服务器（正式可用，支持分布式关系型数据库、全球分布式数据库、云关系型数据库、宽表数据库与云原生数据库）：全权管理AI模型安全连接数据所需的基础设施，无需用户自行托管、加固或扩展MCP服务器。开发者现在可以为AI代理提供跨数据库 portfolio的最新上下文，让AI模型能够基于最新的企业数据进行推理与行动。
• 商业智能工具托管MCP服务器（预览版）：允许任何MCP客户端或代理平台查询商业智能工具的语义模型，将受治理的商业智能洞察扩展到第三方应用中。
• 数据库MCP工具箱1.0（正式可用）：已达成重大稳定性里程碑，让开发者可以放心构建生产级应用。我们还对文档进行了全面改版，让该平台对人类开发者与自主AI代理都更加友好。
• 多数据库原生QueryData功能（预览版）：将自然语言问题转化为数据库查询语句。该功能原生集成在这些数据库中，通过元数据、查询示例与评估机制，实现接近100%准确率的自然语言转SQL能力。
• 通用商务协议分析功能（预览版，依托大数据查询工具）：允许商家与开发者将通用商务协议的实时事件直接流式传输到大数据查询工具中。该集成功能为代理驱动的商务场景提供开箱即用的可观测性，帮助团队监控转化漏斗、跟踪自动化结账性能并识别系统错误。通过在大数据查询工具中标准化这些指标，企业可以弥合AI驱动的交易与现有商业智能工作流之间的差距。

如需了解如何获取全新的代理与工具，可查看各文档链接中的详细说明。数据代理也可通过前沿大语言模型企业版与云服务商控制台访问。

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