智能体数据云

随着智能体扩展人类能力，我们正在见证需求的非线性爆发。现在，一名员工就可以创建每分钟触发数千次查询的智能体。智能体可以完成人类无法持续完成的工作。他们全天候监控业务数据。它们会实时采取行动。系统现在必须兼具支持智能体的高速度与大规模并发，并能放大人类的直觉洞察。

仅仅分析过去，甚至根据过去进行预测，已经远远不够了。智能体会立即执行。在智能体时代，系统必须在信号和解决方案之间形成闭环，让数据能够像世界变化一样快速地对世界产生影响。

智能体需要全面访问您的数据资产，包括隐藏在暗数据（例如合同、图片和邮件）中的 90% 未开发信息。然而，仅凭数据本身无法产生有效认知。为了将这些原始材料转化为知识，智能体需要丰富的语义上下文。

智能体需要访问您的所有数据才能有效运行。我们打破数据孤岛，将多模态 AI 引入数据，无论数据存储在何处。借助 Google Cloud Lakehouse 和对 Apache Iceberg 等开放格式的支持，我们融合了 Google 的优势和开放标准，让智能体能够激活 AWS、Azure 和本地数据，而无需移动数据。这种开放式湖仓一体方法实现了 117% 的投资回报率，投资回收期不到六个月。

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信任是连接情报与行动的桥梁。我们的 Knowledge Catalog 不仅提供简单的权限管理，还可为非结构化数据、机器学习模型和 AI 赋能的智能体工具提供主动的通用上下文，从而提高智能体的效率和准确性。通过集成 Looker 和我们的语义知识引擎，我们让智能体能够基于真实数据提供回答，将数据集识别准确率提高 50%，并将生成式 AI 幻觉减少多达 66%。

解锁值得信赖的 AI

Google 将 AI 深度内置，而非简单附加。我们是唯一一家在整个 AI 供应链中进行独特设计的提供商，从全球光纤网络和 TPU 到 Gemini 模型和 Gemini Enterprise Agent Platform，一切尽在掌握中。由于我们拥有自己的技术栈，因此在创建智能方面，我们的成本效益是竞争对手的 8-16 倍。Gemini 直接集成到技术栈中，只需更少的步骤即可解决问题。BigQuery 高级运行时可将查询速度提升 6 倍；与开源 Spark 相比，Lightning Engine 可将 Apache Spark 的运行速度提升 4.5 倍；AlloyDB 处理事务型工作负载的速度比标准 PostgreSQL 快 4 倍。

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这一角色的工作重心从模型训练转向智能体构建。通过集成 Gemini Enterprise 和 Spark，数据科学家可以构建紧邻数据的推理引擎。他们没有使用批量预测，而是构建了使用我们的知识引擎来对实时数据进行推理并立即做出回应的智能体。

分析不再是 SQL 检索任务，而是可信的对话。智能体位于用户和数据之间，通过 BigQuery 和 Looker 生成查询和可视化图表。这为员工提供了一支不知疲倦的数据分析师团队。

为了将思考转化为行动，开发者需要一个能够处理智能体思考过程的数据库。我们通过 AlloyDB 和 Spanner 将事务型和分析型世界融为一体。开发者现在可以构建在单个逻辑循环中读取历史记录并执行操作的智能体。通过 Model Context Protocol (MCP) 对智能体连接工具的方式进行标准化，我们实现了直接执行，将感知与行动联系起来。