Stellen Sie mit leistungsstarken agentischen Tools und Fähigkeiten in Visual Studio Code, Antigravity, Cursor, Claude Code und anderen Anwendungen eine Verbindung zu mehr als 20 Google Data Cloud-Diensten her. Für Google Cloud-Nutzer kostenlos.
Features
Das Data Agent Kit bietet eine einheitliche Schnittstelle für die Interaktion mit Cloud-Ressourcen. Sie können BigQuery-Schemas durchsuchen, Cloud Storage-Dateien bearbeiten und Spark-Cluster überwachen, ohne zwischen der Cloud Console und Ihrer IDE wechseln zu müssen.
Beschreiben Sie einfach Ihre datenbezogene Aufgabe und lassen Sie Ihren KI-Agenten die Aufgabe für Sie erledigen. Das Data Agent Kit stellt Ihrem Agenten Tools und Fähigkeiten bereit, die er zum Schreiben von Notebooks, Ausführen von Abfragen, Bereitstellen von Pipelines und vielem mehr benötigt.
Das Data Agent Kit enthält von Google entwickelte KI-Agenten-Skills, die den gesamten Datenlebenszyklus abdecken – vom Schreiben optimierter SQL-Abfragen über die Bewertung des Sicherheitsstatus Ihrer Storage-Buckets bis hin zum Training und der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.
Installation
| Installation | |
|---|---|
| Umgebung | Anleitung |
Visual Studio Code | Über den Visual Studio Marketplace installieren |
Antigravity | Antigravity IDE
Antigravity CLI Führen Sie in Ihrem Terminal den folgenden Befehl aus: agy plugin install https://github.com/gemini-cli-extensions/data-agent-kit-starter-pack Antigravity 2.0 und die Antigravity-Erweiterung für VS Code
|
Claude Code | Claude Code CLI Führen Sie in Ihrem Terminal den folgenden Befehl aus: claude plugin install data-agent-kit-starter-pack@claude-plugins-official |
Codex | Codex CLI Führen Sie in Ihrem Terminal den folgenden Befehl aus: codex plugin marketplace add gemini-cli-extensions/data-agent-kit-starter-pack codex plugin add dak@data-agent-kit-starter-pack-marketplace |
Google Cloud Shell/Workstation | Das Data Agent Kit ist sowohl in Google Cloud Shell als auch in Google Cloud Workstation vorinstalliert. |
Cursor und andere VSCode-basierte IDEs |
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Installation
Antigravity
Antigravity IDE
Antigravity CLI
Führen Sie in Ihrem Terminal den folgenden Befehl aus:
agy plugin install https://github.com/gemini-cli-extensions/data-agent-kit-starter-pack
Antigravity 2.0 und die Antigravity-Erweiterung für VS Code
Claude Code
Claude Code CLI
Führen Sie in Ihrem Terminal den folgenden Befehl aus:
claude plugin install data-agent-kit-starter-pack@claude-plugins-official
Codex
Codex CLI
Führen Sie in Ihrem Terminal den folgenden Befehl aus:
codex plugin marketplace add gemini-cli-extensions/data-agent-kit-starter-pack
codex plugin add dak@data-agent-kit-starter-pack-marketplace
Google Cloud Shell/Workstation
Das Data Agent Kit ist sowohl in Google Cloud Shell als auch in Google Cloud Workstation vorinstalliert.
Cursor und andere VSCode-basierte IDEs
Funktionsweise
Das Data Agent Kit stattet Coding-Agents in Ihrer IDE oder CLI mit spezialisierten MCP-Tools und -Skills aus. Damit kann Ihr Agent Prompts in natürlicher Sprache direkt in aktive SQL-Abfragen, Pipelinecode oder ML-Aufgaben übersetzen und so den gesamten Datenlebenszyklus ohne Kontextwechsel optimieren.
Pipelines orchestrieren, transformieren und Fehler beheben
Erstellen Sie Pipelines, die Quelldaten in Tabellen umwandeln, die für die nachgelagerte Verwendung bereit sind, und führen Sie Qualitätsprüfungen durch, um Probleme zu erkennen. Entwickeln Sie Transformationen mit dbt oder Dataform und planen Sie Workflows mit Managed Service for Apache Airflow. Testen Sie Änderungen vor der Bereitstellung. Wenn eine Ausführung fehlschlägt, können Sie mit Ihrem Agenten das Problem anhand von Ausführungslogs und zugrunde liegendem Code nachverfolgen und dann eine Lösung entwickeln.
Pipelines orchestrieren, transformieren und Fehler beheben
Erstellen Sie Pipelines, die Quelldaten in Tabellen umwandeln, die für die nachgelagerte Verwendung bereit sind, und führen Sie Qualitätsprüfungen durch, um Probleme zu erkennen. Entwickeln Sie Transformationen mit dbt oder Dataform und planen Sie Workflows mit Managed Service for Apache Airflow. Testen Sie Änderungen vor der Bereitstellung. Wenn eine Ausführung fehlschlägt, können Sie mit Ihrem Agenten das Problem anhand von Ausführungslogs und zugrunde liegendem Code nachverfolgen und dann eine Lösung entwickeln.
Features entwerfen, Modelle trainieren und Inferenz automatisieren
Entwickeln und optimieren Sie Experimente in Jupyter-Notebooks mit Ihrem Agenten mithilfe von Python- oder Remote-Kernels in Managed Service for Apache Spark. Bereiten Sie Features über BigQuery-Daten vor und erstellen Sie Vorhersagemodelle mit BigQuery Machine Learning. Verbinden Sie die resultierende Arbeit mit einer geplanten Batch-Inferenz, die Vorhersagen für nachgelagerte Anwendungen verfügbar macht.
Features entwerfen, Modelle trainieren und Inferenz automatisieren
Entwickeln und optimieren Sie Experimente in Jupyter-Notebooks mit Ihrem Agenten mithilfe von Python- oder Remote-Kernels in Managed Service for Apache Spark. Bereiten Sie Features über BigQuery-Daten vor und erstellen Sie Vorhersagemodelle mit BigQuery Machine Learning. Verbinden Sie die resultierende Arbeit mit einer geplanten Batch-Inferenz, die Vorhersagen für nachgelagerte Anwendungen verfügbar macht.
Datenbanken abfragen, Lineage verfolgen und Geschäftsinformationen liefern
Erkunden Sie Daten in BigQuery und in operativen Datenbanken wie AlloyDB und Cloud SQL, um geschäftliche Fragen zu beantworten. Mit Knowledge Catalog können Sie relevante Datasets finden, wobei Datenqualitätsmesswerte und die Datenherkunft Ihre Analyse unterstützen. Arbeiten Sie mit Ihrem KI-Agenten zusammen, um Abfragen zu entwickeln und weiterführende Fragen zu Mustern in den Ergebnissen zu verfolgen. Erstellen Sie dann Visualisierungen oder wiederverwendbare Datenmodelle für Berichte und Geschäftsentscheidungen.
Datenbanken abfragen, Lineage verfolgen und Geschäftsinformationen liefern
Erkunden Sie Daten in BigQuery und in operativen Datenbanken wie AlloyDB und Cloud SQL, um geschäftliche Fragen zu beantworten. Mit Knowledge Catalog können Sie relevante Datasets finden, wobei Datenqualitätsmesswerte und die Datenherkunft Ihre Analyse unterstützen. Arbeiten Sie mit Ihrem KI-Agenten zusammen, um Abfragen zu entwickeln und weiterführende Fragen zu Mustern in den Ergebnissen zu verfolgen. Erstellen Sie dann Visualisierungen oder wiederverwendbare Datenmodelle für Berichte und Geschäftsentscheidungen.
Preise
| Dienst | Preis |
|---|---|
Das Data Agent Kit ist für Nutzer mit Google Cloud-Konten kostenlos verfügbar |
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