Data Agent Kit
Ihr gesamter Daten-Stack in Ihrem bevorzugten agentischen Tool
Stellen Sie eine Verbindung zu über 15 Google Daten-Cloud-Diensten her, darunter BigQuery, AlloyDB und Knowledge Catalog. Nutzen Sie dazu leistungsstarke agentische Tools und Funktionen unter anderem in Visual Studio Code, Antigravity, Cursor, Claude Code. Für Google Cloud-Nutzer kostenlos.
Features
Cloud Console direkt in Ihrer IDE
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.
In natürlicher Sprache entwickeln
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.
Best Practices für Daten, integriert
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.
| 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/GoogleCloudPlatform/data-agent-kit-plugin 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 marketplace add https://github.com/GoogleCloudPlatform/data-agent-kit-plugin claude plugin install dak@dak-marketplace |
Codex | Codex CLI Führen Sie in Ihrem Terminal den folgenden Befehl aus: codex plugin marketplace add GoogleCloudPlatform/data-agent-kit-plugin codex plugin add dak@dak-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 |
|
Antigravity
Antigravity IDE
- Bereich „Erweiterungen“ öffnen
- Suchen Sie nach „Data Agent Kit“.
- Suchen Sie in den Suchergebnissen nach „Google Cloud Data Agent Kit“ und klicken Sie auf „Installieren“.
Antigravity CLI
Führen Sie in Ihrem Terminal den folgenden Befehl aus:
agy plugin install https://github.com/GoogleCloudPlatform/data-agent-kit-plugin
Antigravity 2.0 und die Antigravity-Erweiterung für VS Code
- Öffnen Sie die Seite mit den Antigravity-Einstellungen so:
- Antigravity 2.0: Klicke unten rechts auf dem Hauptbildschirm auf „Einstellungen“.
- Antigravity-VSCode-Erweiterung: Klicken Sie unten in der Statusleiste auf „Antigravity – Einstellungen“.
- Klicke in den Einstellungen auf „Anpassungen“.
- Suchen Sie nach „Build with Google Plugins“ und klicken Sie auf „Anpassen“.
- Suchen Sie in der Liste nach „Data Agent Kit“ und klicken Sie auf „Herunterladen“.
Claude Code
Claude Code CLI
Führen Sie in Ihrem Terminal den folgenden Befehl aus:
claude plugin marketplace add https://github.com/GoogleCloudPlatform/data-agent-kit-plugin
claude plugin install dak@dak-marketplace
Codex
Codex CLI
Führen Sie in Ihrem Terminal den folgenden Befehl aus:
codex plugin marketplace add GoogleCloudPlatform/data-agent-kit-plugin
codex plugin add dak@dak-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
- Öffnen Sie den Bereich „Erweiterungen“ in Ihrer IDE.
- Suchen Sie nach „Data Agent Kit“.
- Suchen Sie in den Suchergebnissen nach „Google Cloud Data Agent Kit“ und klicken Sie auf „Installieren“.
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.
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.
Data Engineering
Pipelines orchestrieren, transformieren und Fehler beheben
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.
Tutorials, Kurzanleitungen und Labs
Pipelines orchestrieren, transformieren und Fehler beheben
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.
Data Science
Features entwerfen, Modelle trainieren und Inferenz automatisieren
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.
Tutorials, Kurzanleitungen und Labs
Features entwerfen, Modelle trainieren und Inferenz automatisieren
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.
Datenanalyse
Datenbanken abfragen, Lineage verfolgen und Geschäftsinformationen liefern
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.
Tutorials, Kurzanleitungen und Labs
Datenbanken abfragen, Lineage verfolgen und Geschäftsinformationen liefern
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 |
Das Data Agent Kit ist für Nutzer mit Google Cloud-Konten kostenlos verfügbar
