Visual Studio Code、Antigravity、Cursor、Claude Code などの強力なエージェント ツールとスキルを使用して、BigQuery、AlloyDB、Knowledge Catalog など、15 以上の Google データクラウド サービスに接続できます。Google Cloud ユーザーは無料で使用できます。
機能
Data Agent Kit は、Cloud リソースを操作するための統合インターフェースを提供します。Cloud コンソールと IDE を切り替えることなく、BigQuery スキーマの参照、Cloud Storage ファイルの編集、Spark クラスタのモニタリングを行えます。
データ関連のタスクを説明するだけで、エージェントが推論してタスクを完了してくれます。Data Agent Kit は、ノートブックの作成、クエリの実行、パイプラインのデプロイなどに必要なツールとスキルをエージェントに提供します。
Data Agent Kit には、最適化された SQL の作成、ストレージ バケットのセキュリティ ポスチャーの評価、ML モデルのトレーニングとデプロイなど、データ ライフサイクル全体にわたる Google の独自のエージェント スキルが付属しています。
| 環境 | 手順 |
|---|---|
Visual Studio Code | Visual Studio Marketplace からインストールする |
Antigravity | Antigravity IDE
Antigravity CLI ターミナルで次のコマンドを実行します。 agy plugin install https://github.com/GoogleCloudPlatform/data-agent-kit-plugin Antigravity 2.0 と Antigravity VSCode 拡張機能
|
Claude Code | Claude Code CLI ターミナルで次のコマンドを実行します。 claude plugin marketplace add https://github.com/GoogleCloudPlatform/data-agent-kit-plugin claude plugin install dak@dak-marketplace |
Codex | Codex CLI ターミナルで次のコマンドを実行してください。 codex plugin marketplace add GoogleCloudPlatform/data-agent-kit-plugin codex plugin add dak@dak-marketplace |
Google Cloud Shell / Workstation | Data Agent Kit は Google Cloud Shell と Google Cloud Workstation の両方にプリインストールされている |
Cursor やその他の VSCode ベースの IDE |
|
Antigravity
Antigravity IDE
Antigravity CLI
ターミナルで次のコマンドを実行します。
agy plugin install https://github.com/GoogleCloudPlatform/data-agent-kit-plugin
Antigravity 2.0 と Antigravity VSCode 拡張機能
Claude Code
Claude Code CLI
ターミナルで次のコマンドを実行します。
claude plugin marketplace add https://github.com/GoogleCloudPlatform/data-agent-kit-plugin
claude plugin install dak@dak-marketplace
Codex
Codex CLI
ターミナルで次のコマンドを実行してください。
codex plugin marketplace add GoogleCloudPlatform/data-agent-kit-plugin
codex plugin add dak@dak-marketplace
Google Cloud Shell / Workstation
Data Agent Kit は Google Cloud Shell と Google Cloud Workstation の両方にプリインストールされている
Cursor やその他の VSCode ベースの IDE
仕組み
Data Agent Kit は、IDE または CLI のコーディング エージェントに、専門的な MCP ツールとスキルを提供します。エージェントは、自然言語プロンプトをアクティブな SQL クエリ、パイプライン コード、ML タスクに直接変換できるため、コンテキストを切り替えることなく、データ ライフサイクル全体を効率化できます。
パイプラインのオーケストレーション、変換、デバッグ
ソースデータをダウンストリームで使用できるテーブルに変換するパイプラインを構築し、品質チェックによって途中で問題を検出します。dbt または Dataform で変換を開発し、Managed Service for Apache Airflow でワークフローをスケジュールします。デプロイ前に変更をテストし、実行が失敗した場合は、エージェントと協力して実行ログと基盤となるコードをトレースして問題を特定し、修正を開発します。
パイプラインのオーケストレーション、変換、デバッグ
ソースデータをダウンストリームで使用できるテーブルに変換するパイプラインを構築し、品質チェックによって途中で問題を検出します。dbt または Dataform で変換を開発し、Managed Service for Apache Airflow でワークフローをスケジュールします。デプロイ前に変更をテストし、実行が失敗した場合は、エージェントと協力して実行ログと基盤となるコードをトレースして問題を特定し、修正を開発します。
特徴を設計し、モデルをトレーニングして、推論を自動化する
Managed Service for Apache Spark で Python カーネルまたはリモート カーネルを使用して、エージェントとともに Jupyter ノートブックでテストを開発、改良します。BigQuery データから特徴を準備し、BigQuery Machine Learning を使用して予測モデルを構築します。結果として得られた作業を、ダウンストリーム アプリケーションで予測を利用できるようにするスケジュール設定されたバッチ推論に接続します。
特徴を設計し、モデルをトレーニングして、推論を自動化する
Managed Service for Apache Spark で Python カーネルまたはリモート カーネルを使用して、エージェントとともに Jupyter ノートブックでテストを開発、改良します。BigQuery データから特徴を準備し、BigQuery Machine Learning を使用して予測モデルを構築します。結果として得られた作業を、ダウンストリーム アプリケーションで予測を利用できるようにするスケジュール設定されたバッチ推論に接続します。
データベースのクエリ、リネージの追跡、ビジネス分析情報の提供
BigQuery と運用データベース(AlloyDB や Cloud SQL など)をまたいでデータを探索し、ビジネス上の疑問を解決します。Knowledge Catalog を使用して、データ品質指標とリネージを基に分析を行い、関連するデータセットを見つけます。エージェントと協力してクエリを作成し、結果から得られたパターンを分析します。その後、レポートやビジネス上の意思決定のために、可視化や再利用可能なデータモデルを作成します。
データベースのクエリ、リネージの追跡、ビジネス分析情報の提供
BigQuery と運用データベース(AlloyDB や Cloud SQL など)をまたいでデータを探索し、ビジネス上の疑問を解決します。Knowledge Catalog を使用して、データ品質指標とリネージを基に分析を行い、関連するデータセットを見つけます。エージェントと協力してクエリを作成し、結果から得られたパターンを分析します。その後、レポートやビジネス上の意思決定のために、可視化や再利用可能なデータモデルを作成します。
料金
| サービス | 価格 |
|---|---|
Data Agent Kit は、Google Cloud アカウントをお持ちのユーザーに無料で提供されます。 |
Data Agent Kit は、Google Cloud アカウントをお持ちのユーザーに無料で提供されます。