Google Data Cloud 的 AI 輔助功能可簡化營運和數據分析工作流程。Gemini 可在 BigQuery、Spanner 和 AlloyDB 中協助您輕鬆生成、完成及說明複雜查詢。Gemini in BigQuery 也支援 Python 程式碼輔助功能。此外，這項服務還會提供脈絡建議，方便您準備資料，並提供可自訂的 SQL 翻譯功能，讓複雜的資料工作變得非常簡單又有效率。

Google Cloud 提供第一方代理，可自動執行資料工程、資料科學和數據分析作業。BigQuery 中的資料工程代理會使用 Knowledge Catalog 中繼資料進行轉換，自動管理管道建立和遷移作業。資料科學代理 可充分掌握脈絡，自動規劃資料準備和機器學習訓練作業，並自主修正錯誤，加快開發速度。資料庫導入代理會評估使用者需求，推薦最適合的 Google Cloud 資料庫，並引導使用者完成佈建程序。資料庫觀測能力代理會主動監控資料庫機群效能、找出異常狀況，並提供智慧建議和多輪修復工作流程，協助您排解問題並進行最佳化。

Deep Research 代理不僅能執行簡單的單一步驟查詢，還能進行廣泛的企業調查。可獨立建構多階段查詢、追蹤跨系統資料歷程、混合結構化資料表與非結構化資料 (例如 PDF、合約和圖片)，並彙整詳盡的研究簡報，說明根本原因和未來趨勢。

BigQuery 對話式數據分析可讓資料專業人員使用自然語言與代理對話，以實體、關係和業務指標為基礎，準確地從多模態和跨格式湖倉資料中擷取洞察資訊，並且執行預測。資料庫中的對話式數據分析可提供即時營運情報，讓您以自然語言與 Cloud SQL、Spanner 和 AlloyDB 互動。Looker 對話式數據分析可讓業務團隊使用自然語言和受管理的語意層，做出可靠的決策，進而減輕技術團隊的工作負擔。Looker 資訊主頁代理可直接在資訊主頁中加入自然語言查詢和自動摘要，進一步提升使用體驗。如需即時營運，主動式代理工作流程可自動調查異常狀況，並提出緩解計畫建議，讓您從被動收到報告轉為事件導向行動。

Gemini Enterprise 可讓專業人員和業務使用者以自然語言提問，立即取得洞察資訊。只要將在 BigQuery、Looker、Lakehouse 和資料庫中建構的對話式代理發布至集中管理的 Gemini Enterprise 代理庫，使用者就能透過單一介面存取企業資料系統。這種做法可完全捨棄資料生態系統的根本技術複雜性，同時確保在日常工作的環境中，資料存取權依然安全，且受到稽核與控管。管理員可透過 Gemini Enterprise 輕鬆提供存取權，確保資料互動安全無虞，並在日常工作的環境中受到稽核及控管。

開發人員可以輕鬆建構及嵌入自訂代理，解決獨特的企業資料難題。對話式數據分析 API 可讓您直接在自訂應用程式、內部工具或自動化工作流程中嵌入自然語言查詢功能。BigQuery ADK 整合工具組提供現成可用的函式，可用於探索結構定義、查詢及預測。Cloud SQL、AlloyDB 和 Spanner 的資料庫查詢資料可協助您建構營運資料專用代理。ADK 的 BigQuery Agent Analytics 外掛程式可讓您只用一行程式碼，就能將代理的活動資料直接串流至 BigQuery，即時觀察及評估成效。為進一步簡化作業，BigQuery Agent Analytics 的 Looker Looker 模塊提供現成可用的解決方案，方便您監控、偵錯及最佳化 AI 代理。

Data Agent Kit 將安全的 Model Context Protocol (MCP) 工具、原生 IDE 外掛程式，以及預先編碼的資料工程和資料科學技能，整合成單一開放原始碼套件，可簡化您的工作流程。這些功能直接導入 VS Code、Claude Code、Codex 和 Antigravity CLI 等 IDE，讓開發人員的角色從手動編寫管道程式碼，轉變為根據意圖在整個資料資產中進行開發。此外，開發人員還能運用開放原始碼的 MCP Toolbox，將代理安全連結至 AlloyDB、BigQuery、Spanner、Cloud SQL、Knowledge Catalog 和 Apache Spark。開始使用 Data Agent Kit。