Google 推出 Agentic Data Cloud 供 AI 代理使用

💡Google 重塑 AI 代理資料堆疊—將企業營運擴展至代理級自主。（48字）

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

Knowledge Catalog 從查詢日誌自動化語意元數據，無需人工數據管理員演進 Dataplex

為什麼重要

企業現可將資料營運擴展至代理規模，啟用結構化和非結構化資料，並具備內建信任與治理。此舉減少對人工資料管理的依賴，實現跨雲 24/7 自主 AI 行動。

下一步行動

在 Gemini CLI 中測試 Data Agent Kit，建置無需手動編碼的代理驅動資料管道。

誰應關注：Enterprise & Security Teams

AI-generated analysis for this event.

•Google 透過 Agentic Data Cloud 引入了『自主數據治理』概念，系統能根據 AI 代理的執行模式自動調整存取權限與快取策略，而非僅依賴靜態的存取控制列表（ACL）。
•該架構深度整合了 Google 的 Gemini 2.0 Pro 模型，專門針對非結構化數據的推理進行了優化，使代理能直接從原始日誌中提取業務邏輯，無需預先進行 ETL 轉換。
•Google 承諾在 Agentic Data Cloud 中實施『零信任代理架構』，確保 AI 代理在跨雲查詢時，其身份驗證與授權令牌（Token）具備即時撤銷與行為異常檢測功能。

📊 競品分析▸ Show

特色	Google Agentic Data Cloud	Snowflake Cortex AI	Databricks Data Intelligence Platform
核心代理架構	Data Agent Kit (MCP 整合)	Cortex Analyst/Search	Mosaic AI Agent Framework
跨雲查詢	BigQuery Omni (無出口費用)	Storage Integration	Delta Sharing
數據治理	Knowledge Catalog (自動化)	Horizon	Unity Catalog
定價模式	依代理執行任務量與運算量計費	依運算資源與 AI 模型使用量	依 DBU 與模型推理量計費

架構層級：採用基於事件驅動的架構，利用 Google Cloud Pub/Sub 作為代理間通訊的骨幹，確保數據變更能即時觸發代理行動。
元數據處理：Knowledge Catalog 利用圖神經網路（GNN）技術，自動映射數據資產間的隱性關聯，而非僅依賴關鍵字匹配。
查詢優化：引入『代理感知查詢優化器』（Agent-Aware Query Optimizer），能預測代理下一步可能需要的數據集，並提前將其載入至 BigQuery 的快取層。
互操作性：全面支援 Model Context Protocol (MCP)，允許代理在不修改底層程式碼的情況下，動態掛載第三方 SaaS 工具的 API 接口。

企業數據工程師的角色將從『數據管道構建者』轉型為『代理行為審計師』。

隨著數據管道自動化，人類的工作重心將轉移至監控 AI 代理的決策邏輯與合規性。

雲端供應商將全面取消跨雲數據傳輸的出口費用（Egress Fees）。

為了爭奪 AI 代理的數據存取權，Google 的零出口費用策略將迫使 AWS 與 Azure 跟進以維持競爭力。

2023-08

Google 推出 BigQuery Studio，整合數據分析與 AI 開發環境。

2024-04

Google Cloud Next 發表 Gemini 於 BigQuery 的深度整合功能。

2025-02

Google 擴展 Dataplex 功能，強化跨雲數據治理能力。

2026-04

Google Cloud Next 正式發布 Agentic Data Cloud。

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