Data Agent Kit chính thức phát hành: Tích hợp Google Data Cloud vào mọi Coding Agent

Google Cloud Data Agent Kit đã chính thức phát hành diện rộng. Data Agent Kit là bộ công cụ Model Context Protocol (MCP) và kỹ năng agent miễn phí giúp agent lập trình bạn đang dùng làm việc trực tiếp với các sản phẩm dữ liệu Google Cloud (dù dùng Antigravity, Claude Code, Codex hay các công cụ phổ biến khác).

Với phiên bản GA, Google bổ sung hỗ trợ cho BigQuery Graph, Bigtable, và Managed Service for Apache Spark truy cập vào Lakehouse mở, cùng hàng loạt cải tiến giúp trải nghiệm làm việc hàng ngày mượt mà hơn.

Data Agent Kit là gì?

Các coding agent hiện nay rất giỏi viết mã SQL, PySpark hay quy trình dữ liệu. Nhưng điều chúng thiếu là bối cảnh môi trường: bảng nào đang tồn tại, phân chia dữ liệu ra sao, bảng nào đáng tin cậy hay tại sao tác vụ tối qua bị lỗi. Mặc định nếu không có bối cảnh, bạn sẽ phải sao chép thủ công cấu trúc bảng hay nhật ký lỗi vào khung trò chuyện.

Data Agent Kit giải quyết khoảng trống đó nhờ 2 yếu tố:

• Công cụ MCP: Kết nối hơn 15 dịch vụ Google Data Cloud để agent kiểm tra cấu trúc, chạy truy vấn, đọc nhật ký tác vụ và quản lý tài nguyên môi trường live.
• Kỹ năng do Google biên soạn: Hướng dẫn mã nguồn mở từ các kỹ sư Google Cloud giúp dạy agent các thực hành tốt nhất như tối ưu SQL BigQuery, thiết kế khóa hàng Bigtable và xây dựng quy trình dbt (data build tool).

Bạn có thể dùng Data Agent Kit ở bất kỳ đâu: dưới dạng tiện ích mở rộng IDE cho VS Code, Antigravity, Cursor; plugin cho Antigravity CLI, Claude Code, Codex; hoặc cài sẵn trong Cloud Shell và Cloud Workstations. Tiện ích mở rộng IDE tích hợp phiên bản Google Cloud Console thu nhỏ ngay trong trình soạn thảo để bạn xem dữ liệu và duyệt công việc của agent thuận tiện.

How it works

Giả sử bạn yêu cầu agent: “Dự báo nhu cầu tháng tới cho các sản phẩm bán chạy nhất và kiểm tra xem kho hàng có đủ đáp ứng không.” Data Agent Kit sẽ tải các kỹ năng liên quan để tuân thủ thực hành chuẩn của Google. Agent tìm kiếm các bảng tin cậy trên Knowledge Catalog, dùng công cụ MCP chạy dự báo trong BigQuery, kiểm tra tồn kho trong AlloyDB và trả về kết quả tổng hợp. Mọi bước đều thực thi theo quyền phân phân quyền IAM của bạn.

Cách Data Agent Kit kết nối với dữ liệu.

Ứng dụng thực tế

Data Agent Kit hỗ trợ phân tích, cơ sở dữ liệu vận hành, lakehouse và đường ống dữ liệu. Dưới đây là các ví dụ thực tế khởi đầu với bản GA.

Phân tích và Đồ thị: BigQuery và BigQuery Graph (Mới trong GA)

Biểu đồ đồ thị giúp khám phá tự nhiên các mối quan hệ (như các sản phẩm hay được mua cùng nhau). Tạo đồ thị trước đây đòi hỏi phải viết thủ công DDL CREATE PROPERTY GRAPH, học cú pháp GQL và xác định các khóa liên kết.

Giờ đây bạn chỉ cần mô tả đồ thị mong muốn và agent sẽ tự tạo. Kỹ năng bigquery-graph-author ánh xạ các bảng thành các nút (node) và cạnh (edge), kiểm tra mối quan hệ so với dữ liệu thực tế và hiển thị kế hoạch phê duyệt. Kỹ năng bigquery-graph-query sau đó sẽ viết GQL và trình trực quan hóa đồ thị trong IDE cho phép bạn thao tác trực tiếp trên kết quả.

Xây dựng và trực quan hóa đồ thị thuộc tính BigQuery.

Cơ sở dữ liệu vận hành và thời gian thực: Spanner, AlloyDB, Cloud SQL và Bigtable (Mới trong GA)

Một số tính năng yêu cầu tải tức thì như nguồn tin cá nhân hóa hay danh sách vừa xem. Bigtable thiết kế tối ưu cho nhiệm vụ này nhờ thiết kế khóa hàng hiệu quả.

Với bản GA, Bigtable đồng hành cùng Spanner, AlloyDB và Cloud SQL trở thành cơ sở dữ liệu được hỗ trợ đầy đủ. Kỹ năng bigtable-basics giúp thiết kế cấu trúc theo thói quen đọc dữ liệu, cảnh báo các truy vấn quét toàn bộ bảng. Agent có thể tạo bảng và truy vấn bằng GoogleSQL. Trong IDE, bạn có thể duyệt các phiên bản và bảng Bigtable trực tiếp.

Agent hướng dẫn thiết kế cấu trúc và truy vấn Bigtable.

Lakehouse và Spark: Managed Service for Apache Spark và Lakehouse for Apache Iceberg (Mới trong GA)

Agent đã có thể truy vấn các bảng Apache Iceberg trong Lakehouse qua BigQuery. Giờ đây hệ thống hỗ trợ làm việc với các bảng này bằng Spark serverless trên Managed Service for Apache Spark mà không cần quản lý cụm máy chủ. Mỗi phiên làm việc duy trì trạng thái giúp tận dụng đầy đủ tính năng của Iceberg như phân nhánh (branching) hay truy xuất dữ liệu theo thời gian (time travel).

Dữ liệu không nhất thiết phải nằm trên Google Cloud. Kỹ năng federate-lakehouse-catalog kết nối Lakehouse với AWS Glue và Databricks Unity Catalog để truy vấn tại chỗ mà không cần xây dựng quy trình trích xuất dữ liệu trước.

Phân nhánh và truy vấn bảng Iceberg với Managed Service for Apache Spark.

Đường ống dữ liệu và điều phối: dbt, Dataform và Managed Service for Apache Airflow

Khi logic hoàn tất, agent có thể chuyển đổi thành quy trình tự vận hành. Agent viết các mô hình dbt hoặc Dataform, sau đó kỹ năng gcp-pipeline-orchestration sẽ lên lịch lập trình trên Managed Service for Apache Airflow. Các quy trình cũng có thể bao gồm các bước trên Gemini Enterprise Agent Platform.

Trình trực quan hóa trong IDE hỗ trợ theo dõi tiến độ công việc. Nếu một bước cần xử lý, tính năng Chẩn đoán (Diagnose) sẽ chuyển nhật ký cho agent để phân tích nguyên nhân gốc rễ và đề xuất phương án sửa lỗi.

Sửa lỗi quy trình Airflow không thành công cùng với agent.

Nâng cao trải nghiệm lập trình viên

Bản GA đơn giản hóa các thiết lập và quy trình làm việc hàng ngày. Bạn chỉ cần đăng nhập một lần và chọn dịch vụ Google Cloud sử dụng. Data Agent Kit sẽ tự động bật các API cần thiết và cấu hình máy chủ MCP. Trình chỉnh sửa SQL và sổ tay hỗ trợ tạo mã nội dòng, tham chiếu @ tới các bảng và so sánh sự thay đổi đề xuất. Tiện ích mở rộng cũng chia sẻ dự án đang chạy và thông tin lỗi để agent hiểu bối cảnh tốt hơn.

Các công cụ cốt lõi được tối ưu hóa phản hồi nhanh hơn. Sổ tay Spark mới tự động tạo và chọn môi trường thực thi Spark Connect, các truy vấn Spark SQL chạy trong phiên cô lập có chỉ số thực thi. Trình duyệt danh mục tải nhanh hơn và tích hợp các tập dữ liệu công khai BigQuery. Kỹ năng được tinh chỉnh giúp agent hoàn thành công việc nhanh hơn và tốn ít token hơn.

Ready for business

Data Agent Kit được cung cấp hoàn toàn miễn phí; bạn chỉ trả phí theo giá tiêu chuẩn cho các dịch vụ Google Cloud mà agent sử dụng. Kỹ năng hướng dẫn agent theo các mẫu truy vấn tối ưu chi phí (như kiểm tra khóa phân vùng trước khi thực thi BigQuery). Do kỹ năng là mã nguồn mở trên GitHub, doanh nghiệp có thể kiểm tra hoặc tùy chỉnh theo chuẩn nội bộ.

Về kiểm soát truy cập, agent kết nối dưới danh nghĩa tài khoản của bạn hoặc tài khoản dịch vụ giả lập, áp dụng tự động các chính sách bảo mật hàng và cột. Quản trị viên kiểm soát truy cập MCP bằng IAM, sàng lọc lưu lượng qua Model Armor và giới hạn phạm vi qua VPC Service Controls.

Cài đặt và Bắt đầu

Bạn có thể cài đặt Data Agent Kit chỉ trong chưa đầy một phút trên trình chỉnh sửa IDE hoặc cửa sổ dòng lệnh (terminal).

Lựa chọn 1: Cài đặt Tiện ích mở rộng IDE

• Tiện ích mở rộng IDE: Tìm kiếm “Google Cloud Data Agent Kit” trong bảng Tiện ích mở rộng của VS Code, Antigravity IDE, Cursor hoặc các trình chỉnh sửa tương thích. Bạn cũng có thể cài đặt từ VS Code Marketplace hoặc Open VSX.
• Antigravity 2.0: Truy cập Settings > Customizations > Build with Google Plugins, sau đó tải xuống Data Agent Kit.
• Cloud Shell và Cloud Workstations: Đã được cài đặt sẵn mặc định; bạn chỉ cần mở trình chỉnh sửa và đăng nhập.

Lựa chọn 2: Cài đặt Plugin CLI

Chạy câu lệnh cho lập trình viên agent ưa thích của bạn bằng kho lưu trữ chính thức GoogleCloudPlatform/data-agent-kit-plugin:

# Antigravity CLI

agy plugin install https://github.com/GoogleCloudPlatform/data-agent-kit-plugin

​# Claude Code

claude plugin install data-agent-kit-starter-pack@claude-plugins-official

​# Codex CLI

codex plugin marketplace add GoogleCloudPlatform/data-agent-kit-plugin

codex plugin add dak@dak-marketplace

Sau đó hãy thử gửi câu lệnh đầu tiên:

What are this week’s fastest rising search terms in the US that weren’t in the last week’s top 10? Use the BigQuery public Google Trends dataset.

Plugin Data Agent Kit đang chạy trong Claude Code.