- vừa được xem lúc

Tương lai được dẫn dắt bởi Agent: Khám phá nền tảng dữ liệu & AI tự động của Google

0 0 1

Người đăng: Gung Typical

Theo Viblo Asia

AI giờ đây không còn chỉ là một tính năng — nó đang trở thành nền tảng trong cách chúng ta tương tác và khai thác giá trị từ dữ liệu. Đứng đầu trong sự chuyển mình này là Google Cloud, với chiến lược tiếp cận dữ liệu và AI theo hướng tự động hóa và do agent điều khiển.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá những đổi mới mới nhất mà Google vừa công bố, từ nền tảng dữ liệu và AI tự động cho đến các hệ thống đa agent trong Vertex AI.

Giải phóng toàn bộ tiềm năng dữ liệu với nền tảng AI của Google

Nền tảng dữ liệu và AI tự động của Google được thiết kế để mang sức mạnh của AI đến thẳng với dữ liệu của bạn — bất kể nó đang ở đâu. Những điểm đột phá bao gồm:

  • Xử lý dữ liệu đa phương thức: Tích hợp mượt mà giữa dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc.
  • AI Query Engine: Chạy các truy vấn phức tạp có tăng cường AI để cho ra kết quả thông minh hơn, nhanh hơn.
  • Gemini Agents: Các agent AI sẵn sàng cho doanh nghiệp, hỗ trợ:
    • Tự động hóa quy trình công việc
    • Lập luận phức tạp
    • Phân tích thời gian thực

Nền tảng này giúp các tổ chức chuyển từ thu thập dữ liệu sang kích hoạt dữ liệu với chi phí vận hành tối thiểu.

Tương lai của cơ sở dữ liệu Google Cloud trong kỷ nguyên AI

Cơ sở dữ liệu đang phát triển để trở thành AI-native (bản địa hóa AI). Google Cloud đang dẫn đầu làn sóng này với những cải tiến như:

  • Hỗ trợ phát triển ứng dụng Generative AI: Xây dựng ứng dụng sử dụng AI một cách nhanh chóng.
  • Hợp nhất OLTP + OLAP: Xóa bỏ ranh giới giữa giao dịch và phân tích dữ liệu để có phân tích thời gian thực.
  • Đơn giản hóa quản lý CSDL: Sử dụng AI hỗ trợ để tự động hóa và tối ưu vận hành.

Chiến lược cơ sở dữ liệu thế hệ tiếp theo này tập trung vào: tốc độ, trí tuệ, và sự đơn giản.

Giới thiệu Google Agentspace

Chào mừng bạn đến với không gian làm việc AI mới của mình.

Google Agentspace là bước tiến tiếp theo trong năng suất doanh nghiệp. Đây là nền tảng khởi đầu để bạn tương tác với các agent AI. Những gì bạn có thể mong đợi:

  • Các agent sẵn sàng sử dụng: Triển khai nhanh để xử lý các tác vụ doanh nghiệp phổ biến.
  • Tính năng mới: Khả năng tích hợp, tùy chỉnh và điều phối ở quy mô lớn.
  • Mở rộng tình huống sử dụng: Từ dịch vụ khách hàng đến phân tích dữ liệu và hơn thế nữa, Agentspace đang mở ra những tiềm năng mới mỗi ngày.

Hãy tưởng tượng một không gian làm việc nơi các agent hỗ trợ, tự động hóa và tăng cường hiệu suất làm việc của bạn — Agentspace đang biến điều đó thành hiện thực.

Demo nổi bật: Hệ thống Multi-Agent với Vertex AI & ADK

Bạn muốn xây dựng và gỡ lỗi hệ thống đa agent? Hãy thử ngay Vertex AI và Agent Developer Kit (ADK).

Tại sự kiện Google Cloud Next ‘25, Google đã trình diễn cách các nhà phát triển có thể:

  • Thiết kế quy trình làm việc của agent
  • Gỡ lỗi hành vi bằng công cụ trực quan
  • Triển khai hệ thống AI thông minh với ADK trong Vertex AI

Bản demo cho thấy sức mạnh và tính linh hoạt của việc xây dựng hệ thống AI cộng tác — nhanh, có thể mở rộng và sẵn sàng đưa vào sản xuất.

Lời kết

Tương lai của dữ liệu được hỗ trợ bởi AI không chỉ là thông minh — mà còn tự động, đa phương thức, và do agent điều khiển.

Google Cloud đang định hình một kỷ nguyên mới, nơi AI không chỉ hỗ trợ bạn làm việc — mà còn hợp tác cùng bạn.

Sẵn sàng bước vào tương lai? Hãy bắt đầu xây dựng với các nền tảng AI và agent-driven của Google ngay hôm nay.

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Các thuật toán cơ bản trong AI - Phân biệt Best First Search và Uniform Cost Search (UCS)

Nếu bạn từng đọc các thuật toán trong AI (Artificial Intelligence - Trí tuệ nhân tạo), rất có thể bạn từng nghe qua về các thuật toán tìm kiếm cơ bản: UCS (thuộc chiến lược tìm kiếm mù) và Best First Search (thuộc chiến lược tìm kiếm kinh nghiệm). Khác nhau rõ từ khâu phân loại rồi, thế nhưng hai th

0 0 178

- vừa được xem lúc

Con đường AI của tôi

Gần đây, khá nhiều bạn nhắn tin hỏi mình những câu hỏi đại loại như: có nên học AI, bắt đầu học AI như nào, làm sao tự học cho đúng, cho nhanh, học không bị nản, lộ trình học AI như nào... Sau nhiều lần trả lời, mình nghĩ rằng nên viết hẳn một bài để trả lời chi tiết hơn, cũng như để các bạn sau này

0 0 164

- vừa được xem lúc

[ChatterBot] Thư viện chatbot hay ho dành cho Python| phần 3

Trong bài trước mình đã trình bày về Training data cho chatbot và tiền xử lý dữ liệu. Trong phần này sẽ trình bày với các bạn về logic adapter.

0 0 70

- vừa được xem lúc

[Deep Learning] Kỹ thuật Dropout (Bỏ học) trong Deep Learning

. Trong bài viết này, mình xin phép giới thiệu về Dropout (Bỏ học) trong mạng Neural, sau đó là mình sẽ có 1 số đoạn code để xem Dropout ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất của mạng Neural. 1.1. Dropout trong mạng Neural là gì.

0 0 74

- vừa được xem lúc

Kỹ thuật Dropout (Bỏ học) trong Deep Learning

Trong bài viết này, mình xin phép giới thiệu về Dropout (Bỏ học) trong mạng Neural, sau đó là mình sẽ có 1 số đoạn code để xem Dropout ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất của mạng Neural. 1.

0 1 89

- vừa được xem lúc

Blockchain dưới con mắt làng Vũ Đại 4.0

Mở bài. Hey nhô các bạn, lại là mình đây .

0 0 55