這些版本資訊適用於 對話式數據分析 API 的更新。
2026 年 4 月 16 日
對話式數據分析 API 更新：
對話式數據分析 API 現在支援查詢連結至 Apache Iceberg REST 目錄或聯合至外部目錄的 Lakehouse 資料表。如果使用 Lakehouse 表格，請使用四部分 project.catalog.namespace.table (P.C.N.T) 語法。詳情請參閱「驗證及連結資料來源」。
2026 年 3 月 30 日
對話式數據分析 API 更新：
對話式數據分析 API 現在支援 AlloyDB for PostgreSQL、MySQL 適用的 Cloud SQL、PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 和 Spanner 做為資料來源。這項功能可讓使用者以自然語言查詢營運資料，並將複雜的人類對話轉換為精確的資料庫查詢，提供可據以行動的洞察資訊。這項功能為預先發布版。如要瞭解詳情，請參考下列資源：
BigQuery 資料來源的對話式數據分析 API 更新內容包括下列功能和改善項目：
- 現在，對話式數據分析 API 可透過 ObjectRef 函式與 Cloud Storage 整合。這樣一來，API 就能參照任何資料表中的 ObjectRef 資料欄，回答 Cloud Storage bucket 中非結構化資料 (例如圖片和 PDF) 的相關問題。
- API 現在支援一組 BigQuery ML 函式，包括
AI.FORECAST、AI.DETECT_ANOMALIES和AI.GENERATE。API 可使用這些函式回答更廣泛的問題，例如預測、異常偵測和生成式 AI 工作。 - 對話式數據分析 API 現在可以使用 BigQuery 資料表分區。API 可以在日期分區資料表上使用日期範圍等分區資料欄，藉此最佳化 SQL 查詢，進而提升查詢效能並降低成本。
由對話式數據分析 API 啟動的 BigQuery 工作現在包含標籤，方便您在 Google Cloud 控制台的 BigQuery 工作記錄中識別這些工作。這些標籤有助於監控費用、稽核代理程式活動，以及分析查詢成效。由於這些標籤不會直接顯示在 BigQuery Studio 工作記錄表格中，因此您可以查詢
INFORMATION_SCHEMA.JOBS，找出與{'ca-bq-job': 'true'}類似的標籤：SELECT COUNT(*) AS job_count FROM `PROJECT_ID`.`region-LOCATION`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM UNNEST(labels) AS label WHERE label.key = 'ca-bq-job' AND label.value = 'true' );
在範例查詢中，您會將範例值替換為下列值：
PROJECT_ID：您的 Google Cloud 專案 ID。LOCATION：BigQuery 工作的所在位置。
如果資料代理程式使用 Looker 或 BigQuery 資料來源，您現在可以在聊天要求中指定 thinkingMode 值為 FAST，啟用「快速」思考模式。快速思考可縮短整體思考時間，進而改善延遲問題。不過，這個模式不會在回應串流中發出 TextType 值為 THOUGHT 的訊息，因此答案的透明度較低。此外，使用此模式可能會影響回覆內容的準確度。
如果資料代理程式使用 Looker 資料來源，現在可以提出後續問題，釐清查詢中的模稜兩可之處，例如有多個名稱相似的欄位時。這些問題會以 TextMessage 回應的形式傳回，並加上 Clarification needed: 前置字元。詳情請參閱「提出有效問題」。
如果資料代理使用 BigQuery 資料來源，現在代理可以提出後續問題，釐清查詢中的模稜兩可之處，例如有多個名稱相似的欄位時。這些問題會以 TextMessage 回應的形式傳回。
對於使用 Looker 資料來源的資料代理程式，我們進行了多項改善，包括平行工具呼叫和更有效率地使用 Looker 快取，以減少延遲。
2026 年 3 月 26 日
對話式數據分析 API 更新：
對於使用 Looker 資料來源的對話式數據分析 API，您可以使用客戶管理的加密金鑰 (CMEK)，協助保護靜態的 DataAgent 和 Conversation 資源。對話式數據分析 API 中的 CMEK 功能目前為預先發布版。詳情請參閱「客戶自行管理的加密金鑰 (CMEK)」一文。
2026 年 2 月 11 日
對話式數據分析 API 更新：
現在，使用 BigQuery 資料來源的即時通訊要求，可提供更多有關服務專員推論過程的深入分析資訊。雖然 API 結構定義沒有變更，但您會在回應串流中看到下列新行為：
- API 回應串流現在包含額外的
systemMessage.text訊息，其中含有textType = THOUGHT。這些訊息會逐步說明代理的推論和決策過程。 - 在
THOUGHT訊息之後，API 會以訊息序列的形式傳回答案，例如查詢、工作、文字、資料結果和圖表訊息。如要進一步瞭解訊息類型，請參閱SystemMessage。 - BigQuery 資料來源的回應串流不再包含結構定義訊息。
提供同步代理程式管理方法。這些方法可讓您同步建立、更新及刪除資料代理程式，做為現有非同步方法的替代方案：
CreateDataAgentSyncUpdateDataAgentSyncDeleteDataAgentSync
BigQuery 資料來源不再支援 Python 分析選項 (options.analysis.python.enabled)。
2026 年 2 月 6 日
對話式數據分析 API 更新：
對於使用 Looker 資料來源的資料代理程式，您現在可以將黃金 Looker 查詢定義為結構化內容。
2026 年 1 月 26 日
對話式數據分析 API 更新：
改善推論透明度，透過 textType = THOUGHT 訊息逐步深入瞭解代理程式的推論和決策過程，不再需要許可清單，所有使用者都能用於 Looker 資料來源。
現在所有使用者都能使用 Looker 資料來源的精細資料擷取功能，透過 textType = PROGRESS 訊息取得資料值搜尋的最新資訊，不必再加入許可清單。
2025 年 12 月 15 日
對話式數據分析 API 更新：
Looker 資料來源的 API 回應串流包含額外的 systemMessage.text 訊息和 textType = THOUGHT。這些訊息會逐步說明代理程式的推論和決策過程，協助您瞭解代理程式如何回答查詢。如要執行聊天範例來展示這項推論功能，請參閱 HTTP 和 Python SDK Colaboratory 筆記本。如要瞭解如何使用 Looker 資料來源算繪 THOUGHT 訊息，請參閱「使用 Looker 資料來源算繪代理程式回覆」。這是實驗功能的搶先公告，這項功能必須經過申請才會啟用。如要要求存取這項功能，請傳送電子郵件至 conversational-analytics-api-feedback@google.com。
注意：自 2026 年 1 月 26 日起，這項功能不再需要許可清單，所有使用者都能用於 Looker 資料來源；請參閱 2026 年 1 月 26 日的項目。
如果是 Looker 資料來源，代理程式會使用更精細的方法來擷取「探索」結構定義和資料值。當代理程式搜尋特定資料值時，API 串流也會包含 systemMessage.text 訊息和 textType = PROGRESS，提供搜尋狀態和結果的最新資訊。如需如何顯示 PROGRESS 訊息的指引，請參閱「顯示 Looker 資料來源的代理程式回覆」。這是實驗功能的搶先公告，這項功能必須經過申請才會啟用。如要要求存取這項功能，請傳送電子郵件至 conversational-analytics-api-feedback@google.com。
注意：自 2026 年 1 月 26 日起，這項功能不再需要許可清單，所有使用者都能用於 Looker 資料來源；請參閱 2026 年 1 月 26 日的項目。
對話式數據分析 API 與 VPC Service Controls 的整合功能目前為預先發布版。這項整合功能已可進行更廣泛的測試和使用，但尚未完全支援正式環境。詳情請參閱支援的產品清單。
修正 big_query_max_billed_bytes 未正確套用的問題。
已修正 API 處理 Looker 資料來源的問題，包括：
- 文字回覆中的值格式更完善
- 更完善的完全比對篩選功能
- 改善對年對年 (PoP) 衡量指標的支援
- 改善
always_filter支援
用戶端程式庫更新：
新增的用戶端程式庫如下：
2025 年 10 月 21 日
對話式數據分析 API 更新：
REST API 和 SDK 已新增對 deleteConversation API 方法的支援。
2025 年 9 月 25 日
對話式數據分析 API 更新：
我們推出新的 ListAccessibleDataAgents API，可列出專案中使用者可存取的資料代理程式。如果呼叫 API 的使用者具備代理程式的 get 權限，則視為可存取資料代理程式。您可以使用 creator_filter 欄位管理這個方法傳回的代理程式：
NONE(預設)：傳回使用者可存取的所有資料代理程式，不論建立者為何。CREATOR_ONLY：只傳回使用者建立的資料代理程式。NOT_CREATOR_ONLY：只會傳回其他使用者建立的資料代理程式。
systemMessage.text.textType 列舉現在提供 FINAL_RESPONSE 和 THOUGHT 值，可協助用戶區分不同類型的簡訊。對話式數據分析 API 現在會使用含有 textType = THOUGHT 的 systemMessage.text 訊息，產生思考步驟。
systemMessage.data.generatedLookerQuery 欄位現在是 systemMessage.data.query.looker。
2025 年 8 月 25 日
對話式數據分析 API 現已開放公開測試。
用戶端程式庫更新：
下列用戶端程式庫現已支援多種語言：
對話式數據分析 API 更新：
現在支援 HTTP REST 的 v1beta 端點。
REST API 和 SDK 已新增對 GetLocation 和 ListLocations API 方法的支援。
您現在可以使用 GetIamPolicy 和 SetIamPolicy API 方法共用資料代理程式。
您現在可以從 Looker 資料來源建構資料代理程式，這些資料來源是以使用私人 IP 網路的 Looker (Google Cloud Core) 執行個體為基礎。對話式數據分析 API 不支援以虛擬私有雲邊界內的 Looker (Google Cloud Core) 執行個體為基礎的資料來源)。
BigQuery 資料來源的結構化內容現已推出。包括使用 API 在資料表和欄位層級新增範例問題/查詢配對、資料表說明、同義字和標記。
現在支援位置和作業 API。DataAgentCreator 和 DataAgentEditor Identity and Access Management 角色現在將具備作業 API 的權限。
當資料代理程式發布的環境更新時，系統會在伺服器層自動儲存 Last Published Context。
Identity and Access Management 角色的顯示名稱已更新為「Gemini Data Analytics 無狀態對話使用者」和「Gemini Data Analytics 資料代理建立者」。如要進一步瞭解 API 使用的 Identity and Access Management 角色，請參閱「授予 Conversational Analytics API Identity and Access Management 角色和權限」說明文件頁面。
Colaboratory 1.1 版現已推出。
我們更新了錯誤處理機制，可處理有狀態對話的 500 內部錯誤。
針對 400 用戶端錯誤，我們已實作更完善的例外狀況處理訊息。
說明文件更新：
您現在可以使用 GitHub 上的全新 Streamlit 快速入門應用程式，在幾分鐘內設定對話式數據分析 API 的試用版。
對話式數據分析 API Golden Demo 現已在 GitHub 上推出。透過 Conversational Analytics API Golden Demo，您可以查看將 Conversational Analytics API 整合至網頁應用程式的範例，以及 TypeScript 的完整正式版試用。這項專案僅供示範之用。不適合用於正式環境。
對話式數據分析 API 架構、工作流程和角色：進一步瞭解使用對話式數據分析 API 的重要概念，包括資料代理程式的運作方式、典型的資料代理程式工作流程、對話模式、身分與存取權管理角色，以及如何設計使用多個資料代理程式的系統。
對話式數據分析 API 已知限制：進一步瞭解資料來源數量、視覺化樣式和資料集大小的限制。
排解對話式數據分析 API 錯誤：進一步瞭解對話式數據分析 API 的潛在問題或錯誤，以及建議的解決方案。
監控及管理 Conversational Analytics API 代理程式的 BigQuery 費用：進一步瞭解如何為 Conversational Analytics API 代理程式實作費用控管機制。
SetIAMPolicy 和 GetIAMPolicy 方法可在對話式數據分析 API 總覽說明文件頁面中找到，用於共用資料代理程式。
我們已推出新的說明文件頁面，其中包含對話式數據分析 API 常見問題的解答。
為 BigQuery 資料來源定義資料代理程式環境：進一步瞭解如何為 BigQuery 資料來源編寫系統指令。
為 Looker 資料來源定義資料代理程式環境：進一步瞭解如何為 Looker 資料來源編寫系統指令。
2025 年 7 月 15 日
您現在可以指派預先定義的 IAM 角色，邀請使用者協作處理特定資料代理程式。詳情請參閱「對話式數據分析 API IAM 角色和權限」。
我們推出新的最佳做法指南，協助您為服務專員提供有效的業務和資料背景資訊。詳情請參閱「使用撰寫的內容引導代理程式行為」。
SDK 更新：
您現在可以從 Python Package Index (PyPI) 安裝 Python SDK。
2025 年 6 月 25 日
API 更新：
新的預先定義 IAM 角色可控管建立、管理及與資料代理程式互動的存取權：
geminidataanalytics.dataAgentCreatorgeminidataanalytics.dataAgentOwnergeminidataanalytics.dataAgentEditorgeminidataanalytics.dataAgentUsergeminidataanalytics.dataAgentViewergeminidataanalytics.dataAgentStatelessUser
如需角色及其權限的完整清單，請參閱「授予對話式數據分析 API IAM 角色和權限」。
2025 年 6 月 5 日
在對話式數據分析 API 的初始私人搶先體驗版中，我們推出了建立資料代理和與資料代理互動的功能。
如要開始使用 REST 和 Python SDK，請參閱下列互動式 Colaboratory 筆記本：
API 更新：
資料代理程式服務可讓您透過程式輔助方式，使用 Looker、Google 數據分析和 BigQuery 建立、設定及管理持續性 AI 代理程式，並提供相關背景資訊。
資料對話服務提供多種對話模式，可與代理程式進行對話。這些模式包括：由 Google 管理對話記錄的有狀態模式、由應用程式管理對話的有狀態模式，以及由應用程式在每次要求中提供完整脈絡的無狀態模式。
這項 API 支援使用 Python 進行進階分析，並會自動重試失敗的查詢。
對話式數據分析 API (geminidataanalytics.googleapis.com) 會取代已淘汰的 Data QnA API (dataqna.googleapis.com)，包括從 DataQuestionService 遷移至新的 DataChatService。如需更新要求的詳細操作說明，請參閱遷移指南。