Daten-Agents erstellen

Mit konversationellen Daten-Agents können Sie über eine Schnittstelle in natürlicher Sprache mit Ihren Datenbankdaten interagieren. Mit diesen Agenten können Nutzer mit ihren Daten interagieren und Erkenntnisse aus operativen Datenbanken gewinnen, ohne komplexe SQL-Abfragen schreiben zu müssen.

Ein Daten-Agent ist eine Kombination aus einer Persona, einer Reihe von Datenquellen und Zugriff auf eine Reihe von geschäftlichem Wissen, das für seine Zwecke entscheidend ist.

Für Anwendungsentwickler bieten diese Agents die folgenden Vorteile:

  • Hohe Genauigkeit: Durch die Verwendung von selbst erstelltem Kontext können Sie eine hohe Genauigkeit für bestimmte geschäftliche Fragen erreichen. Selbst erstellter Kontext ist der wichtigste Faktor, mit dem sich die Accuracy von KI-Agenten verbessern lässt. Sie enthält Schemabeschreibungen, Systemanweisungen und strukturierten Kontext, der zusätzliche Informationen zu erwarteten Datenbankabfragen liefert.
  • Geringere Komplexität: KI-Agenten übersetzen natürliche Sprache in SQL-Abfragen, führen sie aus und fassen Daten zusammen oder visualisieren sie.
  • Flexibilität: Sie können Agenten für persönliche Tests entwerfen oder sie veröffentlichen, um sie anderen Nutzern in Ihrem Projekt oder programmatisch über die API zur Verfügung zu stellen.

Hinweis

  1. Prüfen Sie, ob die Abrechnung für Ihr Google Cloud -Projekt aktiviert ist.

  2. Aktivieren Sie die Cloud SQL API, die Data Analytics API with Gemini und die Gemini for Google Cloud APIs, falls sie noch nicht aktiviert sind.

    Erforderliche Rollen zum Aktivieren von APIs

    Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Rolle „Inhaber“ (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen

    APIs aktivieren

Erforderliche Rollen

Wenn Sie mit KI-Datenagenten arbeiten möchten, benötigen Sie IAM-Berechtigungen, die Ihrem Anwendungsfall entsprechen. In der folgenden Tabelle sind die erforderlichen Rollen aufgeführt, je nachdem, ob Sie KI-Agenten erstellen und veröffentlichen, KI-Agenten in Gemini Enterprise bereitstellen oder KI-Agenten finden und verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter IAM-Rollen für die Conversational Analytics API.

Anwendungsfall Erforderliche Rollen
Agenten erstellen, bearbeiten, veröffentlichen, freigeben und löschen
  • Zum Erstellen von Daten-Agents in einem Projekt: Gemini Data Analytics Data Agent Creator (roles/geminidataanalytics.dataAgentCreator) für das Projekt. Mit dieser Rolle erhalten Sie automatisch die Rolle „Gemini Data Analytics Data Agent Owner“ für die von Ihnen erstellten Daten-Agents.
  • Zum Bearbeiten, Freigeben oder Löschen eines KI-Datenagenten: Gemini Data Analytics Data Agent Owner (roles/geminidataanalytics.dataAgentOwner) für den Agenten oder das Projekt.
  • Zum Bearbeiten eines KI-Datenagenten in einem Projekt: Gemini Data Analytics Data Agent Editor (roles/geminidataanalytics.dataAgentEditor) für das Projekt.
  • Zum Ansehen von Daten-Agents in einem Projekt: Gemini Data Analytics Data Agent Viewer (roles/geminidataanalytics.dataAgentViewer) für das Projekt.
  • Außerdem benötigen Sie die folgenden Rollen, um einen KI-Datenagenten zu erstellen oder zu bearbeiten:
KI-Agenten in Gemini Enterprise bereitstellen

Damit ein veröffentlichter Agent für Nutzer in Gemini Enterprise verfügbar ist, benötigen Sie Berechtigungen zum Registrieren und Verwalten von A2A-Agenten in der Gemini Enterprise-Verwaltungskonsole.
KI-Agenten entdecken und verwenden
  • Zum Chatten mit KI-Datenagenten: Gemini Data Analytics Data Agent User (roles/geminidataanalytics.dataAgentUser).
  • Zum Ansehen aller Daten-Agents im Projekt: Gemini Data Analytics Data Agent Viewer (roles/geminidataanalytics.dataAgentViewer).

Wenn Sie den Zugriff auf Cloud SQL for PostgreSQL-Datenbankressourcen verwalten, sollten Sie die folgenden Berechtigungsebenen berücksichtigen:

  • Google Cloud IAM: Steuert den Zugriff auf die Datenbankinstanz als Cloud-Ressource. Dazu gehören Berechtigungen zum Herstellen einer Verbindung, zum Verwalten der Instanz und zum Ausführen von SQL-Abfragen, z. B. mit der Berechtigung executeSql.
  • Datenbankberechtigungen: Steuern Sie den Zugriff auf Objekte in der Datenbank, z. B. Tabellen, Ansichten und Schemas. Diese werden mit SQL-Befehlen wie GRANT und datenbankspezifischen Nutzer- und Rollensystemen verwaltet.

Für Cloud SQL for PostgreSQL benötigen Sie die entsprechenden Cloud SQL-IAM-Rollen, um eine Verbindung zur Instanz herzustellen und Abfragen senden zu können. Um mit Objekten wie Tabellen und Ansichten zu interagieren, muss dem verbindenden Datenbanknutzer die erforderlichen Berechtigungen über das Cloud SQL for PostgreSQL-GRANT-System gewährt werden. Weitere Informationen finden Sie unter PostgreSQL-Nutzer und -Rollen. Wenn der Agent ein Dienstkonto verwendet, können Sie ihm eine Datenbankrolle zuweisen. Ein Beispiel finden Sie unter Nutzer mit IAM-Datenbankauthentifizierung verwalten.

KI-Datenagenten erstellen

In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie Sie einen KI-Datenagenten erstellen. Nachdem Sie einen Agenten erstellt haben, können Sie seine Einstellungen bearbeiten.

Grundlagen konfigurieren

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „Cloud SQL for PostgreSQL“ auf.

    Zu Cloud SQL

  2. Wählen Sie eine Instanz aus der Liste aus.

  3. Klicken Sie im Navigationsmenü auf Agenten.

  4. Klicken Sie auf den Tab Agents.

  5. Wählen Sie eine Datenbank aus und melden Sie sich mit Ihrem IAM-Konto an.

  6. Klicken Sie auf Neuer Agent. Die Seite Neuer KI-Agent wird geöffnet.

  7. Geben Sie im Abschnitt Editor im Feld Agentenname einen aussagekräftigen Namen für den KI-Datenagenten ein, z. B. Q4 sales data oder User activity logs.

  8. Geben Sie im Feld Agent-Beschreibung eine Beschreibung des Daten-Agents ein. Eine gute Beschreibung erklärt, was der KI-Agent tut und welche Daten er verwendet. Sie hilft Ihnen auch dabei, zu entscheiden, ob dies der richtige Daten-Agent für eine Unterhaltung ist, z. B. What are the top 10 selling products in Q2?.

  9. Klicken Sie im Abschnitt Wissensquellen auf Quelle hinzufügen. Die Seite Daten hinzufügen wird geöffnet.

  10. Wählen Sie die Tabellen aus, die der KI-Agent zum Beantworten von Fragen hauptsächlich nutzen soll. Wenn Sie weitere Wissensquellen sehen möchten, wählen Sie  Mehr anzeigen aus.

  11. Klicken Sie auf Hinzufügen. Die neue Seite des KI-Agenten wird wieder geöffnet.

Tabellen- und Feldbeschreibungen anpassen

Um die Accuracy des konversationellen KI-Datenagenten zu verbessern, können Sie optional zusätzliche Tabellenmetadaten bereitstellen. Nur der KI-Datenagent verwendet diese Metadaten. Die Quelltabelle ist davon nicht betroffen. Sie können die folgenden Metadaten hinzufügen:

  • Schemabeschreibungen: Fügen Sie Beschreibungen für Ihre Tabellen und Spalten hinzu, damit der Agent Ihre Daten besser versteht. Wenn Sie keine Beschreibungen hinzufügen, verwendet der Agent die Schemabeschreibungen aus Ihren Datendefinitionen.

Beachten Sie die folgenden Best Practices, wenn Sie Tabellen- und Feldbeschreibungen hinzufügen:

  • Fügen Sie Beschreibungen nicht nur der Definition des KI-Datenagenten, sondern auch der Datendefinition hinzu. So können auch andere Kundenservicemitarbeiter von den Beschreibungen profitieren.
  • Um die passende Beschreibung zu erstellen, damit Daten-Agents Ihre Daten verstehen, fügen Sie Ihrem spezifischen Agenten Beschreibungen hinzu. Nachdem Sie überprüft haben, ob die Beschreibung die gewünschte Wirkung hat, können Sie entscheiden, ob Sie die Beschreibung in Ihre Datendefinition aufnehmen möchten.

So passen Sie Tabellen- und Feldbeschreibungen für einen Agent an:

  1. Öffnen Sie auf dem Tab Agent-Katalog den KI-Agenten, den Sie anpassen möchten.
  2. Klicken Sie auf KI-Agenten bearbeiten.
  3. Suchen Sie unter Wissensquellen die Tabelle, die Sie anpassen möchten, und klicken Sie dann auf Anpassen.
  4. Fügen Sie unter Tabellenbeschreibung eine Beschreibung hinzu oder akzeptieren Sie den Vorschlag von Gemini.
  5. Prüfen Sie unter Felder die von Gemini vorgeschlagenen Beschreibungen für die Spalten in der Tabelle.
  6. So verwalten Sie die vorgeschlagenen Feldbeschreibungen:
    • Wenn Sie Vorschläge annehmen möchten, wählen Sie die gewünschten Beschreibungen aus und klicken Sie auf Vorschläge annehmen.
    • Wenn Sie Vorschläge ablehnen möchten, wählen Sie die gewünschten Beschreibungen aus und klicken Sie auf Vorschläge ablehnen.
  7. Wenn Sie eine Feldbeschreibung bearbeiten möchten, klicken Sie neben dem Feld auf Bearbeiten.
    1. Geben Sie unter Beschreibung eine Beschreibung des Felds ein.
    2. Klicken Sie auf Aktualisieren, um die Änderungen zu speichern.
  8. Klicken Sie auf Aktualisieren, um die Anpassung für die Tabelle zu speichern.
  9. Wiederholen Sie diese Schritte für jede Tabelle, die Sie anpassen möchten.

Bestätigte Abfragen erstellen

Sie können bestätigte Anfragen aus einer vom System generierten Liste auswählen oder eigene erstellen.

So erstellen Sie eine bestätigte Abfrage für den Daten-Agent:

  1. Öffnen Sie auf dem Tab Agent Catalog (Agent-Katalog) den Agent, den Sie anpassen möchten.
  2. Klicken Sie auf KI-Agenten bearbeiten.

  3. Klicken Sie unter Bestätigte Anfragen auf Von Gemini generierte Vorschläge ansehen.

    1. Prüfen Sie unter Vorgeschlagene bestätigte Abfragen überprüfen die vorgeschlagenen bestätigten Abfragen.
    2. Wählen Sie die Anfragen aus, die auf Ihren Anwendungsfall zutreffen.
    3. Klicken Sie auf Hinzufügen, um die Abfragen dem Kontext hinzuzufügen.

  4. Optional. Wenn Sie eine eigene bestätigte Abfrage erstellen möchten, klicken Sie unter Bestätigte Abfragen auf Abfrage hinzufügen.

    1. Geben Sie unter Frage die Frage ein, die mit der bestätigten Anfrage beantwortet werden kann.
    2. Klicken Sie auf SQL generieren, damit Gemini eine verifizierte Abfrage generiert, die der von Ihnen hinzugefügten Frage entspricht.
    3. Klicken Sie auf Ausführen und prüfen Sie, ob die Abfrage die erwarteten Ergebnisse zurückgibt.
    4. Prüfen Sie die Antwort und ändern Sie die verifizierte Abfrage bei Bedarf.
    5. Klicken Sie auf Hinzufügen.

  5. Wiederholen Sie diese Schritte, um weitere bestätigte Abfragen zu erstellen.

Labels zu Data Agents hinzufügen

Im Bereich Agent Settings (Agenteinstellungen) können Sie Labels erstellen, um Ihre Google Cloud Ressourcen zu organisieren. Labels sind Schlüssel/Wert-Paare, mit denen Sie verwandte Objekte zusammen oder mit anderen Google Cloud-Ressourcen gruppieren können.

  1. Öffnen Sie auf dem Tab Agent Catalog (Agentenkatalog) den Agenten, dem Sie ein Label hinzufügen möchten.
  2. Klicken Sie auf KI-Agenten bearbeiten.
  3. Klicken Sie im Bereich Agenteneinstellungen auf Label hinzufügen. Der Bereich Labels verwalten wird geöffnet.
  4. Klicken Sie auf Label hinzufügen.
  5. Geben Sie in den Feldern Schlüssel und Wert das Schlüssel/Wert-Paar für das Label ein.
  6. Wenn Sie weitere Labels hinzufügen möchten, klicken Sie noch einmal auf Label hinzufügen.
  7. Um ein Label zu löschen, klicken Sie auf Löschen.
  8. Klicken Sie abschließend auf Hinzufügen. Die Seite für den neuen KI-Agenten wird wieder geöffnet.

Fahren Sie mit dem nächsten Abschnitt fort, um den Agent in den Entwurfsmodus zu versetzen oder ihn zu veröffentlichen.

Agent als Vorschau ansehen und veröffentlichen

  1. Geben Sie im Abschnitt Vorschau eine Beispielfrage in das Feld Frage stellen ein und drücken Sie dann die Eingabetaste.

    Prüfen Sie die Antwort des KI-Agenten, um festzustellen, ob er die erwarteten Daten zurückgibt. Wenn die Antwort nicht Ihren Erwartungen entspricht, ändern Sie die Einstellungen im Abschnitt Editor, um die Konfiguration des KI-Datenagenten zu verfeinern, bis Sie zufriedenstellende Antworten erhalten. Sie können Ihren Agenten weiter testen und ändern, um die Ergebnisse des Agenten zu optimieren.

  2. Klicken Sie auf Speichern.

  3. Wenn Sie den Daten-Agenten in den Entwurfsmodus versetzen möchten, um ihn später noch einmal zu bearbeiten, klicken Sie auf  Zurück, um zur Seite Agentenkatalog zurückzukehren. Da sich Ihr Agent jetzt im Entwurfsmodus befindet, wird er auf dem Tab Agentenkatalog im Bereich Meine Agentenentwürfe angezeigt.

    Wenn Sie Ihren KI-Agenten veröffentlichen möchten, bleiben Sie auf der Seite für die Erstellung von KI-Agenten und fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort.

  4. Klicken Sie auf Veröffentlichen, um den KI-Datenagenten zu veröffentlichen und im Projekt verfügbar zu machen. Wenn Sie den Agent veröffentlichen, können andere Nutzer, die Zugriff auf dieselben Datenbanktabellen haben, Ihren Agent ansehen und mit ihm interagieren. Sie profitieren dabei von den Anweisungen und dem Kontext, die Sie erstellt haben.

    Sie können Unterhaltungen mit dem KI-Datenagenten über die Seite Agenten in der Google Cloud Console erstellen. Sie können auch eine eigene Oberfläche erstellen, um über die Conversational Analytics API mit dem KI-Datenagenten zu chatten.

  5. Optional: Klicken Sie im Dialogfeld Ihr KI-Agent wurde veröffentlicht auf Teilen, um den KI-Datenagenten für andere Nutzer freizugeben.

    1. Klicken Sie im Bereich Berechtigungen freigeben auf Hauptkonto hinzufügen.
    2. Geben Sie im Feld Neue Hauptkonten ein oder mehrere Hauptkonten ein.
    3. Klicken Sie auf die Liste Rolle auswählen.
    4. Wählen Sie in der Liste Rolle eine der folgenden Rollen aus:
      • Gemini Data Analytics Data Agent User (roles/geminidataanalytics.dataAgentUser): Gewährt die Berechtigung, mit dem KI-Datenagenten zu chatten.
      • Gemini Data Analytics Data Agent Editor (roles/geminidataanalytics.dataAgentEditor): Gewährt die Berechtigung, den KI-Datenagenten zu bearbeiten.
      • Gemini Data Analytics Data Agent Viewer (roles/geminidataanalytics.dataAgentViewer): Gewährt die Berechtigung zum Ansehen des Data Agents.
    5. Klicken Sie auf Speichern.

  6. Optional: Sie können den Daten-KI-Agenten in Gemini Enterprise veröffentlichen. Weitere Informationen finden Sie unter KI-Datenagenten in Gemini Enterprise veröffentlichen.

  7. Klicken Sie auf Schließen, um zur Seite des neuen Agents zurückzukehren. Nachdem Sie Ihren Agenten gespeichert oder veröffentlicht haben, wird er im Agentenkatalog angezeigt.

Daten-Agents verwalten

Vorhandene KI-Agenten finden Sie auf dem Tab Agentenkatalog, der aus drei Abschnitten besteht:

  • Meine Agents: Eine Liste aller Agents, die Sie erstellen und veröffentlichen. Sie können veröffentlichte KI-Agents bearbeiten und für andere freigeben.
  • Meine Agentenentwürfe: KI-Agenten, die Sie noch nicht veröffentlicht haben. Entwürfe von KI-Agenten können nicht geteilt werden.
  • Von anderen Personen in Ihrer Organisation freigegeben: Agenten, die von anderen erstellt und für Sie freigegeben wurden. Wenn andere Ihnen Berechtigungen erteilen, können Sie diese freigegebenen Agents bearbeiten.

KI-Datenagenten bearbeiten

So bearbeiten Sie einen KI-Datenagenten:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „Cloud SQL for PostgreSQL“ auf.

    Zu Cloud SQL

  2. Wählen Sie eine Instanz aus der Liste aus.

  3. Klicken Sie im Navigationsmenü auf Agenten.

  4. Melden Sie sich mit der IAM-Authentifizierung (Identity and Access Management) bei Agents an.

  5. Klicken Sie auf den Tab Agent-Katalog.

  6. Suchen Sie die Agent-Karte des Daten-Agents, den Sie ändern möchten.

  7. Wenn Sie den Datenagent im Agent-Editor öffnen möchten, klicken Sie auf  Aktionen öffnen und dann auf der Agent-Karte auf Bearbeiten.

  8. Bearbeiten Sie die Konfiguration des KI-Datenagenten nach Bedarf.

  9. Wenn Sie die Änderungen speichern möchten, ohne sie zu veröffentlichen, klicken Sie auf Speichern.

  10. Klicken Sie auf Veröffentlichen, um die Änderungen zu veröffentlichen. Im Dialogfeld Freigeben können Sie den Agent entweder für andere freigeben oder auf Abbrechen klicken.

  11. Klicken Sie auf Zurück, um zum Bereich Agenten zurückzukehren.

KI-Datenagenten freigeben

So geben Sie einen veröffentlichten Daten-Agenten frei: Entwurfs-KI-Agenten können nicht freigegeben werden.

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „Cloud SQL for PostgreSQL“ auf.

    Zu Cloud SQL

  2. Wählen Sie eine Instanz aus der Liste aus.

  3. Klicken Sie im Navigationsmenü auf Agenten.

  4. Melden Sie sich mit der IAM-Authentifizierung (Identity and Access Management) bei Agents an.

  5. Klicken Sie auf den Tab Agent-Katalog.

  6. Suchen Sie die Agent-Karte des Daten-Agents, den Sie ändern möchten.

  7. Wenn Sie den Datenagent im Agent-Editor öffnen möchten, klicken Sie auf  Aktionen öffnen > klicken Sie auf der Agent-Karte auf Bearbeiten.

  8. Wenn Sie den KI-Datenagenten für andere Nutzer freigeben möchten, klicken Sie auf Teilen.

  9. Klicken Sie im Bereich Berechtigungen freigeben auf Hauptkonto hinzufügen.

  10. Geben Sie im Feld Hauptkonten hinzufügen ein oder mehrere Hauptkonten ein.

  11. Klicken Sie auf Rolle auswählen.

  12. Wählen Sie in der Liste Rolle eine der folgenden Rollen aus:

    • Gemini Data Analytics Data Agent User (roles/geminidataanalytics.dataAgentUser): Gewährt die Berechtigung, mit dem Data Agent zu chatten.
    • Gemini Data Analytics Data Agent Editor (roles/geminidataanalytics.dataAgentEditor): Gewährt die Berechtigung zum Bearbeiten des KI-Datenagenten.
    • Gemini Data Analytics Data Agent Viewer (roles/geminidataanalytics.dataAgentViewer): Gewährt die Berechtigung zum Aufrufen des KI-Datenagenten.

  13. Klicken Sie auf Speichern.

  14. Wenn Sie zur Seite zum Bearbeiten des Agents zurückkehren möchten, klicken Sie auf Schließen.

  15. Wenn Sie zum Bereich Agents zurückkehren möchten, klicken Sie auf  Zurück.

KI-Datenagenten löschen

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „Cloud SQL for PostgreSQL“ auf.

    Zu Cloud SQL

  2. Wählen Sie eine Instanz aus der Liste aus.

  3. Klicken Sie im Navigationsmenü auf Agenten.

  4. Melden Sie sich mit der IAM-Authentifizierung (Identity and Access Management) in Agents an.

  5. Wählen Sie den Tab KI-Agent-Katalog aus.

  6. Suchen Sie im Abschnitt Agents auf dem Tab Agent Catalog die Agent-Karte des Daten-Agents, den Sie löschen möchten.

  7. Klicken Sie auf  Aktionen öffnen > Löschen.

  8. Klicken Sie im Dialogfeld Agent löschen? auf Löschen. Wenn Sie den Agenten löschen, wird er dauerhaft aus dem Projekt entfernt.

    Nachdem Sie einen KI-Agenten gelöscht haben, sind vorhandene Unterhaltungen im Lesemodus weiterhin verfügbar. Sie können dem gelöschten Agenten keine neuen Fragen mehr stellen.

Daten-Agenten in Gemini Enterprise veröffentlichen

Die Veröffentlichung eines KI-Datenagenten erfordert die Zusammenarbeit von Datenanalysten, Gemini Enterprise-Administratoren und Geschäftsnutzern. Informationen zu den für diese Nutzer erforderlichen Rollen finden Sie unter Erforderliche Rollen.

Agent erstellen und veröffentlichen

So erstellen, bearbeiten und veröffentlichen Sie einen KI-Agenten:

  1. Erstellen oder bearbeiten Sie Ihren KI-Datenagenten in Cloud SQL for PostgreSQL.
  2. Veröffentlichen Sie den Agent. Wählen Sie beim Veröffentlichen des KI-Agenten Gemini Enterprise als Veröffentlichungsoption aus.
  3. Klicken Sie auf JSON kopieren, um die JSON-Datei des A2A-Endpunkts zu kopieren.
  4. Geben Sie die JSON-Datei des A2A-Endpunkts und die Liste der Nutzer an Ihren Gemini Enterprise-Administrator weiter, damit er den benutzerdefinierten KI-Agenten in der Google Cloud Console registrieren und Zugriffsberechtigungen konfigurieren kann. Weitere Informationen finden Sie unter Agent bereitstellen.
  5. Geben Sie den Agenten für die Nutzer und Gruppen frei, die Zugriff benötigen.

KI-Agenten bereitstellen

So machen Sie einen veröffentlichten Agenten für Nutzer in der Google Cloud Console verfügbar:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console Gemini Enterprise auf.

    Gemini Enterprise

  2. Klicken Sie auf den Namen der App, für die Sie den Agenten registrieren möchten.

  3. Klicken Sie auf KI-Agenten > KI-Agenten hinzufügen.

  4. Klicken Sie im Bereich Agenttyp auswählen für Benutzerdefinierter Agent über A2A auf Hinzufügen.

  5. Geben Sie im Feld JSON-Agentenkarte die Details der Agentenkarte im JSON-Format ein, die Sie zuvor vom Datenanalysten erhalten haben.

  6. Klicken Sie auf Agentendetails ansehen > Weiter.

  7. So ermöglichen Sie dem Agent, in Ihrem Namen auf Google Cloud -Ressourcen zuzugreifen:

    1. Geben Sie die Client-ID und den Clientschlüssel ein, die Sie im Abschnitt Autorisierungsdetails konfigurieren generiert haben.

    2. Geben Sie im Feld Autorisierungs-URI Folgendes ein:

      https://accounts.google.com/o/oauth2/v2/auth?client_id=client_id&redirect_uri=https%3A%2F%2Fvertexaisearch.cloud.google.com%2Fstatic%2Foauth%2Foauth.html&scope=https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Fcloud-platform&include_granted_scopes=true&response_type=code&access_type=offline&prompt=consent

      Ersetzen Sie client_id durch die Client-ID, die Sie unter Autorisierungsdetails konfigurieren generiert haben.

    3. Geben Sie im Feld Token-URI Folgendes ein:

      https://oauth2.googleapis.com/token

    4. Geben Sie im Feld Bereiche Folgendes ein:

      https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

  8. Klicken Sie auf Beenden.

  9. Geben Sie den KI-Agenten für die Nutzer oder Gruppen frei.

Weitere Informationen finden Sie unter A2A-Agenten registrieren und verwalten.

KI-Agenten finden und verwenden

Sie können einen Daten-Agenten in Gemini Enterprise auf eine der folgenden Arten finden und verwenden:

  • Suchen Sie den KI-Agenten in der Agentengalerie und starten Sie einen speziellen Chat.
  • Verwenden Sie die dedizierte URL des Agents, um Gemini Enterprise direkt in einer Sitzung mit diesem bestimmten Cloud SQL for PostgreSQL-Datenagenten zu öffnen.
  • Rufen Sie den KI-Agenten auf, indem Sie im Gemini Enterprise-Hauptchat ein @mention eingeben, z. B. @sales_pipeline_agent.
  • Stellen Sie eine allgemeine analytische Frage, z. B. „Wie hat sich unsere Vertriebspipeline in den letzten drei Monaten entwickelt?“, damit Gemini Enterprise die Anfrage automatisch an den entsprechenden Daten-Agent weiterleitet.

Nachdem Sie den KI-Agenten gefunden haben, können Sie auf eine der folgenden Arten mit ihm interagieren:

  • Führen Sie die einmalige OAuth-Anmeldung durch, um sich sicher bei Cloud SQL for PostgreSQL zu authentifizieren.
  • Fragen in natürlicher Sprache stellen Der Conversational Analytics-Agent verarbeitet Ihre Anfragen und streamt die Antwort als Text, Markdown, Diagramme oder Tabellen zurück an Gemini Enterprise.
  • Im Verlaufsbereich können Sie Ihren Unterhaltungsverlauf ansehen. Unterhaltungen werden dort automatisch gespeichert.

Standorte

Die Funktion für konversationelle Analysen ist global verfügbar. Sie können nicht auswählen, welche Region verwendet werden soll.

Nächste Schritte