Wiih, Google Rilis 5 Agen AI! Koding dan Otomasi Data Bisa Dikerjakan Otomatis

Oleh VOXBLICK

Jumat, 22 Agustus 2025 - 03.55 WIB

Wiih, Google Rilis 5 Agen AI! Koding dan Otomasi Data Bisa Dikerjakan Otomatis

Lima Agen AI Google (Foto oleh Van Tay Media di Unsplash).

VOXBLICK.COM - Dunia pengembangan perangkat lunak berada di titik balik. Tugas-tugas repetitif, mulai dari penulisan skrip ETL (Extract, Transform, Load) yang membosankan hingga peninjauan kode yang memakan waktu, telah lama menjadi penghambat inovasi. Namun, era baru telah tiba.

Google Cloud baru-baru ini meluncurkan lima agen AI Google yang dirancang khusus untuk merombak alur kerja developer secara fundamental. Ini bukan sekadar alat bantu biasa; ini adalah asisten cerdas yang menangani pekerjaan berat, memungkinkan para engineer untuk fokus pada pemecahan masalah yang kompleks dan kreatif.

Dibangun di atas kekuatan model Gemini, platform AI ini menandai pergeseran signifikan menuju otomatisasi developer yang lebih cerdas dan otonom. Kelima agen ini menargetkan titik-titik krusial dalam siklus hidup pengembangan perangkat lunak, dari manajemen data hingga kolaborasi tim.

Dengan memanfaatkan pemrosesan bahasa alami dan kemampuan pembuatan kode dari Gemini, Google Cloud secara efektif menurunkan hambatan teknis untuk tugas-tugas canggih, sekaligus meningkatkan produktivitas tim secara keseluruhan.

Mari kita bedah satu per satu bagaimana setiap agen AI Google ini bekerja dan dampak nyata yang mereka bawa ke ekosistem developer.

1. BigQuery Data Agent: Mengakhiri Era Skrip ETL Manual

Bagi para data engineer dan analis, membangun dan memelihara pipeline data adalah pekerjaan yang krusial namun sering kali melelahkan. BigQuery Data Agent hadir untuk mengubah ini.

Agen AI Google ini memungkinkan pembuatan dan pengelolaan pipeline data di dalam platform BigQuery hanya dengan menggunakan perintah bahasa alami. Lupakan skrip ETL yang rumit; sekarang Anda bisa fokus pada wawasan, bukan infrastruktur.

Kemampuan Utama

Agen ini dirancang untuk menangani seluruh siklus hidup data.

Pertama, ia mengotomatiskan penyerapan data dari berbagai sumber seperti Google Cloud Storage dengan perintah sederhana, menghilangkan kebutuhan akan skrip kustom. Kedua, ia menjaga kualitas data melalui pemeriksaan dan transformasi yang didorong oleh AI, memastikan konsistensi tanpa perlu pengkodean manual.

Terakhir, antarmuka percakapannya memungkinkan developer mendeskripsikan logika pipeline dalam bahasa sehari-hari, dan agen AI Google ini akan secara otomatis menghasilkan serta mengoptimalkan kode SQL atau DataFrame yang diperlukan.

Ini adalah lompatan besar dalam otomatisasi developer di bidang data.

Skenario Dunia Nyata

Bayangkan seorang analis data yang perlu mengintegrasikan data penjualan dari file CSV baru yang masuk setiap hari ke dalam BigQuery. Secara tradisional, ini memerlukan pembuatan skrip, penjadwalan, dan penanganan error.

Dengan BigQuery Data Agent, analis cukup memberikan perintah seperti, "Buat pipeline untuk menyerap file CSV dari bucket [nama-bucket] ke tabel [nama-tabel], pastikan kolom 'tanggal' berformat YYYY-MM-DD dan kolom 'harga' adalah numerik." Agen akan membangun, menguji, dan menjalankan pipeline tersebut secara mandiri.

Fondasi Teknologi

Kecerdasan di balik agen ini adalah model Gemini yang terintegrasi erat dengan Knowledge Engine BigQuery.

Gemini menangani pengenalan maksud dari bahasa alami dan pembuatan kode, sementara Knowledge Engine menyediakan konteks metadata yang kaya, memastikan agen memahami skema data, dependensi, dan silsilah data untuk menghasilkan pipeline yang akurat dan efisien.

2. Notebook Agent (NotebookLM for Enterprise): Analis Data Pribadi Anda

Notebook Jupyter telah menjadi standar bagi para ilmuwan data, tetapi proses analisis eksplorasi data (EDA) dan rekayasa fitur masih bisa menjadi proses yang lambat.

Notebook Agent, yang tersedia sebagai NotebookLM for Enterprise di dalam BigQuery Notebooks, berfungsi sebagai mitra kolaboratif yang cerdas, mempercepat alur kerja dari analisis hingga pembuatan model.

Kemampuan Utama

Dengan agen AI Google ini, seorang ilmuwan data dapat menjalankan EDA dan rekayasa fitur hanya dengan perintah percakapan.

Misalnya, meminta untuk "visualisasikan distribusi kolom 'usia' dan identifikasi outlier" akan langsung menghasilkan grafik yang relevan. Selain itu, agen ini dapat menghasilkan prediksi dan model machine learning langsung di dalam notebook, meminimalkan kode boilerplate.

Salah satu fitur unggulannya adalah kemampuan untuk membuat basis pengetahuan yang terkurasi, memungkinkan tim untuk mengatur dan mensintesis dokumen penelitian, kode, dan dataset menjadi notebook interaktif yang dapat digunakan kembali.

Skenario Dunia Nyata

Sebuah tim ilmuwan data sedang mengerjakan model prediksi churn pelanggan. Dengan Notebook Agent, mereka dapat mengunggah dokumentasi proyek, penelitian sebelumnya, dan dataset.

Mereka kemudian dapat bertanya, "Ringkaslah faktor-faktor utama yang menyebabkan churn berdasarkan dokumen ini dan analisis korelasi dalam dataset." Agen AI Google ini tidak hanya akan memberikan ringkasan teks tetapi juga menghasilkan kode untuk visualisasi yang mendukung analisis tersebut, mempercepat alur kerja developer secara drastis.

Fondasi Teknologi

NotebookLM for Enterprise terintegrasi langsung ke dalam lingkungan BigQuery Notebooks yang aman.

Ini membedakannya dari produk konsumen, karena dirancang dengan tata kelola, keamanan, dan kolaborasi tingkat perusahaan sebagai prioritas utama dalam platform AI ini.

3. Looker Code Assistant: Analitik Canggih untuk Semua Orang

Menjembatani kesenjangan antara pengguna bisnis dan analis data adalah tantangan abadi.

Looker Code Assistant menanamkan AI generatif langsung ke dalam platform BI Looker, memungkinkan pengguna non-teknis untuk mengajukan pertanyaan kompleks dalam bahasa Inggris sederhana dan mendapatkan visualisasi data yang kaya sebagai jawabannya. Ini adalah demokratisasi data yang sesungguhnya.

Kemampuan Utama

Agen AI Google ini mengubah cara interaksi dengan data.

Pengguna dapat bertanya, "Tunjukkan tren penjualan bulanan untuk produk X di wilayah Y selama kuartal terakhir," dan menerima grafik interaktif sebagai jawaban. Bagi pengguna yang lebih teknis, asisten ini dapat menghasilkan kode LookML atau format JSON untuk visualisasi kustom, mempercepat pengembangan dasbor.

Lebih dari sekadar menjawab pertanyaan, agen ini secara proaktif menjelaskan metodologi analisisnya dan menyarankan pertanyaan lanjutan, membangun kepercayaan dan mendorong eksplorasi data yang lebih dalam.

Skenario Dunia Nyata

Seorang manajer pemasaran, tanpa keahlian SQL, ingin memahami kinerja kampanye terbaru.

Menggunakan Looker Code Assistant, ia cukup mengetik: "Bandingkan ROI kampanye email dan kampanye media sosial kami bulan lalu, dan tunjukkan berdasarkan demografi pelanggan." Agen ini akan menerjemahkan pertanyaan tersebut menjadi kueri yang kompleks, memanfaatkan lapisan semantik Looker untuk memastikan definisi bisnis yang akurat, dan menyajikan hasilnya dalam bentuk dasbor visual yang mudah dipahami.

Fondasi Teknologi

Didukung oleh Gemini dan Looker Explore API, asisten ini menerjemahkan bahasa alami menjadi kueri Looker yang dioptimalkan, SQL, dan kode visual.

Ini adalah contoh sempurna bagaimana platform AI dapat memberdayakan seluruh organisasi melalui data.

4. Database Migration Agent: Migrasi Cloud Tanpa Sakit Kepala

Migrasi dari database lawas (seperti Oracle atau SQL Server) ke database cloud-native (seperti Spanner atau Cloud SQL) adalah proyek yang penuh risiko, mahal, dan memakan waktu.

Database Migration Agent (DMS dengan Gemini Assist) dari Google Cloud hadir untuk menyederhanakan dan mempercepat proses ini secara signifikan.

Kemampuan Utama

Kekuatan utama agen AI Google ini terletak pada kemampuannya untuk mengonversi kode dan skema secara otomatis. Ia dapat meninjau stored procedure, fungsi, dan skema dari database lama dan mengubahnya menjadi format yang kompatibel dengan cloud-native.

Untuk memastikan transparansi, agen ini menyediakan perbandingan berdampingan antara kode lama dan baru, lengkap dengan penjelasan detail. Proses migrasi dirancang untuk downtime minimal dengan memanfaatkan replikasi berkelanjutan, dan seluruh operasi bersifat serverless, dikelola sepenuhnya oleh Google Cloud.

Skenario Dunia Nyata

Sebuah perusahaan fintech perlu memigrasikan database Oracle transaksionalnya ke Google Cloud Spanner untuk skalabilitas yang lebih baik.

Proses ini biasanya memakan waktu berbulan-bulan. Dengan Database Migration Agent, tim DevOps dapat mengarahkan agen untuk menganalisis database Oracle.

Agen AI Google ini kemudian akan secara otomatis mengonversi ribuan baris kode PL/SQL menjadi SQL yang kompatibel dengan Spanner, menyoroti area yang memerlukan perhatian manual, dan memvalidasi hasilnya, mengurangi upaya manual dan risiko kesalahan secara dramatis.

Fondasi Teknologi

Gemini adalah inti dari agen ini, memungkinkannya untuk memahami dan menerjemahkan logika database yang kompleks.

Terintegrasi dengan Database Migration Service (DMS) Google, platform AI ini memberikan panduan langkah demi langkah yang cerdas selama proses migrasi.

5. Gemini CLI GitHub Actions: DevOps Cerdas di Ujung Jari Anda

Manajemen repositori di platform seperti GitHub sering kali melibatkan tugas-tugas administratif yang berulang.

Gemini CLI GitHub Actions adalah agen AI Google otonom dan open-source yang mengotomatiskan tugas-tugas ini, memungkinkan developer untuk tetap fokus pada pengkodean. Ini adalah evolusi penting dalam otomatisasi developer untuk alur kerja DevOps.

Kemampuan Utama

Agen ini dapat secara otomatis melakukan triase isu, memberikan label, menetapkan prioritas, dan merutekannya ke anggota tim yang tepat berdasarkan konten dan konteks proyek.

Ia juga dapat melakukan peninjauan awal pada Pull Request (PR), memberikan umpan balik instan, dan menyarankan perbaikan.

Developer dapat berinteraksi langsung dengan agen dengan menandainya di isu atau PR, mendelegasikan tugas seperti, "@agent, tolong tuliskan unit test untuk perbaikan bug ini." Sebagai proyek open-source, alur kerjanya dapat disesuaikan sepenuhnya untuk kebutuhan tim yang spesifik.

Skenario Dunia Nyata

Dalam sebuah proyek open-source yang sibuk, pengelola repositori kewalahan dengan isu dan PR yang masuk.

Dengan mengaktifkan Gemini CLI GitHub Actions, setiap isu baru secara otomatis diberi label (misalnya, 'bug', 'fitur', 'dokumentasi').

Ketika sebuah PR diajukan, agen AI Google ini langsung memindai kode untuk kesalahan gaya umum atau potensi masalah, memberikan komentar, dan mengurangi beban peninjauan manual bagi para kontributor inti.

Fondasi Teknologi

Dibangun di atas Gemini CLI dan terintegrasi langsung ke dalam pipeline GitHub Actions, agen ini berjalan secara asinkron sebagai respons terhadap peristiwa di repositori.

Kemampuannya untuk memahami konteks proyek memungkinkannya melakukan tindakan yang akurat dan relevan, menjadikan alur kerja developer lebih efisien.

Dampak Lebih Luas: Ekosistem Vertex AI dan Masa Depan Otomatisasi Developer

Peluncuran kelima agen AI Google ini bukanlah serangkaian produk yang terisolasi.

Mereka adalah bagian integral dari visi yang lebih besar yang diwujudkan dalam Vertex AI, platform AI terpadu dari Google Cloud. Vertex AI menyediakan lingkungan pengembangan yang kohesif di mana developer dapat mengakses lebih dari 160 model fondasi, termasuk keluarga Gemini yang kuat, serta alat untuk membangun dan menerapkan agen AI mereka sendiri.

Pendekatan platform AI ini memastikan bahwa setiap agen dapat bekerja secara sinergis, berbagi konteks, dan memberikan pengalaman yang mulus di seluruh alur kerja developer. Sebagaimana diumumkan oleh Google, inisiatif ini bertujuan untuk membantu organisasi membangun, mengoperasikan, dan mengamankan aplikasi mereka dengan lebih efisien, seperti yang dijelaskan dalam pengumuman resmi mereka.

Perlu diingat bahwa adopsi teknologi baru seperti agen AI Google ini memerlukan pertimbangan keamanan dan tata kelola data yang matang sesuai dengan kebijakan masing-masing perusahaan. Namun, potensinya tidak dapat disangkal. Pergeseran menuju alat pengembang yang otonom kini semakin cepat.

Tugas-tugas yang sebelumnya dianggap membosankan dan rentan terhadap kesalahan manusia kini ditangani oleh AI, membebaskan sumber daya manusia yang paling berharga kreativitas dan inovasi untuk fokus pada tantangan bisnis yang lebih besar.

Kelima agen AI Google ini bukan sekadar peningkatan produktivitas; mereka adalah fondasi untuk generasi baru pengembangan perangkat lunak, di mana developer bertindak lebih sebagai arsitek dan ahli strategi, sementara agen cerdas menangani implementasi teknis. Ini adalah masa depan otomatisasi developer, dan Google Cloud telah meletakkan peta jalannya dengan jelas.