Google Cloud представила инструменты для постоянно работающих AI-агентов

В августе Google Cloud представила два элемента инфраструктуры для постоянно работающих AI-агентов: Database Operations Agents, автоматизирующие настройку и эксплуатацию баз данных, и Cloud Run instances — недорогие выделенные среды для долгоживущих одиночных агентов. Вместе они расширяют стратегию Agentic Data Cloud: от работы с данными — к инфраструктуре, на которой агенты запускаются и обслуживаются. 78

Database Operations Agents: от настройки до диагностики

Интегрированное с Gemini Cloud Assist решение включает двух агентов:

• Database Onboarding Agent отвечает за так называемый Day 0 — выбор базы данных, подготовку, конфигурацию и первоначальное развертывание.
• Database Observability Agent предназначен для Day 1 и Day 2 — мониторинга, поиска и устранения неполадок, а также текущего обслуживания. 8

Идея Google Cloud — сократить объем повторяющейся ручной работы: планирование архитектуры, написание скриптов, подготовку ресурсов, настройку схем и индексов, оптимизацию запросов и диагностику. Вместо этого пользователь описывает задачу обычным языком и проходит управляемый сценарий. Такой подход должен уменьшить операционную нагрузку на администраторов баз данных, разработчиков, SRE- и DevOps-команды. 8

Onboarding Agent сопровождает пользователя на естественном языке при развертывании и первоначальной настройке управляемых баз данных Google Cloud, включая AlloyDB, Bigtable, Cloud SQL и Spanner. 8

Observability Agent объединяет телеметрию из Database Insights, Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace и других источников. Это позволяет ему искать первопричины скачков задержки, проблемных запросов, конкуренции за блокировки и нехватки ресурсов. 8

Доступ к агенту предусмотрен через несколько рабочих интерфейсов: чат Gemini Cloud Assist, соответствующие страницы баз данных в консоли Google Cloud, представления Database Center для управления парком баз, командную строку, IDE и сторонние инструменты. 8

Возможности Database Insights и Database Center также доступны как инструменты MCP через удаленные MCP-серверы Google. Благодаря этому внешние инструменты разработчика и совместимые с MCP агенты могут получать метрики системы и запросов, сведения об инвентаре баз данных и информацию о выявленных проблемах. 8

Агент не ограничивается диагностикой. Он предлагает проверенные изменения, объясняет их причину и ожидаемый эффект, а после одобрения пользователя может выполнить поддерживаемые исправления — например, включить пул соединений в Cloud SQL или добавить индекс. Часть функций расследования и исправления на момент анонса находилась в предварительной версии и была доступна отдельным клиентам. 8

Cloud Run instances для долгоживущих агентов

В конце августа Google Cloud представила в предварительной версии Cloud Run instances — выделенные одиночные среды выполнения в Cloud Run. Они рассчитаны на долгоживущие приложения с состоянием и обычно одним пользователем, включая персональных AI-агентов. 9

В отличие от обычных сервисов Cloud Run, такой экземпляр:

• запускает ровно одну копию приложения и не использует автомасштабирование;
• не масштабируется до нуля;
• может работать непрерывно до семи дней с автоматическим перезапуском;
• может быть остановлен, когда не нужен, и возобновлен позже;
• получает стабильный HTTPS-адрес, который сохраняется после обновлений и перезапусков. 9

Google позиционирует Cloud Run instances как альтернативу постоянно работающей виртуальной машине. Пользователю не нужно самостоятельно обслуживать операционную систему виртуальной машины, настраивать межсетевой экран и HTTPS-эндпоинт. При этом сохраняется модель постоянно работающего процесса, которой обычно не хватает классическим бессерверным сервисам с масштабированием до нуля. 9

По заявленной Google Cloud оценке, непрерывная работа экземпляра с одним общим виртуальным процессором и 1 ГБ памяти стоит 5,70 доллара за 30 дней. Для кратковременных пиков вычислительной нагрузки используются burst-бюджеты — это позволяет не оплачивать постоянно ресурсы, рассчитанные на максимальную нагрузку. 9

Постоянное выполнение также уменьшает вероятность холодного старта. Один из ранних пользователей сообщил, что у его долгоживущего агента число холодных стартов сократилось на 88%. Это оценка конкретного клиента, а не универсальная гарантия производительности для всех приложений. 9

Что это меняет для архитектуры AI-агентов

Google Cloud закрывает сразу две стороны задачи. AI-агентам нужны недорогой и устойчивый запуск, длительные взаимодействия и возможность выполнять асинхронную работу. Базам данных, от которых они зависят, нужны автоматизированная настройка, наблюдаемость и безопасное применение исправлений.

Cloud Run дает среду для агентов, которые координируют фоновые задачи и поддерживают многошаговые взаимодействия с пользователем. Database Operations Agents, в свою очередь, делают слой данных более управляемым через естественный язык и инструменты, совместимые с MCP. 18

Однако «состояние» процесса Cloud Run не означает, что вся информация агента автоматически становится долговечной. Если агент должен переживать перезапуски или сохранять незавершенную работу дольше жизненного цикла среды выполнения, потребуется внешнее постоянное хранилище. В рекомендациях Google для производственных агентов в качестве такого хранилища сессий, например, упоминается Cloud SQL. 5