Google Cloud Storage стаў часткай MCP Toolbox: інструменты для бакетаў для агентаў AI

Google Cloud Storage ўскладнівае аснову сучасных агентных рашэнняў і ўтварае аптымальны выбар для зберагачэння неструктураваных дадзэнняў у вялікіх масштабах. Аднак, калі каманды пераходзяць ад стварэння пратотыпаў да запуску автонамных агентаў у працэсе вырабоцтва, выклікаецца змяна ў архітэктурэ: зберагачэнне дадзэнняў больш не ёсць сложным элементам. Асалодзейкай проблемай ёсць ператварэнне петабайтаў необработаных, неструктураваных файлаў у інфармацыю, якую агент можа атрымаць за патрэбай. Чырвоным кампанем у гэтым напрамку ёсць тое, што GCS цяпер падтрымліваецца натыўна і ёсць загальна доступным у MCP Toolbox.

Неструктураваныя дадзэнні ў аплікацыях агентаў

Базы дадзэнняях зберагаюць структураваныя факты, тады калі хранілішчы об’ектаў зберагаюць ўсю практычную інфармацыю падпрыемства: дагаворы у фармаце PDF, архітэктурныя схемы, фінансавыя і норматыўныя дакументы, необработаныя логі аплікацыяў і мультымедыя. Надача агентам стандартнага спосабу вярбування з GCS дазволяе ствараць розныя тыпы аплікацыяў.

Першым спосабам ёсць мультымадальны аналіз. Агенты можаюць союзваць дэтэрміністычную сілу структураваных дадзеных у BigQuery або AlloyDB з багатшым кантэкстам, які зберагаецца ў GCS. Напрыклад, автаматызаваны агент для розгляду заставак у страхаванні можа чытаць ліміты страховкі і сумы, якія павінны быць сплатыяны кліентам, з базы дадзеных AlloyDB, адночаса запрашаючы фота месца абяроны і сканаваныя поліцейскія атласы з GCS, пасля чаго ацэніць збіты і запропанаваць суму выплаты.

Другім спосабам ёсць автаматызаваныя потокі дакументаў. Фонавы агент можа сочыць за кантэйнерамі заносу за новыя заваносленыя рахункі-фактуры ад постачальнікаў або правовыя контракты, выдзеляць ключовыя элементы і запускаць наступныя працэсы ERP.

Трэцім спосабам ёсць форэнзіка кодавой базы і логаў. Агенты, адпаведальныя за надзею над сайтом, можаць аналізаваць кантэйнеры, заполненыя історычнымі логамі сервераў або дампамі з момента абяроны, для выявлення асляпніх прычын, без неабходнасці ў ручным спосабе заваносу гігабайтаў тэксту ад распрацоўшчыкаў.

Чэтырты ўзлёт — гэта дынамічны, рэальнага часу RAG, які стае популярным сярод кліянтав, якія адходзяць ад жорсткіх праграмных каскадаў на адбудову вектарных эмбеддынгаў. У замест на падзеўленне і індэксаванне всего загадзя, вы надаеце агенту захішчаны доступ да конкрэтнага каталога GCS. Калі корыстнік задае складны запіт, агент перыядае змест наявных файлаў, знаходзіць неабходную 200-стороннюю інструкцыю, чытае первісны файл і стварае адпаведны адказ прымусова з самага крыніцы.

За данымі блога распрацоўшчыкаў Google, такія компаніі, як Snap, Palo Alto Networks і Airwallex, вялікі час вжываюць GCS у поўнасці з MCP.

Што было выпусцана

З моменту запуску MCP Toolbox адмовасць у падтрымцы большых храніц об’ектаў, такіх як GCS, была адной з найбольш запрашваных функцый. Калі і іншыя інструменты з Toolbox, інтэграцыя з GCS лёгкая у вжыцці, а простыя інструкцыі з наладкі ў дакументацыі Cloud Storage дазволяюць кліенту негайна прыўязацца да сістэмы.

У яго ўключаныя загадзя створаныя інструменты, якія пакрываюць большасць основных функцыяй GCS: стварэнне, перыявленне, чытанне і адкорэктаванне бакетаў, об’ектаў і ўсіх іх метадаў. Для лёгшага керавання таксама існуюць два вбудованыя наборы інструментаў.

• cloud-storage-buckets даўае агенту можлівасць кераваць інфраструктурой зберохвату, напрыклад, перыявляць бакеты і запрашаць метадаў бакетаў.
• cloud-storage-objects дазволяе агенту працаваць з самымі неструктураванымі дадзеннямі, напрыклад, перыявляць файлы, чытаць ўместа об’ектаў, аплодаваць і выкасываць іх.

У наступных кальвінах плануецца дадаць дапаможныя інструменты.

Індывідуальныя інструменты для строгейя бізнес-логікі

У большасці случаў падходзяць готавыя інструменты, але дзеяныя сцэнарыяя выклікаюць патрэбу ў спецыяльной бізнес-логіцы, і Toolbox вялікім чынам прадстаўляе сабою дэкларатыўную, розшыруемую рамку спецыяльных інструментаў. Вбудованая інтэграцыя з GCS можа служыць адной з базаў для стварэння інструментаў, прызначаных для конкрэтных бізнес-патрэбаў.

Тыповым прыкладам ёсць обмежэнне доступу агента толькі да канкрэтных кантэў, каб у будучыні нічога не прасачылася. Інтэграцыю з GCS, пакрытую спецыяльным інструментам, можна выкорыстаць для стварэння жорстка заданага спіску дозволеных кантэў, што усуне рызык інжэкціі команд, якія моглі б дазволіць перавісць з аднаго кантэю на іншы. Інструмент, які паказвае толькі кантэўы з жорстка заданага спіску, выглядае так:

kind: tool
name: list_allowlisted_buckets
type: cloud-storage-list-buckets
source: my-gcs-source
description: Use this tool to list Cloud Storage buckets allowlisted for the vendor risk assement agent
project: my_safe_project"   # hard-coded GCP project
prefix: ai_buckets          # allowlisted bucket prefix

Так сама чытанне об’ектаў можа быць абмежана толькі спісам разрэшаных, безпечных кантэйнероў:

kind: tool
name: read_allowlisted_objects
type: cloud-storage-read-object
source: my-gcs-source
description: Use this tool to read contents of available, allowlisted Cloud Storage objects
bucket: bucket_for_agents   # allowlisted GCS bucket

Пачатак работы

Працэўнае з’яеднанне самых большых храніц неструктураваных дадзэнняў безпасцерэдзе з агентамі AI ачынае множыцю можлівасцей. Oficыяльная дакументацыя GCS з Toolbox, сторанка-справака пра готавыя інструменты і наборы інструментаў, а таксама рэпазітары MCP Toolbox на GitHub — гэтае месцы, з якіх можна пачаць.