IT Brief NZ opisało samouczące się wzbogacanie kontekstu oraz przeprojektowane Knowledge Studio dla Knowledge Catalog. W relacji opublikowanej 6 listopada 2026 r. oba rozwiązania przedstawiono jako dostępne w wersji preview. Według tego opisu pierwsze ma proponować aktualizacje wiedzy używanej przez agentów AI, a drugie zapewniać narzędzia do przeglądania tych zmian.
Jak system ma znajdować luki w kontekście
Według IT Brief NZ wzbogacanie analizuje ślady interakcji agentów z użytkownikami oraz materiały organizacji, by wskazać brakujące lub nieaktualne informacje. Może działać na żądanie albo według harmonogramu. Opisane źródła obejmują dane ustrukturyzowane, pliki z Cloud Storage, Google Workspace, GitHub, Confluence i SharePoint, a także interakcje agentów Gemini, Conversational Analytics w BigQuery oraz agentów niestandardowych. W śladach interakcji dane pozwalające zidentyfikować osoby mają być redagowane.
Propozycje mogą dotyczyć definicji biznesowych, opisów tabel i kolumn, relacji między tabelami, przykładowych zapytań oraz instrukcji do konkretnych zadań. Każda ma zawierać cytowania i ocenę pewności, czyli sygnał określający, jak mocno system popiera daną propozycję. Narzędzie ma też wykrywać zmiany w źródłach, wycofywać nieaktualne definicje i oznaczać sprzeczne informacje.
Kto zatwierdza proponowane zmiany
IT Brief NZ opisuje ustawienia automatycznej publikacji oraz możliwość określenia progu pewności. Propozycje poniżej progu i zmiany uznane za wrażliwe, na przykład usunięcia, mogą trafić do opiekuna danych do sprawdzenia, poprawienia lub odrzucenia. Zmiany mają być rejestrowane i odwracalne. Według relacji Google Cloud deklaruje też, że dane klientów nie służą do trenowania jego modeli.
Zestawy kontekstu to, według tego samego opisu, wybrane fragmenty grafu kontekstu, czyli mapy powiązań między informacjami. Można je przygotować dla zespołu, obszaru działalności, grupy użytkowników lub agenta. Uprawnienia zarządzania tożsamością i dostępem mają kontrolować, kto może je odczytywać, wykorzystywać i edytować; dostęp do danych źródłowych nadal podlega istniejącym uprawnieniom.
Przeprojektowane Knowledge Studio ma łączyć wizualizację tych powiązań z konwersacyjnym przeglądaniem danych i kontrolą proponowanych zmian. Opis obejmuje także monitorowanie harmonogramów, wyników, zużycia tokenów i czasu działania, a także powiadomienia e-mail o zakończeniu zadań.
Przy automatycznym uzupełnianiu kontekstu kluczowe jest to, kto zatwierdza zmiany i jakie propozycje wymagają przeglądu.
Co oznaczają podane wyniki benchmarków
IT Brief NZ przypisało wewnętrznym benchmarkom Google Cloud niemal czterokrotnie wyższą dokładność agentów, do 33% niższe opóźnienie oraz do 75% mniej zużytych tokenów. W relacji nie podano metodologii ani warunków porównania, więc te liczby opisują wyniki przypisane testom wewnętrznym, a nie uniwersalną miarę działania usługi.
