Google Gen AI Toolbox
Интеграции
- Cloud Spanner
- BigQuery
- PostgreSQL
- LangGraph
- Vertex AI
Детали цены
- Фреймворк распространяется бесплатно (Open Source).
- Эксплуатационные расходы включают стоимость ресурсов Cloud Run и запросов к базам данных GCP.
Возможности
- Нативные коннекторы Cloud Spanner и BigQuery
- Поддержка Model Context Protocol (MCP)
- Нативная интеграция с LangGraph
- Контроль доступа на основе Zero Trust (IAM)
- Автоматическая санация SQL-запросов
- Масштабируемое развёртывание через Cloud Run
Описание
Анализ архитектуры Google Gen AI Toolbox (Ред. 2026.01)
Google Gen AI Toolbox выступает в роли критического медиатора между автономными агентами и корпоративными данными. Система абстрагирует сложность SQL-запросов и оркестрации пула соединений, предоставляя моделям (Gemini, Claude) безопасный интерфейс вызова инструментов 📑. Архитектура основана на принципах Zero Trust, обеспечивая изоляцию среды выполнения команд от ядра базы данных 🧠.
Ядро и механизмы интеграции
Toolbox реализует паттерн «Tool-as-a-Service», превращая любую БД в набор методов, понятных LLM.
- Multi-Database Support: Нативная поддержка Cloud Spanner и BigQuery позволяет агентам оперировать петабайтными массивами данных с транзакционной точностью 📑.
- MCP Server Implementation: Полная поддержка Model Context Protocol позволяет интегрировать Toolbox в любые MCP-совместимые среды (Cursor, Claude Code) без написания кастомных коннекторов 📑.
- LangGraph Orchestration: Архитектура оптимизирована для использования в качестве узлов (nodes) в графах LangGraph, что позволяет строить сложные циклы самокоррекции при ошибках в SQL 📑.
⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍
Безопасность и инфраструктура
Система минимизирует риски SQL-инъекций и промпт-инъекций через строгую параметризацию и предварительную валидацию схем.
- Context Isolation: Toolbox исполняется в изолированных контейнерах Cloud Run, что предотвращает эскалацию привилегий при компрометации логики агента 🧠.
- Enterprise IAM: Интеграция с Google Cloud IAM обеспечивает гранулярный доступ к таблицам на уровне сервисного аккаунта агента 📑.
Рекомендации по оценке
Техническим командам необходимо выполнить следующие шаги по валидации:
- MCP Throughput: Провести нагрузочные тесты пропускной способности MCP-сервера при пиковых нагрузках (100+ параллельных агентских сессий) 🌑.
- Query Latency: Оценить накладные расходы на десериализацию JSON-вызовов в SQL-запросы для приложений реального времени 🧠.
- Permission Scoping: Проверить политики IAM на предмет избыточных прав (Over-permissioning) при работе с BigQuery Dataset-ами 📑.
История обновлений
На Google I/O 2025 анонсирована более глубокая интеграция Gen AI Toolbox с LangGraph для точного выполнения инструментов на базе агентов и управления контекстом. Новые функции: прямое развёртывание моделей AI Studio на Cloud Run с поддержкой GPU, развёртывание моделей Gemma 3 в один клик, новый Cloud Run MCP-сервер для развёртывания агентских приложений. Также добавлена поддержка Dgraph и расширена совместимость с векторными базами данных.
Публичный бета-релиз Gen AI Toolbox for Databases в партнёрстве с LangChain. Позволяет разработчикам подключать агентские генеративные AI-приложения к базам данных (PostgreSQL, MySQL, BigQuery, MongoDB, векторные базы данных) с контролируемым выполнением инструментов и управлением контекстом. Поддерживает производственные, безопасные и масштабируемые AI-рабочие процессы с открытой серверной архитектурой.
Добавлена поддержка векторных баз данных (Pinecone, ChromaDB) через новый интерфейс плагинов. Улучшена производительность обработки данных JSON. Исправлены ошибки и улучшена стабильность.
Улучшена архитектура плагинов с упрощенной разработкой плагинов. Добавлен плагин MongoDB, предоставленный сообществом (бета). Расширена документация с более подробными примерами.
Крупное обновление с новым API для более гибкого построения запросов. Добавлена поддержка типов данных JSON. Представлена архитектура плагинов для расширения поддержки баз данных.
Добавлена поддержка BigQuery. Внедрен механизм кэширования для снижения нагрузки на базу данных. Улучшены возможности ведения журналов и мониторинга.
Улучшены функции безопасности, включая очистку входных данных и параметризованные запросы для предотвращения SQL-инъекций. Повышена производительность для больших наборов данных.
Первый официальный релиз. Добавлена поддержка SQLite. Улучшена документация и добавлены примеры приложений.
Расширена поддержка баз данных до Cloud Spanner. Улучшена точность генерации запросов и добавлена базовая обработка ошибок.
Первый альфа-релиз. Поддержка PostgreSQL и MySQL с базовой генерацией запросов. Ориентация на функциональность доказательства концепции.
Плюсы и минусы инструмента
Плюсы
- Простая интеграция БД
- Поддержка разных БД
- Ускоренная разработка
- Готовый коннектор
- Данные в реальном времени
Минусы
- Новый open-source проект
- Требуются знания платформы
- Ограниченная документация
