Google Cloud, Ajan Telemetrisini Müşteriye Ait BigQuery Tablolarına Taşıyor

Google Cloud, 13 Kasım 2026’da yapay zekâ ajanlarına yönelik izleme ve değerlendirme araçlarını genişleterek BigQuery ve Looker genelinde yönetilen veri ajanları ile Agent Development Kit (ADK) veya LangGraph kullanılarak oluşturulmuş özel ajanlar için müşteri denetiminde günlük kaydı, panolar, gizlilik önlemleri ve harcama limitleri ekledi.

Sistem, birinci taraf ve özel ajanlar için ortak bir telemetri yolu kullanıyor. Yönetilen Conversational Analytics ajanları telemetriyi otomatik olarak gönderirken özel ADK veya LangGraph ajanları, SDK’ya tek satırlık enstrümantasyon ekleyerek yapılandırılmış telemetri gönderebiliyor. Veriler, Google Cloud’un geliştirici ve yönetici araçlarında analiz edilmek üzere müşteriye ait BigQuery tablolarına aktarılıyor.

Temel izleme özelliklerinin birçoğu genel kullanıma sunuldu (GA). BigQuery Studio’nun önceden hazırlanmış panoları kullanımı, etkin oturumları, en çok kullanılan bilgi kaynaklarını ve gecikme süresini izliyor. Conversational Analytics için Looker System Activity panoları da Looker (Google Cloud core) ve Looker (original) ürünlerinde genel kullanıma sunuldu; bu panolar etkileşimi ve token kullanımını kapsıyor. Responses & feedback sekmesindeki kullanıcı puanları ve sorgu inceleme özellikleri ise hâlâ önizleme aşamasında.

Operasyonel İzler Konuşma İçeriğini Kapsamıyor

Google Cloud, yöneticilerin ve ajan sahiplerinin bu iki katmanı birbirinden bağımsız olarak yönetebilmesi için operasyonel telemetriyi konuşma içeriğinden ayırıyor. Cloud Monitoring; istek hacmi, gecikme süresi ve token kullanımı için toplu ölçümler sağlarken Cloud Trace, her istek için adım adım iz aralıkları sunuyor. Cloud Trace gözlemlenebilirlik kapsamları, birden fazla ajan projesindeki telemetriyi bir araya getirebiliyor.

Bu operasyonel ölçümler ve temizlenmiş birinci taraf iz aralıkları; kullanıcı istemleri, model yanıtları, iç düşünceler ve oluşturulan SQL dâhil olmak üzere müşterinin asıl içeriğini kapsamıyor. Böylece platform ekipleri, operasyonel araçlara her etkileşimin içeriğine otomatik olarak erişim vermeden etkinlikleri izleyebiliyor.

Daha kapsamlı denetim için ajan sahipleri ve düzenleyiciler, tek tek ajanlarda konuşma günlüklerinin tutulmasına izin verebilir. Ardından Google tarafından yönetilen bir hizmet ajanı; istemleri, yanıtları ve tur düzeyindeki telemetriyi BigQuery Storage Write API aracılığıyla müşteriye ait bir agent_events tabloya aktarır. Tablo, veri kümesinin kimlik ve erişim yönetimi izinlerini, müşteri tarafından yönetilen şifreleme anahtarlarını ve VPC Service Controls ayarlarını devralır.

Gizlilik önlemleri, günlük kaydı öncesinde her turu denetler; bir bilgi kaynağı satır düzeyinde güvenlik, sütun düzeyinde politika etiketleri veya dinamik veri maskeleme kullanıyorsa o turun kaydını atlar. Günlük kaydı sırasında hata oluşursa kullanıcının sohbet oturumu kesintisiz devam eder. Bu tasarım, geniş kapsamlı operasyonel görünürlüğü tüm etkileşimlere yönelik daha dar ve açıkça etkinleştirilmiş erişimden ayırır.

Google Cloud, özel ajanların açık kaynaklı ADK eklentisi aracılığıyla daha fazla tanılama ayrıntısını koruyabildiğini belirtiyor. Bu eklenti, araç çağrılarının tüm ağaçlarını, zaman serisi telemetrisini ve çok modlu yükleri BigQuery’ye aktarabiliyor. Birinci taraf konuşma günlüğü ise düşük düzeyli araç bağımsız değişkenlerini ve dahili SQL’i özellikle ayıklıyor.

Harcama Limitleri Panoların Ötesine Geçiyor

Günlükler, maliyet yönetimi için de bir temel oluşturuyor. BigQuery’deki her konuşma turunda girdi, çıktı, düşünce, önbelleğe alınmış ve toplam token sayıları ile turun toplam gecikme süresi kaydediliyor. Looker System Activity ise iş zekâsı iş yükleri genelindeki tahmini girdi ve çıktı token sayılarını ayrıca raporluyor.

Sorgu başına taranan BigQuery baytlarına getirilen limitler, isteğe bağlı tarama ücretlerine yol açmadan büyük sorguları engellemek için kuru çalıştırma tahminlerini kullanıyor. Ayrıca BigQuery ve Conversational Analytics API için günlük girdi ve çıktı token kotaları önizleme aşamasında. Bu kotalar, Google Cloud konsolu veya gcloud CLI üzerinden proje, kullanıcı veya ajan başına uygulanabiliyor.

Bu birleşim, tüketim raporlamasını etkin limitlerle bir araya getiriyor. Bayt tarama limitleri, sorgular çalıştırılmadan önce harcamaları kontrol ederken önizleme aşamasındaki token kotaları; projeler, kullanıcılar ve tek tek ajanlar genelinde ajan tüketimine yönelik denetimi de kapsıyor.

Değerlendirme Sonuçları Üretim Günlüklerinin Yanında Yer Alıyor

Google Cloud’un açık kaynaklı Prism aracı, BigQuery tablolarını veya Looker Explores’ı temel alan Conversational Analytics ajanlarını test ediyor. Araç; yeniden kullanılabilir test paketlerini, düzenli ifade doğrulamalarını ve birden çok bölgede ajan keşfini destekliyor. Değerlendirmeler, istem, model veya şema değişiklikleri kullanıcılara sunulmadan önce SQL doğruluğuna ve yanıt kalitesine odaklanıyor.

Prism, tamamlanan değerlendirme çalışmalarını günlere göre bölümlendirilmiş BigQuery tablolarına yazabiliyor; böylece kıyaslama sonuçları üretim agent_events kayıtlarının yanında, BigQuery ve Looker’da analiz edilebiliyor. Birinci taraf yerel BigQuery ajan değerlendirmeleri ise API ve adım adım yönlendirme sunan bir Colab not defteri aracılığıyla ayrıca önizleme aşamasında kullanıma sunuldu.

Duyuru, müşteriye ait BigQuery telemetrisini izleme, maliyet denetimleri ve değerlendirme için ortak katman hâline getirerek ajan gözetimini mevcut veri ambarı izinlerine ve güvenlik denetimlerine bağlıyor. Yönetilen konuşma günlüğü ve temel panolar genel kullanıma sunulmuş durumda; token kotaları, yerel değerlendirmeler ve bazı Looker geri bildirim özellikleri ise hâlâ önizleme aşamasında. Bu nedenle üretim ekiplerinin dağıtım tasarımı, hem operasyonel izlerle tüm konuşmalar arasındaki sınırı hem de her denetimin farklı kullanılabilirlik durumunu hesaba katıyor.