Google Cloud 通过在新推出的编排管道（Orchestration Pipelines）框架中引入数据管道编排的民主化，该框架于 Google Cloud NEXT '26 大会上发布。该框架通过数据代理套件（Data Agent Kit）提供访问，这是一套免费开源的数据工程工具集。该套件集成到主流 IDE 和命令行界面（CLI）中，提供数据工程标签页以及针对 Airflow DAG 的代理技能。它使数据专业人员能够使用自然语言编写、部署和排查生产级别的 Airflow DAG。该框架通过将编排逻辑与计算执行解耦，并采用声明式 YAML DSL，简化了 MLOps 流程，从而使所有数据角色能够绕过复杂的 Python Airflow 样板代码。一个实际示例展示了如何构建用于主动供应链管理的 MLOps 架构。该架构利用 BigQuery、Apache Spark 托管服务、Gemini 企业代理平台以及 dbt 来预测运输时间。数据代理套件可根据自然语言提示生成 PySpark 脚本和声明式 YAML 管道。演示了三个不同的管道：训练引擎、每日推理管道以及自动化评估与分支管道。部署通过 CI/CD 实现自动化，数据代理套件生成所需的流水线。对于日常运维，该套件提供 IDE 内的实时监控和代理式故障排查，诊断失败情况，识别根本原因，并针对问题提供内联修复建议。编排管道和数据代理套件显著降低了构建和维护 MLOps 架构所需的时间和复杂度。