Cómo ADK está cambiando la forma de consultar datos en BigQuery (¡en pocas líneas de código!)

Como ingeniero de datos, pocas cosas me emocionan más que encontrar herramientas que realmente simplifican nuestro trabajo diario sin sacrificar flexibilidad ni potencia. Hoy quiero contarles sobre algo que descubrí y que, sinceramente, me parece un game changer: las herramientas integradas de Google ADK, en particular su integración con BigQuery.

Con ADK (Agent Development Kit), ahora podemos dotar a nuestros agentes de IA de la capacidad de interactuar directamente con BigQuery de forma segura y optimizada, sin necesidad de escribir pipelines complejos o montar capas intermedias de orquestación. Todo esto se logra gracias a las built-in tools que Google ya ofrece listas para usar.

¿Por qué esto importa?

• Simplicidad radical: Con apenas unas líneas de configuración, puedes autenticarte y permitir que tu agente lea datos en BigQuery.

• Seguridad integrada: Se aprovechan las credenciales por defecto de Google Cloud, lo que garantiza un acceso controlado y auditable.

• Escalabilidad inmediata: Tus agentes pueden ejecutar consultas complejas sobre terabytes de datos sin preocuparse por la infraestructura subyacente.

• Conversacional y natural: Imagina que tu agente pueda responder preguntas sobre tus datos usando lenguaje natural, directamente sobre BigQuery.

¿Cómo se ve en la práctica?

Así de simple es arrancar un agente que consulta BigQuery con ADK:

pythonCopyEditfrom google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools.bigquery import BigQueryCredentialsConfig, BigQueryToolset
from google.adk.tools.bigquery.config import BigQueryToolConfig, WriteMode
import google.auth

tool_config = BigQueryToolConfig(write_mode=WriteMode.BLOCKED)
application_default_credentials, _ = google.auth.default()

credentials_config = BigQueryCredentialsConfig(
    credentials=application_default_credentials
)

bigquery_toolset = BigQueryToolset(
    credentials_config=credentials_config, bigquery_tool_config=tool_config
)

root_agent = Agent(
    name="bq_agent",
    model="gemini-2.0-flash",
    tools=[bigquery_toolset],
    instruction="""Tu función es consultar la información en BigQuery para responder preguntas del usuario.""",
)

Con este pequeño bloque de código, ya tienes un agente listo para consultar tus datasets de BigQuery de forma conversacional. No más configuraciones interminables ni pipelines engorrosos.

Lo que esto significa para nosotros

Para quienes trabajamos con datos en la nube, ADK + BigQuery nos da un superpoder: democratizar el acceso a la información de forma controlada y con la facilidad de los LLMs (Large Language Models). Ahora es más sencillo poner el poder del análisis en manos de usuarios de negocio, analistas y equipos que necesitan respuestas en tiempo real.