Snowflake推出统一控制平台，全力布局"智能体企业"时代

Snowflake公司正在大力拓展其企业人工智能版图，相继对旗下Snowflake Intelligence与Cortex Code产品进行了一系列更新，致力于将其平台打造为所谓"智能体企业"的核心控制层。

这家数据云公司表示，此次功能增强旨在帮助企业告别AI实验阶段，迈向实际生产应用，其核心路径是将数据、模型与企业应用整合至一套统一的治理环境之中。此轮更新也折射出行业的整体变革趋势——AI系统正从单纯生成响应，向能够主动执行跨业务流程操作的方向加速演进。

Snowflake Intelligence作为面向业务用户的情境感知AI智能体，此次迎来多项重要升级。据悉，更新后的系统不仅能够自动处理常规任务、执行多步骤数据分析，还通过基于模型上下文协议（Model Context Protocol）的全新集成方案，与主流企业应用实现互联互通。已支持的服务涵盖谷歌旗下的Gmail、Google Calendar与Google Docs，Atlassian旗下的Jira，以及Salesforce的同名CRM套件和Slack。

与此同时，一款即将进入公开预览阶段的iPhone应用将上述能力延伸至移动端，用户可随时随地查询数据、远程触发工作流。此外，新增的"深度研究"功能可生成附有引用来源的多步骤分析报告，而"成果存档"功能则允许用户保存和共享分析内容与工作流程。

Snowflake表示，该系统能够持续从用户行为中学习，在个性化输出内容的同时，逐步实现对重复性任务的自动化处理，且所有结果均以受治理的企业数据为基础。

Cortex Code是一款专为数据密集型工作流设计的AI编码智能体，此次进一步扩展为AI构建层。自2025年底上线以来，Snowflake表示已有逾半数客户借助该工具提升开发效率。

在新增能力方面，Cortex Code已实现与亚马逊云科技（AWS）Glue、Databricks平台及开源数据库PostgreSQL等外部数据系统的对接，开发者无需迁移数据即可构建应用。该平台还通过MCP协议与智能体通信协议（Agent Communication Protocol）与其他AI系统集成，从而与现有智能体框架实现互操作。

Snowflake还宣布与Visual Studio Code等主流开发环境建立集成，并推出适配Anthropic公司Claude Code的专属插件。此外，全新发布的支持Python和TypeScript的软件开发工具包（SDK），使企业能够将Cortex Code的功能嵌入以上述语言编写的应用程序之中。

其他新功能还包括：基于浏览器的"沙盒"环境，支持无需本地配置即可运行代码；以及帮助开发者在执行前预览工作流、直接与图表和数据表交互的实用工具。

Snowflake透露，目前每周使用其AI产品的客户已超过9100家，并列举了多个企业在运营分析、客户服务和制造业场景中的应用案例。

公司高管将此次更新定位为简化大规模AI部署工作这一整体战略的重要组成部分。Snowflake人工智能副总裁Baris Gultekin在声明中表示："AI正在重塑每一家企业的运营方式，最终胜出的平台，必然是那些能够以合适的数据和防护机制让AI真正落地的平台。"

Snowflake的战略核心在于将数据、治理与AI能力整合至统一平台，并认为这一方式有助于企业在管理多系统复杂环境的同时，加速实现从试点项目到正式生产部署的跨越。

Q&A

Q1：Snowflake Intelligence新增了哪些功能？

A：Snowflake Intelligence此次更新新增了多项功能，包括：通过模型上下文协议与Gmail、Google Calendar、Jira、Salesforce及Slack等主流企业应用集成；支持生成附引用来源的多步骤"深度研究"报告；新增"成果存档"功能方便保存和共享分析内容；以及即将上线的iPhone应用，让用户可以在移动端查询数据并远程触发工作流。此外，系统还能持续从用户行为中学习，逐步实现个性化和自动化。

Q2：Cortex Code支持哪些外部数据系统和开发环境？

A：Cortex Code目前已扩展支持多个外部数据系统，包括AWS Glue、Databricks平台以及开源数据库PostgreSQL，开发者无需迁移数据即可直接构建应用。在开发环境方面，Cortex Code已与Visual Studio Code集成，并推出了Anthropic Claude Code的专属插件，同时提供支持Python和TypeScript的SDK，方便企业将其能力嵌入自有应用程序中。

Q3：Snowflake的"智能体企业"战略具体指什么？

A：Snowflake所提出的"智能体企业"概念，是指以AI智能体为核心驱动力的企业运营模式。其战略目标是将数据、治理和AI能力整合至一个统一平台，帮助企业超越AI实验阶段，实现大规模生产部署。与传统仅生成内容的AI不同，智能体能够主动执行跨业务流程的操作任务，从而真正改变企业日常运营方式。