Snowflake 扩展了面向技术和主流用户的 AI 平台功能

Snowflake正在大幅扩张。 雪花智能 和 皮层代码 这些产品和服务旨在赋能用户在 Snowflake 生态系统中部署和开发人工智能。此次战略扩张将 Snowflake Intelligence 定位为面向所有部门业务用户的综合工具，而 Cortex Code 则面向寻求高级人工智能功能的开发人员和技术团队。

根据该公司官方公告，两个平台现在都具备以下功能 增强的集成能力 借助第三方软件、新的自动化功能和简化的基于 Web 的方法，构建智能 AI 工作流程，从而简化企业运营。

面向所有业务用户的企业级人工智能

雪花智能该平台专为非技术人员设计，是当今领先的平台之一，能够在现有业务流程中执行任务。用户可以使用自然语言表达需求，LLM（语言学习模型）则可自主执行指定任务。

主要应用场景包括准备演示文稿、运行多步骤数据分析以及自动执行后续沟通——所有这些都由自然语言命令驱动。

该平台可以访问组织内部和已连接的数字资产中的数据，包括： 结构化数据和非结构化数据通过各种协议和预构建的连接器集成外部资源，实现无缝数据流。

🔒 安全与合规： 用户查询和由此产生的工作流程会根据访问权限和组织治理框架进行严格限制，从而防止数据丢失事件发生并确保符合监管规定。

增强的集成能力

利用新界面 MCP（模型上下文协议） 现已可用。Snowflake 已确认支持以下集成：

• ✓ Google Business Suite
• ✓ 有
• ✓ Salesforce（包括 Slack）

此外， iOS应用程序 Snowflake Intelligence 即将进入公开预览阶段，届时移动用户也将可以访问该功能。

🎯 随着时间的推移，智能平台会通过机器学习用户行为模式，实现日益个性化的服务。用户可以保存和共享工作流程，从而提高组织效率；而扩展的上下文窗口则避免了重复冗长的提示。

这些更新内容来自 雪地工程这是一项于上个月启动的研究计划，旨在展示平台功能并收集用户对企业人工智能解决方案所需功能的反馈。

以开发者为中心的AI创新

皮层代码 该平台专为企业软件开发团队而设计，旨在解决人工智能算法在底层编码任务中展现卓越性能的领域。它作为一个全面的编码和编排层，提供丰富的集成选项。

外部数据源集成

Cortex Code 现在支持以下连接：

• ✓ AWS胶水
• ✓ 数据砖
• ✓ Postgres

该平台可以通过两种方式与其他语言模型进行交互。 MCP 和 ACP（代理通信协议）这是与 Anthropic 的 MCP 标准一同出现的面向商业的协议。

💻 VS Code 用户很快就能以扩展的形式使用 Cortex Code（目前处于私有预览阶段），而 Claude Code 的 Snowflake 插件正在积极开发中。

雪花 代理软件开发工具包 目前已推出 Python 和 TypeScript 版本，使开发团队能够将 Cortex Code 函数直接嵌入到他们自己的应用程序中。

云代理和增强透明度

云代理目前处于内部预览阶段的新功能将出现在 Snowflake 基于浏览器的界面 Snowsight 中。 计划模式 该功能允许用户在 AI 执行之前预览和批准工作流程，从而为企业运营提供关键的监督。

该公司正在开发一项功能，使最终用户能够检查 LLM 进行的详细研究过程，从而确保透明度并验证 AI 驱动决策的准确性。

市场接受度和战略影响

Snowflake报告称，每周有超过9100名客户积极使用其人工智能产品。 自六个月前推出以来，Snowflake 超过一半的客户群已经采用了 Snowflake Intelligence 或 Cortex Code，这表明其市场渗透率显著提高。

该公司采取双管齐下的战略——既面向主流商业用户，也面向软件开发团队——巩固了其在技术市场的地位，同时扩大了平台在一般业务职能中的应用。新推出的软件连接器、移动应用程序和基于浏览器的选项提高了市场可及性，而对现有系统的增强支持则提升了其对拥有成熟工作流程和软件平台的企业的吸引力。

Capita 首席人工智能和产品官 Sameer Vuyyuru： “Snowflake 帮助我们在高度监管、面向公民的服务中安全且妥善地部署人工智能，在这些服务中，性能、合规性和信任至关重要。”

图片来源：“雪”由 telafree 创作，并根据 CC BY-NC 2.0 许可发布。