Обновления Snowflake Intelligence Cortex Code расширяют возможности ИИ-агентов
Компания Snowflake 21 апреля 2026 года объявила о крупном обновлении возможностей Snowflake Intelligence Cortex Code, позиционируя свою платформу как единую управляющую среду для ИИ-агентов. Разработчик программного обеспечения представил коннекторы для таких инструментов, как Salesforce и Slack, а также кросс-платформенные средства управления разработкой. Эти изменения позволяют бизнес-пользователям автоматизировать рутинные задачи и дают разработчикам прямые инструменты для создания рабочих процессов ИИ без смены среды и ручной настройки конвейеров.
Как Snowflake создает управляющую платформу ИИ Snowflake
Компания Snowflake 21 апреля 2026 года представила из Менло-Парка, Калифорния, обновления продуктов Snowflake Intelligence и Cortex Code, чтобы создать единую управляющую платформу для корпоративного ИИ. Вице-президент компании по ИИ Барыш Гюльтекин заявил, что обновления позволяют организациям объединять источники данных, корпоративные системы и модели в защищенной среде. В настоящее время более 9100 клиентов еженедельно используют продукты Snowflake на базе ИИ. Платформа согласует корпоративные данные и процессы, чтобы ИИ-агенты могли безопасно выполнять многоэтапные задачи.
Какие функции обеспечивает рабочий ИИ-агент Snowflake Intelligence
Сервис Snowflake Intelligence работает как персональный рабочий ИИ-агент Snowflake Intelligence, который со временем адаптируется, изучая индивидуальные предпочтения пользователей. В ближайшем релизе появится функция Skills: пользователи смогут описывать задачи на естественном языке, включая подготовку презентаций, многоэтапный анализ и отправку последующих сообщений. Вскоре в формате публичного предварительного просмотра станет доступно мобильное приложение для iOS для мобильного доступа к данным. Платформа также добавляет углубленный поиск в публичном предпросмотре для создания многоэтапных отчетов с цитатами по структурированным и неструктурированным данным, развивая идеи мартовского анонса Project SnowWork. Пользователи могут сохранять эти аналитические отчеты и делиться ими с помощью Artifacts.
Как инструменты подключаются через агенты Snowflake Cortex
Подключение корпоративных инструментов расширяет взаимодействие, которое используют агенты Snowflake Cortex и сервис Snowflake Intelligence с существующими технологическими стеками. Новые коннекторы на базе Model Context Protocol, которые скоро станут общедоступными, подключают Snowflake Intelligence напрямую к таким сервисам, как Gmail, Google Calendar, Google Docs, Jira, Salesforce и Slack. Пользователи могут анализировать бизнес-данные и запускать действия на этих сторонних платформах прямо из системы Snowflake.
Расширение слоя для разработчиков с помощью возможностей Snowflake Cortex Code
Ключевые возможности Snowflake Cortex Code расширяют поддержку разработчиков в мультисистемных средах данных. Более 50% клиентов Snowflake активно используют Cortex Code с момента его выпуска в ноябре 2025 года. Инструмент теперь поддерживает внешние системы, включая AWS Glue, Databricks и Postgres, подключаясь к внешним ИИ-процессам через Model Context Protocol и Agent Client Protocol. Разработчики могут получить доступ к Cortex Code через новое расширение для VS Code в закрытом предпросмотре, плагин Claude Code или новый Agent Software Development Kit с поддержкой Python и TypeScript. В интерфейсе Snowsight облачные агенты Cloud Agents в закрытом предпросмотре предлагают режим Plan Mode для предварительного просмотра процессов и функцию Snap & Ask для прямого взаимодействия с графиками.
Что это меняет для корпоративных рабочих процессов
Для корпоративных рабочих процессов эти обновления превращают ручную обработку данных в автоматизированные задачи на естественном языке во всех подразделениях. Такие компании, как Capita, Logitech, Telenav, United Rentals, Wolfspeed и Accenture, используют платформу для внедрения технологий ИИ. У компании Accenture есть тысячи активных специалистов на платформе, применяющих почти два десятка навыков для разработки SQL, работы с блокнотами и семантического моделирования. Объединяя данные, инструменты и механизмы защиты, компании экономят время разработки, устраняют ручную настройку процессов и выполняют операции внутри существующих приложений.
Как компании строят предприятие на базе ИИ Snowflake
Развитие модели предприятие на базе ИИ Snowflake требует объединения доступа к данным и управления в различных корпоративных системах. Snowflake централизует управление, оркестрацию моделей и безопасность, что позволяет организациям перейти от изолированных экспериментов к промышленной эксплуатации ИИ. Сочетая агентские рассуждения для бизнес-пользователей с программой для разработчиков, предприятия сохраняют полный контроль над данными при автоматизации межсистемных задач.
Вопросы и ответы
Как Snowflake служит управляющей платформой для ИИ-агентов?
Snowflake служит управляющей платформой, централизуя процессы администрирования, подключения и оркестрации корпоративных данных, моделей ИИ и приложений. Через сервисы Snowflake Intelligence и Cortex Code платформа позволяет бизнес-пользователям и разработчикам запускать ИИ-агентов в защищенных контурах безопасности с подключением к внешним хранилищам данных и программным инструментам.
В чем разница между Snowflake Intelligence и Cortex Code?
Сервис Snowflake Intelligence разработан для бизнес-пользователей как контекстно-зависимый рабочий агент, который автоматизирует задачи, создает отчеты и выполняет процессы с помощью команд на естественном языке. Cortex Code создан для разработчиков и технических специалистов, обеспечивая написание кода с помощью ИИ, интеграцию данных из нескольких систем и инструменты разработки в таких средах, как VS Code и Snowsight.
Как агенты Snowflake Cortex интегрируются с корпоративными инструментами вроде Salesforce и Slack?
Snowflake подключается к корпоративным инструментам через коннекторы Model Context Protocol. Эти интеграции позволяют Snowflake Intelligence и ИИ-агентам получать доступ к данным и выполнять многоэтапные процессы непосредственно внутри сторонних сервисов, таких как Gmail, Google Calendar, Google Docs, Jira, Salesforce и Slack.
Взгляд MOZGII
Как бы мы это построили
Чтобы создать единую панель управления для межсистемных ИИ-агентов, мы бы привязали каждое действие к строгим схемам и журналам доступа на основе ролей. Архитектура направляла бы запросы пользователей через изолированный слой оркестрации. Он переводит естественный язык в структурированные вызовы API для таких систем, как Salesforce, Slack или Postgres. Операторы проверяли бы любое автоматическое действие, которое меняет основные записи в базе данных или отправляет внешние сообщения. Это защитило бы от нежелательных побочных эффектов.
Такая система сбоит, когда внешние API обновляют правила аутентификации или когда стороннее ПО меняет схему данных. В итоге агенты выполняют неверные команды. Неструктурированные данные, например из хранилищ документов, также могут добавить противоречивый контекст в многошаговые отчеты. В качестве главного показателя мы бы отслеживали долю сквозного успешного выполнения задач между платформами.
Затем мы бы разработали сервис автоматического отката для многошаговых действий агентов в сторонних сервисах. Если агент сбоит на середине цепочки при обновлении записи в CRM или отправке сообщения, система отменяла бы предыдущие шаги. Это поддерживало бы согласованное состояние внешних корпоративных приложений.
Источники
Откуда взяты факты этой новости.