Snowflake Cortex Agents：企业数据智能的革命性飞跃

随着 Snowflake Cortex Agents 的推出，企业数据智能正在经历一场前所未有的变革。想象一下，你的企业数据不再仅仅是冷冰冰的数字和表格，而是可以像一位知识渊博的助手一样，通过自然语言对话，为你提供洞察，驱动决策，甚至自动化执行任务。Snowflake Intelligence 将其强大的数据基石与 Cortex AI 的尖端人工智能服务相结合，为开发者提供了一个构建智能数据代理的强大平台，从而深刻改变了企业利用数据的方式。

Cortex AI：企业级AI引擎的核心

Cortex AI 是整个 Snowflake Cortex Agents 架构的核心，它提供了一整套工具和服务，旨在简化企业数据的工作流程，同时严格保护数据的完整性和知识产权。Cortex AI 不仅仅是一个人工智能引擎，更是一个完全托管的平台，它集成了 Cortex Search 和 Cortex Analyst 等关键工具，分别用于深入挖掘非结构化数据和查询结构化数据集。

Cortex Search 能够帮助企业快速找到隐藏在文档、合同、图像等非结构化数据中的信息。例如，一家大型零售企业可以使用 Cortex Search 快速查找所有包含特定供应商名称的合同，从而加速供应商合规性审查。而 Cortex Analyst 则可以将自然语言问题转化为 SQL 查询，让业务人员无需编写复杂的代码即可从结构化数据中获取洞察。例如，销售经理可以直接询问“过去三个月销售额最高的客户是哪些”，Cortex Analyst 会自动生成 SQL 查询并返回结果。

AI Agent：你的个人AI数据助理

Snowflake Cortex Agent 可以看作是你专属的 AI 数据助理，它旨在通过自然、对话式的交互方式，自动化复杂的数据工作流程，并解锁隐藏的商业洞察力。与传统的 BI 工具不同，AI Agent 能够理解自然语言，并能够根据你的问题自动选择合适的数据源和工具。

例如，你可以问 AI Agent：“比较一下今年第一季度和去年同期销售额增长最快的三个产品类别，并生成可视化图表”。AI Agent 将会：

规划： 识别问题涉及销售数据、产品类别、时间维度以及可视化图表生成。
工具使用： 调用 Cortex Analyst 将自然语言问题转化为 SQL 查询，从 Snowflake 数据仓库中获取相关数据，并利用 data_to_chart 工具生成图表。
反馈： 将生成的图表和分析结果以自然语言的形式呈现给你。

这种交互方式大大降低了数据分析的门槛，让业务人员可以更加自主地探索数据，发现价值。

Agentic AI：自主决策与任务执行

Snowflake Cortex Agents 采用 Agentic AI 范式，这意味着它能够自主决策、执行任务，并适应环境变化，而无需持续的人工干预。Agentic AI 能够规划和执行多步骤流程，智能地从不同的数据源提取信息，并使用各种 AI 工具来完成你的请求。

例如，如果你要求 AI Agent “调查客户流失的原因，并提出降低流失率的建议”，Agentic AI 将会：

规划： 识别问题涉及客户流失分析、原因挖掘和解决方案建议。
工具使用： 调用 Cortex Analyst 从客户数据、销售数据和营销数据中提取相关信息；调用 Cortex Search 搜索客户反馈、客服记录和社交媒体评论；调用 LLM 进行情感分析和主题建模，识别导致客户流失的关键因素。
推理： 基于分析结果，推理出导致客户流失的潜在原因，例如产品质量问题、客户服务不满意或竞争对手的优惠活动。
行动： 针对识别出的原因，提出降低流失率的建议，例如改进产品质量、提升客户服务水平或推出个性化营销活动。

Agentic AI 的能力使得 Snowflake Cortex Agents 能够自动化更广泛的任务，从而解放人力，提高效率。

打破数据孤岛：构建企业知识共享平台

数据孤岛是企业面临的常见挑战之一。Snowflake Cortex Agent 通过整合结构化和非结构化数据，打破数据孤岛，实现企业知识的共享。

例如，一家制造企业可以使用 Snowflake Cortex Agent 将来自 ERP 系统、CRM 系统、质量管理系统和设备传感器的数据整合在一起，构建一个全面的生产运营视图。AI Agent 可以帮助管理层快速了解生产效率、质量问题和设备维护需求，从而优化生产流程，降低运营成本。

Snowflake Cortex Agent 还支持企业范围内的知识共享。通过将分散在各个部门的信息整合到一个平台上，AI Agent 可以让员工更容易地访问和利用公司知识，从而提高协作效率，促进创新。

安全至上：可信赖的智能代理框架

安全性是企业使用 AI 的关键考量因素。Snowflake Cortex Agent 在一个强大的框架内运行，安全是其基本原则，确保合规和可靠的操作。

Snowflake Cortex Agent 自动应用现有的 Snowflake 安全控制，包括基于角色的访问控制和数据脱敏。这意味着用户只能看到基于其权限的答案。此外，Snowflake Cortex Agent 提供完全的透明度，你可以追溯数据来源，验证洞察，并理解推导过程。所有权限都通过 Snowflake 集中管理，并提供集成的使用监控和相关性跟踪功能，以实现持续的运营监督。

实际应用场景：赋能各行各业

Snowflake Cortex Agent 具有广泛的适用性，可以应用于各种业务场景。

高管决策支持： AI Agent 可以快速汇总销售、财务或审计报告，为高管决策提供支持。例如，财务主管可以要求 AI Agent “提供本季度各业务部门的收入和利润汇总，并与上一季度进行比较”。
金融服务： AI Agent 可以通过提取和分析来自索赔数据库、客户信件记录等数据，获得全面的客户洞察。例如，保险公司可以使用 AI Agent 分析索赔数据，识别欺诈风险。
医疗保健和生命科学： 研究人员可以使用 AI Agent 汇总不良反应数据，并扫描大量的医学文献。例如，制药公司可以使用 AI Agent 查找特定药物的副作用信息，并进行风险评估。
运营自动化： AI Agent 可以自动化常规的运营任务，例如检测异常情况，并向正确的团队发送自动通知。例如，零售企业可以使用 AI Agent 监控销售数据，并在发现异常交易时向安全团队发送警报。

Cortex Agent 工作流程：四要素

Snowflake Cortex Agent 的工作流程由四个核心部分组成：

规划： 理解请求，确定所需的数据源和工具。
工具使用： 选择合适的工具，例如 Cortex Search 和 Cortex Analyst，来提取和分析数据。
反馈： 评估结果，进行迭代，并合成来自多个来源的信息。
监控和迭代： 跟踪性能指标，并根据实际使用情况优化行为。

利用 Snowflake Cortex Agent API：构建定制应用

Snowflake Cortex Agent REST API 简化了交互式聊天应用的构建，为你提供了一个直接的代理交互界面。你可以使用 API 与 AI Agent 交互，并获取文本、图表或表格形式的响应。API 支持多种工具类型，包括 cortex_search、cortex_analyst_text_to_sql、sql_exec 和 data_to_chart。

Snowflake Cortex Agent API 支持流式传输，这意味着你可以实时获取增量消息块或错误事件，使你的应用程序感觉更流畅、更动态。

以下是使用 Snowflake Cortex Agent API 的一个简单示例：

import requests
import json

# 设置 API 端点和认证信息
api_endpoint = "https://<your_snowflake_account>.snowflakecomputing.com/api/v2/cortex/agent:run"
api_token = "<your_api_token>"

# 构建请求 payload
payload = {
    "model": "llama3.1-70b",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "本月销售额最高的五款产品是什么？"
                }
            ]
        }
    ],
    "tools": [
        {
            "tool_spec": {
                "type": "cortex_analyst_text_to_sql",
                "name": "analyst1"
            }
        }
    ]
}

# 发送 POST 请求
response = requests.post(
    url=api_endpoint,
    headers={
        "Authorization": f"Snowflake Token=\"{api_token}\"",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json=payload
)

# 处理响应
if response.status_code == 200:
    print(response.json())
else:
    print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")

构建 Cortex Agent 应用：一个销售智能助手案例

Anna Filippova 创建了一个演示应用程序，展示了如何将 Snowflake Cortex Agent API 集成到 Streamlit 应用程序中。该应用程序提供了一个聊天界面，业务用户可以使用自然语言询问有关销售信息的问题。该实现特别优雅的地方在于，AI Agent 可以自动确定是查询结构化销售数据库还是搜索非结构化对话记录，从而消除了用户选择数据源的复杂性。

结论：拥抱数据智能的未来

Snowflake Cortex Agents 代表了企业与其数据交互方式的根本性转变，将复杂的数据分析从技术障碍转变为任何业务用户都可以驾驭的自然对话。通过将强大的人工智能能力与企业级安全性相结合，这些代理不仅使数据访问民主化，而且将整个组织的知识转化为竞争优势。Snowflake Intelligence 不仅仅是一个工具，它是一种思维方式的转变，鼓励企业拥抱数据驱动的决策，并释放数据的全部潜力。随着 Snowflake Cortex Agents 的不断发展和完善，它将继续推动企业数据智能的创新，为各行各业带来更广阔的发展前景。拥抱 Snowflake Cortex Agents，就是拥抱数据智能的未来。

Snowflake Cortex Agents：企业数据智能的革命性飞跃