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Snowflake 扩展具有商业背景和治理工具的代理AI平台

来源:SiliconANGLE AI · 发布时间:11-03 · 由 AI图鉴每小时自动聚合

Snowflake Inc.今天的宣布是人工智能能力的全集,旨在带来商业环境,治理和自主的启示。

Snowflake 扩展具有商业背景和治理工具的代理AI平台

Snowflake Inc.今天的宣布是人工智能能力的全集,旨在将商业环境,治理和自主发展带入同一个环境,因为企业越来越多地将软件工程和日常业务移交给AI agents.

这些公告在该公司的远征2026虚拟会议期间,包括一个新的商业本体学框架,通过Cortex AI Gateway扩展了agent的治理,以及自动数据工程能力,使得AI agents能够在较少人干预的情况下建造,监控和故障排除数据管道。

公司打赌,随着创作速度的加快,更多的编码师和工程师会在整个软件开发生命周期使用AI,而其他后端部门开始在日常工作中采用agents. 例如,销售业务正在创建agents,可以分析销售风险,为客户拓展做准备而不写代码。

“大赦国际正在使软件的创造工业化。 事实上,它正在将情报产业化。 “一旦花了几个月时间,现在需要数小时、数天甚至数分钟。”

拉马斯瓦米指出,虽然AI正在改变软件开发的经济学,但随着agents接手的任务通常被降格为专业开发者,业务用户成为开发者。 这正在改变竞争环境,这意味着优势不再流向专家,而是转移到专有知识。

Snowflake正通过帮助普通AI模型理解和背景化商业知识来占据这个领域。 它与企业本体学一起这样做,这是其现有语义学观点的延伸,使各组织能够确定整个组织使用的经核准的定义。 没有标准定义,两个agents都可以用不兼容的答案来回答同一个业务相关问题,即使两个agents都有准确的基础数据。

使用来自Business Ontology,Snowflake CoCo,为数据团队编码的agent,以及Snowflake CoWork,为知识工作者的个人作品agent,使用这些经批准的商业概念来支撑他们的响应。

这个新功能目前处于私人预览中,但很快会走向公开预览。

如雇员一样管理agents

Cortex AI Gateway的到来成为一个组织内部agents的单一前门。 它并非全新;Snowflake 推出于2026年7月作为管理和监测agents的集中方式。

今天宣布扩展的能力,新的更新包括agent滥用检测,可观察性和追踪性,Cortex沙盒,AI成本治理,动态模型路由和工具集成使用Snowflake的纳托马收购技术。

agent在你的生意上必须信任,它必须知道三件事:数据意味着什么,哪些数据值得信任

该平台最重要的是将现有的安全机制,包括数据掩蔽和访问限制,应用于agent驱动的操作,同时增加监测活动的能力,发现潜在的滥用,并保持agents所做所为的记录。 信息技术和安全小组也可以采用成本控制,根据效率或准确性选择模型,并限制哪些外部工具agents能够以颗粒方式访问。

这种治理、控制和透明度的基本作用与给予agents雇员同样的作用观察是一致的。 在自治方面给予类似待遇。

Snowflake的推力是在更广泛的行业竞争中产生的,为企业AI agents建立控制层。 SAP一直在扩展其自主企业架构,并治理了Joule agents,而Salesforce则拥有推出其企业AI Harness和AI Control Plane,以确保自主工作流程。 Snowflake正在从数据平台方面接近同样的问题,寻求成为agents获取信任的商业信息并在企业政策下运作的基础。

为专门任务培训较小的模式

Snowflake同时也是Cortex Training的公开预览版宣布,这将使客户能够用自己的专有信息来定制开放量级AI模型。

该服务旨在使使用后培训创建专业模型更加简单,而不需要大量的图形处理单元。 Snowflake让他们在不管理基础基础设施的情况下训练模型。

“专门、规模较小的模型,这些模型具有更有效的反应,反应更快,而且往往具有象征性的成本效益,”

许多企业公司将要求对其自己的AI模型进行主权控制,因为这会增加对外国开放重量AI的限制或处理敏感信息的条例。 比起第三方供应商的云层

另外,Snowflake 宣布是一个与Oracle公司扩大的伙伴关系,使其平台作为Oracle云基础设施上的第一当事方服务提供。 整合将使客户更容易访问Snowflake的分析和AI能力,同时允许它们通过Oracle数据库和应用直接工作。

图片:SiliconANGLE/Microsoft设计师。

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