Snowflake расширяет предложения Snowflake Intelligence и Cortex Code, рассчитывая привлечь пользователей, которые внедряют и разрабатывают искусственный интеллект внутри портфеля Snowflake. Snowflake Intelligence позиционируется как инструмент для широкого круга бизнес-пользователей, а Cortex Code — для разработчиков и технических команд.
В пресс-релизе компания перечисляет дополнительные возможности обеих платформ, включая рост числа интеграций со сторонним ПО. Также речь идет о новых функциях автоматизации и более простых веб-инструментах для создания agentic AI workflow.
Белые воротнички и не только
Snowflake Intelligence, ориентированная на нетехнических сотрудников, входит в число платформ на рынке, которые обещают выполнять задачи внутри уже существующих бизнес-workflow. Пользователи могут на естественном языке описать LLM, что именно должно произойти, и она выполнит заданные задачи. В числе сценариев, которые Snowflake рассматривает, — подготовка презентаций, многошаговый анализ и отправка последующих сообщений. Данные могут поступать из внутренних и связанных цифровых активов организации, включая структурированные и неструктурированные данные, а внешние источники подключаются через различные протоколы и готовые коннекторы.
Запросы пользователей и последующие workflow будут строго ограничены с точки зрения прав доступа и организационного governance, что помогает предотвращать утечки данных и нарушения комплаенса.
Появились новые интерфейсы на базе MCP (Model Context Protocol), а среди систем, с которыми Snowflake Intelligence теперь может работать, компания называет Google business suite, Jira и Salesforce, включая Slack. Также в разработке находится iOS-приложение для Snowflake Intelligence, которое скоро выйдет в public preview.
Snowflake заявляет, что со временем платформа Intelligence становится более персонализированной, обучаясь на поведении пользователей. Пользователи смогут сохранять и делиться workflow, чтобы работу можно было переиспользовать. Более длинные context windows — и персонализация — означают, что тем, кто обращается к large language model, не придется повторять длинные, насыщенные контекстом prompts, чтобы получать нужный результат.
Обновления появились в результате обратной связи от Project SnowWork — исследовательского проекта, запущенного в прошлом месяце, чтобы показать возможности платформы и собрать предпочтения пользователей относительно того, какие функции они хотели бы видеть в AI-платформе.
Snowflake в наборе инструментов для разработки
Cortex Code предназначен для enterprise-команд разработки ПО — области, в которой AI-алгоритмы могут хорошо справляться с задачами более низкого уровня. В пресс-релизе компании Cortex Code описан как coding and orchestration «layer» с новыми возможностями интеграции с внешними источниками данных; теперь он поддерживает AWS Glue, Databricks и Postgres. Cortex Code также может подключаться к другим language models через MCP и ACP (agent communication protocol) — более коммерчески ориентированный протокол, появившийся примерно в то же время, что и MCP под эгидой Anthropic.
Пользователи VS Code вскоре увидят Cortex Code в виде extension — сейчас он находится в private preview, — а плагин Snowflake для Claude Code в настоящее время разрабатывается. Доступен Agent Software Development Kit от Snowflake для Python и TypeScript, так что команды могут встраивать функции Cortex Code в собственные приложения.
Cloud Agents, тоже находящиеся в private preview, появятся в Snowsight — браузерном интерфейсе Snowflake. Plan Mode позволяет просматривать и утверждать workflow до выполнения AI, а компания работает над механизмом, который даст конечным пользователям возможность видеть детали более длинных исследовательских процессов, которые LLM выполняет для проверки достоверности своих результатов.
Snowflake заявляет, что более 9 100 клиентов еженедельно используют его AI-продукты. С момента запуска шесть месяцев назад, по словам компании, более половины ее клиентов используют Snowflake Intelligence и Cortex Code.
Двухнаправленный подход компании — для массовых бизнес-пользователей и команд разработки ПО — усиливает ее позицию в основном техническом сегменте, но одновременно расширяет внедрение платформы среди пользователей общебизнесовых функций. Новые software connectors, мобильное приложение и браузерные варианты доступа создают более широкий рынок пользователей, а дополнительная поддержка существующих систем повышает привлекательность Snowflake для enterprise с уже встроенными workflow и программными платформами.
Sameer Vuyyuru, chief AI and product officer в Capita, сказал: «Snowflake помогает нам безопасно внедрять AI с правильным governance в высокорегулируемых сервисах для граждан, где критичны производительность, комплаенс и доверие».
(Источник изображения: «The snow» от telafree распространяется по лицензии CC BY-NC 2.0.)
Материал — перевод статьи с английского.
Оригинал: Snowflake expands its technical and mainstream AI platforms