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摘要
在近期举行的 Snowflake Build 大会上，Snowflake 产品执行副总裁 Christian Kleinerman 发表了题为《构建 Agentic AI 未来》的开幕演讲，全面展示了 Snowflake 在 AI 领域的最新战略与技术进展。此次发布聚焦于通过创新功能激活企业数据价值，提升 AI 驱动的生产力，并推动智能体应用（Agentic Apps）的发展。新功能将帮助企业更高效地构建具备自主决策能力的 AI 系统，实现从数据洞察到自动化行动的闭环。Snowflake 正致力于打造一个以数据为核心、AI 为驱动的下一代计算平台，加速企业迈向智能化未来。
关键词
Snowflake, Agentic, AI未来, 数据价值, 智能体
在近期举行的 Snowflake Build 大会上，Snowflake 产品执行副总裁 Christian Kleinerman 携团队发表了题为《构建 Agentic AI 未来》的开幕演讲，拉开了这场聚焦数据与人工智能深度融合的技术盛会序幕。作为年度最重要的行业活动之一，Snowflake Build 不仅吸引了全球企业技术决策者、数据科学家和开发者广泛参与，更成为展示其前沿战略的重要窗口。本次演讲集中发布了一系列重磅功能与技术更新，旨在助力企业激活数据价值，通过 AI 提升生产力，并加速智能体应用（Agentic Apps）的落地实践。从平台架构的优化到工具链的全面升级，Snowflake 展现了其致力于打造以数据为核心、AI 为驱动的下一代计算平台的决心。这场大会不仅是技术成果的集中呈现，更是对企业迈向智能化未来的深刻回应。
Agentic AI 并非传统意义上被动响应指令的人工智能，而是一种具备自主性、目标导向和持续学习能力的智能系统。在 Snowflake 的语境中，Agentic AI 指的是能够基于企业内部数据环境，主动感知、推理、决策并采取行动的智能体应用（Agentic Apps）。这类应用不再局限于完成预设任务，而是能够在复杂业务流程中动态调整策略，实现从“获取洞察”到“驱动行动”的闭环。正如 Christian Kleinerman 在演讲中所强调，Agentic AI 的核心在于让 AI 系统真正“拥有代理权”——即在受控范围内代表人类执行任务、优化流程并持续进化。这一理念标志着人工智能从辅助工具向协作伙伴的角色跃迁，也为企业在高度竞争环境中提升响应速度与决策质量提供了全新可能。
随着企业对实时决策与自动化能力的需求日益增长，Agentic AI 正成为推动技术演进的关键方向。Snowflake 在此次大会上发布的系列功能，正是围绕如何降低构建智能体应用的技术门槛、强化数据与 AI 的协同效率而展开。通过将数据平台能力深度集成至 AI 开发生命周期，Snowflake 正在构建一个支持智能体持续学习、记忆与执行的统一环境。这种融合趋势表明，未来的 AI 系统将不再孤立运行于专用模型之上，而是根植于企业的全域数据脉络之中，具备上下文感知与跨系统协作的能力。可以预见，在 Snowflake 等平台的推动下，Agentic AI 将逐步从概念走向规模化落地，成为企业数字化转型的核心引擎。
在《构建 Agentic AI 未来》的演讲中，Snowflake 产品执行副总裁 Christian Kleinerman 揭示了一系列旨在深化数据与人工智能融合的全新功能。这些更新并非孤立的技术修补，而是围绕企业级智能体应用构建所设计的一整套系统性能力。Snowflake 正通过强化其平台的数据处理效率、AI 集成深度以及自动化响应机制，为企业打造一个能够支撑 Agentic AI 持续运行的底层架构。新功能允许系统在安全可控的环境中对海量数据进行实时分析，并基于上下文做出动态决策，从而实现从“被动查询”到“主动干预”的转变。开发者现在可以更便捷地定义智能体的目标函数、设置执行边界并监控其行为轨迹，确保 AI 在追求业务目标的同时保持合规与透明。这一系列能力的推出，标志着 Snowflake 不再只是一个数据存储与分析平台，而正在演变为一个具备自主推理与行动支持的智能中枢，真正让数据成为驱动企业前行的活性力量。
Snowflake 所倡导的 AI 赋能路径，并非简单地将模型嵌入现有流程，而是重构人与数据之间的互动方式。通过 Agentic AI 的引入，企业得以摆脱传统模式下“发现问题—人工分析—制定策略—手动执行”的漫长链条，转而建立一种由智能体驱动的即时响应机制。正如 Christian Kleinerman 在 Snowflake Build 大会上所强调，当 AI 系统被赋予代理权后，它们能够在预设规则内自主采取行动，例如自动调整供应链参数、优化客户交互路径或识别潜在风险并触发预警。这种由数据触发、AI 决策、系统执行的闭环极大压缩了决策周期，显著提升了运营效率。更重要的是，Agentic AI 具备持续学习的能力，每一次交互都成为其优化自身行为的契机，使得企业的生产力提升不再是线性的积累，而是呈指数级演进的过程。在这一范式下，员工得以从重复性任务中解放，专注于更高价值的战略思考与创新工作，真正实现人机协同的质变飞跃。
要成功构建高效的智能体应用（Agentic Apps），企业需遵循一套以数据为核心、以目标为导向的设计原则。首先，必须确保智能体能够无缝接入企业全域数据环境，唯有如此，才能保障其决策具备充分的上下文感知能力。Snowflake 提供的统一数据平台为此奠定了基础，使智能体可在不迁移数据的前提下直接调用最新、最完整的业务信息。其次，明确智能体的目标函数和行动边界至关重要——它应在受控范围内拥有足够的自主性以应对复杂场景，同时避免越界操作带来的风险。Christian Kleinerman 在演讲中特别指出，成功的 Agentic AI 应具备记忆能力，能够记录历史决策路径并用于后续优化，这要求平台支持状态持久化与行为追踪。最后，迭代与监控不可或缺。企业应建立可视化的反馈机制，持续评估智能体的表现，并根据实际业务结果调整其策略模型。通过以上实践，企业不仅能加速智能体应用的落地，更能确保其长期稳定运行，在不断变化的市场中始终保持敏捷与智能。
在 Snowflake Build 大会的聚光灯下，Agentic AI 不再是抽象的技术愿景，而是正在企业场景中悄然落地的现实。通过 Christian Kleinerman 所展示的实践路径，智能体应用正以令人瞩目的方式重塑业务流程。例如，在供应链管理领域，某企业已部署基于 Snowflake 平台构建的智能体，能够实时分析库存数据、物流延迟与市场需求波动，并在预设策略范围内自主触发补货指令或调整配送路线。这种从“洞察”到“行动”的无缝衔接，极大缩短了响应时间，减少了人为干预带来的滞后与误差。更值得关注的是，这些智能体具备记忆与学习能力，每一次决策都被记录并用于后续优化，形成持续进化的闭环。在客户运营场景中，智能体可根据用户行为数据动态生成个性化营销方案，并自动推送至对应渠道，在保障合规的前提下实现精细化触达。这些案例不仅验证了 Agentic Apps 的可行性，也揭示了一个新趋势：AI 正从被动工具转变为具备代理权的主动参与者，真正嵌入企业的运行肌理之中。
Snowflake 所推动的 Agentic AI 范式，正在多个行业激发深层次的应用变革。正如 Christian Kleinerman 在《构建 Agentic AI 未来》演讲中所强调，其核心在于让 AI 系统在受控范围内代表人类执行任务、优化流程并持续进化。在金融领域，企业利用 Snowflake 的统一数据平台构建风险监测智能体，可实时扫描交易流、识别异常模式，并在达到阈值时自动启动预警机制或冻结可疑账户，显著提升风控效率。在零售行业，智能体被赋予动态定价的代理权，基于供需变化、竞争对手价格和用户购买历史，自主调整商品定价策略，最大化收益的同时保持市场竞争力。而在制造业，设备运维智能体通过接入生产数据流，预测潜在故障并安排预防性维护，减少停机损失。这些应用的共同点在于，它们都依托于 Snowflake 提供的全域数据环境，确保智能体在做出决策时拥有完整上下文。更重要的是，这些系统并非孤立运行，而是与现有业务系统深度集成，实现跨平台协作，真正将数据价值转化为可执行的商业动能。
尽管 Agentic AI 展现出巨大潜力，但企业在迈向这一未来的过程中仍面临多重挑战。首要问题是如何在赋予智能体自主性的同时，确保其行为始终处于可控边界之内。Christian Kleinerman 在 Snowflake Build 大会上明确指出，成功的 Agentic AI 必须具备清晰的目标函数与可追溯的行为轨迹。这意味着企业必须建立严格的权限控制与审计机制，防止智能体因过度自主而引发风险。其次，数据质量与系统集成仍是关键瓶颈。智能体的决策依赖于高质量、实时更新的数据源，若企业数据分散于孤岛或存在不一致性，将直接影响其判断准确性。此外，组织文化与人才结构的适配也不容忽视——许多团队尚未准备好与“AI同事”协同工作。为此，Snowflake 建议采取渐进式实施策略：从单一高价值场景切入，构建最小可行智能体（MVA），在实践中验证效果并积累经验；同时建立可视化监控面板，实时追踪智能体的表现与决策逻辑，增强团队信任。唯有如此，企业才能稳健推进 Agentic AI 的规模化落地。
在当今瞬息万变的商业环境中，数据早已不再是静态的记录，而是一种动态的、可被激活的战略资产。正如 Snowflake 产品执行副总裁 Christian Kleinerman 在《构建 Agentic AI 未来》的演讲中所强调，真正的数据价值不在于存储与查询，而在于能否驱动行动、创造洞察并实现闭环决策。Agentic AI 的崛起，正是将这一理念推向现实的关键力量。通过赋予 AI 系统“代理权”，企业得以让数据从被动响应转向主动干预——当智能体能够基于实时业务上下文自主感知、推理并采取行动时，数据的价值才真正被释放到极致。这种转变意味着，每一次交易、每一条日志、每一个用户行为都不再只是历史痕迹，而是成为推动系统持续进化的燃料。在 Snowflake 构建的统一数据平台之上，企业不再需要在不同系统间搬运数据以供 AI 调用，而是让智能体直接扎根于全域数据脉络之中，确保其决策具备完整性与时效性。这不仅提升了决策质量，更从根本上改变了组织对数据的认知：数据不再是后台资源，而是前线战士，是驱动业务前行的核心动能。
Snowflake 所推出的全新功能体系，正致力于打造一个真正支持 Agentic AI 持续运行的数据激活环境。这一方案的核心，在于打破传统数据孤岛与 AI 模型脱节的困境，构建一个集数据管理、AI 集成与自动化执行于一体的统一平台。开发者现在可以在安全可控的架构下，定义智能体的目标函数、设定执行边界，并实时监控其行为轨迹，确保 AI 在追求业务目标的同时保持合规透明。Christian Kleinerman 明确指出，成功的 Agentic AI 必须具备记忆能力，能够记录历史决策路径并用于后续优化，而这正是 Snowflake 平台所提供的关键支撑——状态持久化与行为追踪机制让智能体的学习过程变得可追溯、可调优。更重要的是，这些智能体无需迁移数据即可直接访问企业最完整、最新的业务信息，极大降低了延迟与误差风险。从供应链到客户运营，从金融风控到制造运维，Snowflake 的数据激活方案正在使能各类高价值场景的智能化跃迁，让企业真正实现从“拥有数据”到“活用数据”的跨越。
企业提升效率的传统路径往往是流程优化或人力投入，但在 Agentic AI 的范式下，效率的跃升来自于根本性的模式重构。正如 Christian Kleinerman 在 Snowflake Build 大会上所揭示，当 AI 系统被赋予代表人类执行任务的代理权后，企业便能建立起由数据触发、AI 决策、系统自动执行的闭环机制。这意味着，原本需要数小时甚至数天才能完成的分析与响应流程——如识别市场波动、调整定价策略或启动风险预警——如今可在毫秒级内由智能体自主完成。在零售行业，智能体基于供需变化和用户行为历史动态调整商品价格；在金融领域，风险监测智能体实时扫描交易流并在达到阈值时自动冻结可疑账户；在制造业，设备运维智能体预测故障并安排预防性维护。这些应用不仅压缩了决策周期，更因智能体具备持续学习能力，使得每一次交互都成为优化自身行为的机会，推动生产力呈指数级演进。企业员工也因此得以从重复性操作中解放，转向更具创造性与战略性的任务，真正实现人机协同的质变飞跃。
在《构建 Agentic AI 未来》的演讲中，Snowflake 产品执行副总裁 Christian Kleinerman 不仅回顾了当前的技术突破，更描绘了一个以数据为核心、AI 为驱动的深远愿景。Snowflake 正致力于将自身从一个领先的数据云平台，进化为支持智能体持续运行的下一代计算中枢。未来的 Snowflake 将不再仅仅是企业存储和分析数据的地方，而是一个让 AI 能够扎根、感知、学习并采取行动的活性生态系统。通过强化平台对智能体应用（Agentic Apps）的支持能力，Snowflake 计划进一步打通数据流与决策链之间的壁垒，使企业能够在安全可控的环境中实现真正的自动化闭环。Christian Kleinerman 强调，这一转型的关键在于构建统一的数据环境，让 AI 系统无需迁移数据即可访问最完整、最新的业务上下文，从而做出更精准、更具时效性的决策。随着 Agentic AI 技术的不断深化，Snowflake 的未来规划也指向一个更加智能化的世界——在那里，数据不再是沉默的资产，而是活跃于企业运营前线的“数字代理”，持续推动效率跃升与创新演进。
Agentic AI 所代表的，不仅是技术层面的进步，更是一场关于人机关系的根本性重构。正如 Christian Kleinerman 在 Snowflake Build 大会上所指出，Agentic AI 的核心在于赋予系统“代理权”——即在受控范围内代表人类进行感知、推理与行动的能力。这种从被动响应到主动干预的转变，预示着人工智能正迈向更高阶的协作形态。未来，Agentic AI 将不再局限于单一任务的执行，而是能够跨系统、跨流程地协调资源，动态适应复杂多变的商业环境。在供应链管理、客户运营、金融风控等多个领域，智能体应用已展现出自主决策与持续学习的巨大潜力。随着 Snowflake 等平台不断降低构建门槛，越来越多的企业将有能力部署具备目标导向和记忆能力的智能体，形成可追溯、可优化的决策闭环。可以预见，在不远的将来，Agentic AI 将成为企业数字化转型的核心引擎，推动生产力从线性增长走向指数级跃迁，真正实现数据价值的最大化释放。
尽管 Agentic AI 展现出前所未有的智能化前景，但其自主性也带来了不容忽视的伦理与合规挑战。Christian Kleinerman 在 Snowflake Build 大会上明确指出，成功的 Agentic AI 必须建立在清晰的目标函数与可追溯的行为轨迹之上。这意味着企业在赋予智能体“代理权”的同时，必须同步构建严格的权限控制、审计机制与监控体系，确保其行为始终处于可控边界之内。尤其是在金融、医疗等高敏感领域，任何未经监督的自动决策都可能引发重大风险。因此，透明性与可解释性成为关键——企业需要能够实时追踪智能体的决策逻辑，并在必要时介入干预。此外，数据质量与系统集成的稳定性也直接影响 AI 的判断准确性，若数据存在偏差或孤岛现象，可能导致不公平甚至错误的结果。为此，Snowflake 建议采取渐进式实施策略，从最小可行智能体（MVA）起步，在实践中积累经验并建立组织信任。唯有在技术进步与伦理规范之间取得平衡，Agentic AI 才能真正成为值得信赖的“数字同事”，而非失控的风险源。
在 Snowflake Build 大会上，Snowflake 产品执行副总裁 Christian Kleinerman 发表了题为《构建 Agentic AI 未来》的开幕演讲，全面展示了 Snowflake 在 AI 领域的最新战略与技术进展。通过发布一系列新功能，Snowflake 致力于帮助企业激活数据价值、提升 AI 驱动的生产力，并加速智能体应用（Agentic Apps）的落地。Agentic AI 不再局限于被动响应指令，而是具备自主性、目标导向和持续学习能力，能够在受控范围内代表人类执行任务、优化流程并持续进化。Snowflake 正构建一个以数据为核心、AI 为驱动的统一平台，推动企业从“拥有数据”迈向“活用数据”的智能化未来。