Cortex Agents¶

Vue d’ensemble¶

Les Agents Cortex orchestrent les sources de données structurées et non structurées afin de fournir des insights. Ils planifient des tâches, utilisent des outils pour exécuter ces tâches, et génèrent des réponses. Les Agents utilisent Cortex Analyst (structuré) et Cortex Search (non structuré) comme outils, ainsi que des LLMs, pour analyser des données. Cortex Search extrait des insights à partir de sources non structurées, tandis que Cortex Analyst génère du SQL pour traiter des données structurées. En outre, vous pouvez utiliser des procédures stockées et des fonctions définies par l’utilisateur (UDFs) pour mettre en œuvre des outils personnalisés. Une prise en charge complète de l’identification et de l’exécution des outils permet de fournir des applications sophistiquées basées sur des données d’entreprise.

Le flux de travail comprend quatre éléments clés :

1. Planification : Les applications passent souvent du traitement de données provenant de sources structurées à celui de sources non structurées. Prenons l’exemple d’une appli conversationnelle conçue pour répondre aux requêtes des utilisateurs. Un utilisateur professionnel peut d’abord demander à connaître les principaux distributeurs en fonction de leur chiffre d’affaires (structurées), puis passer à la recherche d’un contrat (non structurées). Les Cortex Agents peuvent analyser une requête pour orchestrer un plan et parvenir à la solution ou à la réponse.

   1. Explorer les options : Lorsque l’utilisateur pose une question ambiguë (par exemple, « Parlez-moi d’Acme Supplies »), l’agent envisage différentes permutations (produits, lieu ou personnel de vente) pour retirer l’ambiguïté et améliorer la précision.

   2. Diviser en sous-tâches : Les Cortex Agents peuvent diviser une tâche ou une requête (par exemple, « Quelles sont les différences entre les conditions contractuelles pour Acme Supplies et Acme Stationery ? ») en plusieurs parties pour une réponse plus précise.

   3. Effectuer un routage entre les outils : L’agent sélectionne l’outil adéquat, Cortex Analyst ou Cortex Search, pour garantir un accès régi et la conformité aux politiques de l’entreprise.

2. Utilisation de l’outil : Grâce à la mise en place d’un plan, l’agent récupère les données de manière efficace. Cortex Search extrait des informations de sources non structurées, tandis que Cortex Analyst génère du SQL pour traiter des données structurées. Un support complet pour l’identification et l’exécution des outils permet de fournir des applications sophistiquées basées sur les données de l’entreprise.

3. Réflexion : Après chaque utilisation de l’outil, l’agent évalue les résultats pour déterminer les étapes suivantes, à savoir demander des éclaircissements, itérer ou générer une réponse finale. Cette orchestration lui permet de traiter des requêtes de données complexes tout en garantissant l’exactitude et la conformité dans le périmètre sécurisé de Snowflake.

4. Surveillance et adaptation : Après le déploiement, les clients peuvent suivre les métriques, analyser les performances et affiner les comportements pour des améliorations continues. Sur l’application client, les développeurs peuvent utiliser TruLens pour contrôler l’interaction avec l’Agent. En surveillant et en affinant en permanence les contrôles de gouvernance, les entreprises peuvent en toute confiance faire évoluer les agents AI tout en maintenant la sécurité et la conformité.

Pour consulter des tutoriels afin de vous aider pour la prise en main, voir Tutoriels des Cortex Agents.

Exigences en matière de contrôle d’accès¶

Pour effectuer une requête auprès d’un Agent Cortex via l’API agent:run, vous pouvez utiliser un rôle qui possède le rôle SNOWFLAKE.CORTEX_USER ou SNOWFLAKE.CORTEX_AGENT_USER. Le rôle CORTEX_USER donne accès à toutes les fonctionnalités d’AI couvertes, y compris les Agents Cortex, tandis que le rôle CORTEX_AGENT_USER donne accès à la fonctionnalité d’Agents.

GRANT USAGE ON DATABASE <database_name> to ROLE <role_name>;
GRANT USAGE ON SCHEMA <database_name>.<schema_name> to ROLE <role_name>;
GRANT USAGE ON AGENT <database_name>.<schema_name>.<agent_name> to ROLE <role_name>;

Pour utiliser les Agents Cortex avec un modèle sémantique, vous devez également disposer des privilèges suivants :

Les requêtes adressées à l’API d’Agents Cortex doivent inclure un jeton d’autorisation. Pour plus de détails sur la manière de s’authentifier dans l’API, voir Authentification d”Snowflake REST APIs avec Snowflake. Notez que l’exemple de cette rubrique utilise un jeton de session pour s’authentifier à un compte Snowflake.

Limiter l’accès à des rôles spécifiques

Par défaut, le rôle CORTEX_USER est accordé au rôle PUBLIC. Le rôle PUBLIC est automatiquement accordé à tous les utilisateurs et à tous les rôles. Si vous ne souhaitez pas que tous les utilisateurs disposent de ce privilège, vous pouvez révoquer l’accès au rôle PUBLIC et accorder l’accès à des rôles spécifiques. Pour plus d’informations, voir Privilèges LLM Cortex.

Pour fournir un accès sélectif aux Agents Cortex afin que seul un sous-ensemble d’utilisateurs ait accès à cette fonctionnalité, utilisez le rôle CORTEX_AGENTS_USER.

Limiter l’accès en utilisant le rôle d’utilisateur Agents Cortex

Pour fournir un accès sélectif aux Agents Cortex à des utilisateurs spécifiques, utilisez le rôle de base de données SNOWFLAKE.CORTEX_AGENT_USER. Ce rôle inclut les privilèges nécessaires pour appeler l’API d’Agents Cortex.

REVOKE DATABASE ROLE SNOWFLAKE.CORTEX_USER FROM ROLE agent;

Pour fournir un accès aux Agents Cortex, utilisez le rôle ACCOUNTADMIN pour effectuer les actions suivantes :

1. Accordez le rôle de base de données SNOWFLAKE.CORTEX_AGENT_USER à un rôle personnalisé.

2. Attribuez ce rôle personnalisé aux utilisateurs.

L’exemple suivant :

1. Crée le rôle personnalisé cortex_agent_user_role.

2. Lui octroie le rôle de base de données CORTEX_AGENT_USER.

3. Assigne ce rôle à example_user.

USE ROLE ACCOUNTADMIN;
CREATE ROLE cortex_agent_user_role;
GRANT DATABASE ROLE SNOWFLAKE.CORTEX_AGENT_USER TO ROLE cortex_agent_user_role;

GRANT ROLE cortex_agent_user_role TO USER example_user;

Vous pouvez également accorder l’accès aux Agents Cortex par le biais de rôles existants. Par exemple, si vous avez un rôle agent utilisé par les agents de votre organisation, vous pouvez accorder l’accès avec une seule instruction GRANT :

GRANT DATABASE ROLE SNOWFLAKE.CORTEX_AGENT_USER TO ROLE agent;

Authentification¶

Les APIs REST de Snowflake prennent en charge l’authentification par jeton d’accès programmatique (PATs), l’authentification par paire de clés à l’aide de JSON Web Tokens (JWTs), et OAuth. Pour plus de détails, voir Authentification d”Snowflake REST APIs avec Snowflake.

Considérations relatives aux clients¶

Cortex Agents incur charges for the orchestration and use of tools.

• The orchestration usage is charged based on the tokens used.

• Cortex Analyst is charged per token.

• Cortex Search charges depend on the size of the index and the time it has persisted.

• Warehouse charges depend on the size of the warehouse and how long it runs.

For more information, see the Snowflake Service Consumption Table. Also, use of custom tools may incur warehouse costs.

Modèles¶

Vous pouvez utiliser les modèles suivants avec les Agents Cortex. Si le modèle n’est pas disponible dans votre région locale, vous devez utiliser l’inférence interrégionale.

• auto

• claude-sonnet-4-5

• claude-4-sonnet

• claude-3-7-sonnet

• claude-3-5-sonnet

• openai-gpt-5

• openai-gpt-4-1

Lors de la création d’un agent, nous vous recommandons de sélectionner auto pour le modèle. Avec cette option, Cortex sélectionne automatiquement le modèle de la meilleure qualité pour votre compte. La qualité s’améliore automatiquement à mesure que de nouveaux modèles deviennent disponibles.

Concepts des Agents Cortex¶

Les Agents Cortex utilisent Cortex Analyst, Cortex Search et les outils personnalisés pour planifier des tâches et générer des réponses. Vous pouvez influencer l’orchestration avec des instructions. Vous pouvez également spécifier des attributs pour sélectionner dynamiquement un outil en fonction d’une logique métier.

Lors d’une interaction, les agents utilisent un thread pour maintenir le contexte. Un thread permet de récupérer facilement l’ensemble du contexte de la conversation pour l’utiliser dans la logique d’application.

Vous pouvez recueillir les commentaires des utilisateurs finaux au fur et à mesure que vous itérez et affinez l’agent. Un mécanisme de retour explicite (évaluation positive ou négative), associé à des commentaires subjectifs (texte), vous permet de capturer les entrées des utilisateurs tout au long du cycle de vie de l’agent.

Interagir avec les agents¶

Les Agents Cortex prennent en charge deux méthodes distinctes d’interaction avec les agents via l’API REST :

• Configurer un objet d’agent pour interagir avec l’agent : Avec cette méthode, vous configurez d’abord un objet d’agent qui peut être réutilisé pour l’ensemble de l’interaction. La configuration d’un objet d’agent simplifie le code client et permet CI/CD pour les applications prêtes à l‘emploi en entreprise.

• Interagir sans objet d’agent : Avec cette méthode, vous devez transmettre la configuration de l’agent dans le cadre de chaque requête d’interaction. L’interaction sans objet d’agent vous permet d’essayer rapidement des cas d’utilisation et d’expérimenter différents scénarios.

Pour plus d’informations sur ces méthodes, consultez Configurer des agents et interagir avec.

Legal notices¶

Where your configuration of Cortex Agents uses a model provided on the Model and Service Flow-down Terms, your use of that model is further subject to the terms for that model on that page.

The data classification of inputs and outputs are as set forth in the following table.

For additional information, refer to Snowflake AI et ML.