Snowflake Expedition 2026 发布常驻 Bots：让企业智能体在你下线后继续干活

11月3日，Snowflake 在 Expedition 2026 大会上把企业智能体往前推了一步：面向数据团队的编码智能体 CoCo、面向知识工作者的个人工作智能体 CoWork，都新增了“Bots”常驻版本。它们继承使用者的权限与上下文，在后台持续规划、执行任务，只在需要决策或签核时才回来找人。

新闻原文

11月3日，Snowflake 在 Expedition 2026 大会上发布了一整类新型企业智能体。面向数据团队的编码智能体 CoCo，与面向知识工作者的个人工作智能体 CoWork，都新增了“Bots”版本。这类常驻智能体最大的不同，是可以在用户下线后继续在后台工作——你只需给出一个高层目标，比如“为每场客户会议准备简报”或“维持数据管道健康”，它就会自行规划并在你的权限边界内把活干完，只有在遇到关键决策或最终签核时才回来找人。

在治理层面，Bots 继承了启动任务那个人的访问权限、角色与上下文，并始终运行在平台的管控边界之内。与之配套，CoCo Automations 已正式可用，数据团队可以排定带审计日志与任务历史的周期性工作流，并能暂停或重跑；Async Agent API 也正式可用，让 CoWork 处理能在后台长时间运行、中断后可恢复的多步任务。Snowflake for Slack、CoCo for Excel/Sheets、Snowflake Mobile 则进入公开预览，把智能体带进团队已有的协作与办公工具。

围绕“让知识随时间累积”，Snowflake 还把 Skills 与 Plugin 共享正式开放：用户可以把 CoCo 工作流固化为技能并在组织内共享，由管理员裁定哪些是官方资产；CoCo/CoWork Profiles 则按角色与团队提供上下文，管理员可设定普通用户无法移除的访问与路由规则。Memory 记忆会保存过往决策与上下文，用户可查看、更新或删除。

成本治理是这次升级的另一条主线。Cortex AI Gateway 进入私有预览，作为所有企业智能体经过的单一通道，把大批量后台任务自动分给轻量模型、把复杂查询留给顶级推理模型，并能按用户、团队、部门、智能体维度拆分 AI 支出，在超出预设额度前直接拦下失控的智能体。Snowflake 称目前服务全球超过 14500 家企业，其中 5800 多个账户使用 CoWork、9100 多个使用 CoCo。

企服观察

Snowflake 这次最值得记住的，不是又多了一个聊天机器人，而是把“智能体”从“等你下令才动”的软件，变成了“你下线后还在持续干活”的常驻层。对企业来说，真正的生产力痛点从来不是“会不会写一段代码或一段话”，而是大量低优先级、长周期、跨系统的活儿永远排不上号。Bots 把这类活儿接过去，本质上是在给组织装上一层不睡觉的“执行肌肉”。

但常驻智能体最怕的不是笨，而是“越权”和“失控”。Snowflake 的打法很克制：Bots 继承的是启动者的权限与上下文，不是无限授权；只有在决策或签核时才回来找人。这套“默认在边界内、关键才打扰人”的设计，恰恰是企业在生产环境里敢把智能体留下来的前提——它把风险关进了权限与治理的笼子里。

Cortex AI Gateway 的路由与成本治理，击中了企业上智能体时最现实的一块心病：账单失控。把高频后台任务甩给轻量模型、把难活留给强推理模型，再按团队和智能体拆分支出、超额就拦停——这不是炫技，而是让 CFO 和 IT 主管能算清“每一分 AI 钱花在哪”。没有这层账本，智能体的规模化采购根本过不了采购委员会。

Skills 与 Plugin 共享的开放，说明 Snowflake 已经把智能体当成“可复用资产”在工程层面经营。一个团队验证过的 CoCo 工作流，能固化为技能在组织内共享、由管理员标定官方性。企业级 AI 落地慢，很大一块卡在每家公司私下重写差不多的流程；资源共享一旦跑通，中小团队用上智能体的门槛会被显著拉低。

把 Snowflake 和近半年的同类发布放一起看，企业智能体的竞争焦点已经变了：从“模型多强”转向“能不能接进真实业务、能不能被治理、成本能不能算清”。CoCo 面向数据团队、CoWork 面向知识工作者，再叠加 Bots 常驻与 Gateway 治理，路径和那些只卖一个对话入口的玩家明显不同——它卖的是“在已有数据与权限底座上长出智能体”的能力。

另一个容易被忽视的信号是 Memory 与 Profiles。智能体要真正替团队干活，前提是把“这个角色该看什么、能做什么”沉淀下来——Profiles 按角色给上下文，Memory 记住过往决策。这其实是在补企业最缺的一块：业务语境。模型再强，没有统一的术语、指标与权限定义，给出的净收入报表也会在不同部门互相打架。

对国内企服厂商而言，Snowflake 的打法值得对标：它的差异化不在模型，而在“数据底座 + 业务语境 + 管控”三者齐全。很多做智能体的团队擅长做前端对话，却拿不出可信的数据治理与成本账本。当客户从“试试看”走向“进生产”，后者才是真正的护城河。

整体看，Expedition 2026 把企业智能体从“演示里的惊艳”推向了“流程里的可靠”。常驻 Bots、异步 API、技能共享、网关治理合在一起，指向一个判断：企业 AI 的下一阶段，不是更会聊，而是更能扛事、更可算账、更受控。当智能体真的在后台替组织持续运转，IT 部门的角色，也会从“工具采购方”转向“智能体运营方”。