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在 Build 2025 的这场技术分享中，演讲者围绕 “如何构建真正可执行、可扩展的 Agentic Workflow” 展开了一次非常具体的实践讲解。不同于泛泛而谈 Agent 或自动化愿景，这次分享聚焦在一个明确的问题上：当大模型开始介入数据分析与工程流程时，如何让它们安全、可控、并且真正融入现有的数据工作流之中。
本场分享由 Snowflake 与 dbt 生态的实践者——dbt Labs 的技术产品营销经理 Sarah Gawlinski，以及 dbt Labs 开发者体验和人工智能的高级经理 Jason Ganz 共同完成，核心案例是通过 dbt MCP Server 作为中介能力，让 Agent 能够理解、调用并执行 dbt 项目中的真实数据资产与逻辑，并最终运行在 Snowflake 之上。整场内容并不追求概念上的先进性，而是反复强调工程现实与可操作性。
从“能问答”到“能行动”
分享一开始，演讲者明确区分了两类常被混为一谈的 Agent 使用方式：一类是问答式 Agent，能够回答问题、生成文本；另一类是行动型 Agent，可以在理解上下文的基础上，执行一系列真实的系统操作。
在数据领域，真正有价值的 Agent 显然属于后者。但问题也随之而来：
Agent 要“行动”，就必须接触到真实的数据模型、表结构、血缘关系、以及一整套工程约束；而这些信息，往往分散在 dbt 项目、仓库元数据和团队约定之中，并不天然适合被大模型直接消费。
因此，分享者提出一个非常务实的判断：Agent 能否进入生产级数据流程，关键不在模型能力，而在是否存在一个可信的中间层，负责把工程世界翻译给模型，同时把模型的意图约束在安全边界内。dbt MCP Server，正是为此而被引入。
dbt MCP Server 在架构中的角色
在具体架构层面，dbt MCP Server 并不是简单地向 Agent 暴露一组 API。相反，它承担的是一个上下文协调器（Context Orchestrator）的角色。Agent 并不直接操作 Snowflake，也不会直接运行 SQL；它所“看到”的世界，是由 MCP Server 提供的、结构化后的 dbt 项目语义。
通过 MCP Server，Agent 可以理解：
当前 dbt 项目中有哪些模型、它们的用途和依赖关系；
某个指标或表背后对应的业务含义；
哪些操作是只读的，哪些是可执行的；
执行一次变更可能带来的影响范围。
这种方式的关键价值在于，它避免了让大模型在“裸数据”和“裸 SQL”层面自由发挥，而是始终把 Agent 约束在 dbt 已经定义好的工程语义之内。换句话说，Agent 的智能，建立在人类工程师已经验证过的建模体系之上，而不是绕开它。
Agent 与 Snowflake 的协作方式
在 Snowflake 这一侧，分享者并没有把重点放在新能力或新接口上，而是强调 Snowflake 在整个 Agentic Workflow 中所扮演的角色：稳定、可审计、可扩展的执行环境。
具体来说，Agent 并不控制 Snowflake。所有实际的数据查询、转换与计算，依然发生在 Snowflake 既有的执行体系内；Agent 只是通过 MCP Server，发起符合规范的请求。这意味着：
权限体系仍由 Snowflake 原生控制；
执行结果可以被完整记录和回溯；
性能与成本管理不会被 Agent 绕开。
分享中特别提到，这种设计刻意避免了一个常见误区：让 Agent 成为超级用户。相反，它更像是一位受限但高效的协作者，在工程师设定的轨道上运行。
一个可复制的模式
在分享的后半部分，演讲者总结了这种架构方式所带来的一个重要变化：Agent 不再是游离在数据体系之外的“智能外挂”，而是开始以内嵌方式进入数据工程流程本身。
它可以帮助工程师更快理解项目结构、辅助定位影响范围、生成初步方案，但最终的执行路径、校验方式与责任边界，依然清晰地掌握在人类与平台手中。
这也是整场分享最克制、也最有价值的一点结论：Agentic Workflow 的目标，并不是“自动化一切”，而是在不破坏既有工程纪律的前提下，引入新的效率杠杆。
从这场分享可以看出，真正进入生产环境的 Agent 架构，已经不再停留在模型能力本身，而是越来越多地回到工程基本功：上下文、边界、权限、可追溯性。
dbt MCP Server 与 Snowflake 的这次实践，并没有试图给出一个“通用答案”，但它清晰地展示了一条现实可行的路径：让 Agent 站在成熟数据工程体系之上。对于正在探索 Agent 在数据领域落地方式的团队而言，这无疑是一种更稳健、也更值得参考的思路。
原视频地址：https://www.snowflake.com/en/build/americas/agenda/?login=ML
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