实用说明：ZQ Intelligence——金融领域的协调者与专业特工

可将此内容作为《ZQ Intelligence：Snowflake中用于金融分析的编排器-专家型智能体》中理念面向操作员的简化版本：清晰的阶段划分、有序的代码模块以及可在交接时保留的恢复说明。将“概览”阶段视为可量化的界面使用效果最佳，在扩大范围之前，需记录一份最佳操作案例、一个故障实例以及回滚说明。应将配置与应用程序代码分开，环境文件、密钥存储和功能标志应集中存放于一个位置，以便操作员无需查看整个架构即可进行审计。

ZQ模型即服务：它是如何为Snowflake智能功能提供支持的

对于以ZQ模型作为处理阶段的场景，在修改代码之前需明确输入参数、该步骤的负责人以及终止标准。操作人员应能够从已知的检查点重新运行该步骤，而无需猜测隐藏状态。 需同时记录正常流程与异常恢复路径。重试机制、人工审核环节以及错误处理都是产品本身的组成部分，而非后续需要补充的功能。 当下一步操作为代码编写或工具调用时，应优先采用具有结构化格式且经过模式验证的输出，而非自由形式的文字描述。

为何选择专业智能体：流水线式逻辑

在“Why Specialist Agents Assembly”阶段，应在修改代码之前明确输入参数、该步骤的负责人以及完成标准。操作人员应能够从已知的检查点重新运行该步骤，而无需猜测隐藏状态。 优先选择小型、可测试的单元，而非冗长的脚本。当某个步骤失败时，故障应能指向单一责任主体，而非复杂的流程链。 对于涉及资金支出或修改生产数据的操作，必须经过人工审批。编译时的逻辑连接并不等同于业务功能的完整性。

架构概览

在“架构概览”阶段，应在修改代码之前明确输入参数、该步骤的负责人以及终止标准。操作人员应能够从已知的检查点重新运行该步骤，而无需猜测隐藏状态。 将此阶段视为输入与已验证输出之间的契约。为相关成果命名，定义成功判定条件，并拒绝默许的半完成状态。 对于涉及资金支出或修改生产数据的操作，必须经过人工审批。编译时的连接方式并不等同于业务上的完整性。 在“架构概览”阶段，应在修改代码之前明确输入参数、该步骤的负责人以及终止标准。操作人员应能够从已知的检查点重新运行该步骤，而无需猜测隐藏状态。 将配置信息置于应用程序代码之外。环境文件、密钥存储以及功能开关应集中存放于操作人员可审计的位置，无需阅读整个系统结构。

用例1：ZQ宏代理

在处理用例1的ZQ阶段时，首先需明确相关约定：所需的输入参数、成功信号以及部分失败时的处理方式。这样的检查清单能确保后续的代码修改保持一致性。 同时记录正常流程与异常恢复路径。重试机制、人工审核环节以及死信处理都是产品功能的一部分，而非后续需要补充的内容。 在成本较高的操作之后设置检查点。当操作员重新尝试某个节点时，恢复流程不应再次调用相同的LLM接口。

- Retrieve evidence for a query
CALL TESTING.ZQ_CB_AGENT.ZQ_AGENT_RETRIEVE_EVIDENCE(
 OBJECT_CONSTRUCT('QUERY', 'inflation outlook', 'CENTRAL_BANK', 'federal_reserve_system', 'K', 25)
);
 - Run full analysis (retrieval + stance + uncertainty + forward-looking)
CALL TESTING.ZQ_CB_AGENT.ZQ_AGENT_RUN_FULL_ANALYSIS(
 OBJECT_CONSTRUCT('QUERY', 'unemployment', 'CENTRAL_BANK', 'federal_reserve_system', 'K', 25)
);

用例2：ZQ股权代理

在处理用例2的ZQ阶段时，首先需写下相关契约：所需的输入参数、成功信号以及部分失败时的处理方式。这样的检查清单能确保后续的代码修改保持一致性。 建议使用小型、可测试的单元，而非冗长的脚本。当某个步骤失败时，故障应指向单一责任模块，而非复杂的流程链。 在成本较高的步骤之后设置检查点。当操作员重新尝试后续节点时，恢复流程不应再次调用相同的LLM接口。

基于证据的分析：ZQ如何实现这一点

在开展基于证据的ZQ分析阶段时，首先需明确合同条款：所需的输入、成功标志以及部分失败时的处理方式。这样的清单能确保后续的代码修改保持透明可溯。 将此阶段视为输入与已验证输出之间的契约。为相关成果命名，定义成功检测标准，并杜绝默许的半完成状态。 在成本较高的步骤之后设置检查点。当操作员重新尝试后续节点时，恢复流程不应再次调用相同的LLM接口。 在开展基于证据的ZQ分析阶段时，首先需明确合同条款：所需的输入、成功标志以及部分失败时的处理方式。这样的清单能确保后续的代码修改保持透明可溯。 将配置信息置于应用程序代码之外。环境文件、密钥存储和功能开关应集中存放于一个位置，以便操作员无需查看整个架构即可进行审计。

代码：代理工具配置

将“代码代理工具配置”阶段视为可度量的对象来处理，效果最佳。在扩大范围之前，需记录一份理想的操作流程、一个故障案例以及回滚说明。 同时记录正常流程与恢复流程。重试机制、人工审核环节以及死信处理都是产品本身的组成部分，而非后续需要补充的内容。 应使用结构明确的工具，并标注清晰的副作用信息。主机需要在自动批准之前知道哪些调用会改变状态。

# ZQ Macro Agent: tool definitions (agent_spec.py)
tools:
 - tool_spec:
 type: "generic"
 name: "retrieve_evidence"
 description: "Retrieves central bank sentences via Cortex Search and persists for NLP classification. Returns REQUEST_ID for classifier tools."
 input_schema:
 type: "object"
 properties:
 QUERY: { type: "string", description: "Search query for central bank communications" }
 CENTRAL_BANK: { type: "string", description: "Filter by central bank. NULL for all." }
 K: { type: "number", description: "Number of evidence sentences (default 25, max 200)." }
 required: [QUERY]
 - tool_spec:
 type: "generic"
 name: "classify_stance"
 description: "Classifies retrieved evidence by monetary policy stance (Hawkish/Dovish/Neutral). Requires REQUEST_ID from retrieve_evidence."
 input_schema:
 type: "object"
 properties:
 REQUEST_ID: { type: "string", description: "REQUEST_ID from retrieve_evidence" }
 required: [REQUEST_ID]

代码：Cortex搜索与证据持久化

将 Code Cortex 的搜索与处理流程视为可度量的对象，其效果会更好。在扩大范围之前，先记录一个成功的案例、一个失败案例以及回滚说明。 优先选择小型且可测试的单元，而非庞大的脚本。当某个步骤失败时，故障应能指向具体的责任模块，而非复杂的流程链。 保持图结构的状态简洁且具有类型定义。嵌套的数据块会掩盖哪个节点修改了哪个字段的信息，还会在流程中断后导致无法继续执行。

- Cortex Search service over CB sentences
CREATE OR REPLACE CORTEX SEARCH SERVICE TESTING.CB_AI.SENTENCE_SEARCH_SVC
 ON TEXT
 ATTRIBUTES CENTRAL_BANK, YEAR, DOCUMENT_TYPE
 WAREHOUSE = CB_AGENT_WAREHOUSE
AS
SELECT ID, TEXT, CENTRAL_BANK, YEAR, DOCUMENT_TYPE, RELEASE_DATE, …
FROM TESTING.CB_AI.SENTENCE_SEARCH_VW;
 - Evidence and labels tables for traceability
CREATE TABLE TESTING.CB_AI.EVIDENCE_HITS (
 request_id STRING, hit_id STRING, rank INT,
 document_id STRING, sentence_id STRING, text STRING, …
);
CREATE TABLE TESTING.CB_AI.MODEL_LABELS (
 request_id STRING, model_id STRING, hit_id STRING,
 prediction STRING, confidence DOUBLE, …
);

处理流程：检索 → 分类 → 聚合

将管道中的检索与分类阶段视为可度量的对象时，其效果最佳。在扩大范围之前，需记录一份理想样本、一个失败案例以及回滚说明。 应将此阶段视为输入与经过验证的输出之间的契约。为相关成果命名，明确成功标准，杜绝默许的半完成状态。 应将分块策略与检索策略分开。当质量指标发生变化时，修改其中一项不应强制要求重新编写另一项。 将管道中的检索与分类阶段视为可度量的对象时，其效果最佳。在扩大范围之前，需记录一份理想样本、一个失败案例以及回滚说明。 应将配置置于应用程序代码之外。环境文件、密钥存储及功能开关应集中存放于一处，以便操作人员无需查看整个系统结构即可进行审计。

结论

在结论阶段，应在修改代码之前明确输入参数、该步骤的负责人以及终止标准。操作人员应能够从已知的检查点重新运行该步骤，而无需猜测隐藏状态。 需同时记录正常流程和异常恢复流程。重试机制、人工审核环节以及错误处理都是产品不可或缺的部分，而非后续需要补充的内容。 对于涉及资金支出或修改生产数据的操作，必须经过人工审批。编译时的配置并不等同于业务功能的完整性。

参考资料

在“参考阶段”，在修改代码之前需明确输入参数、该步骤的负责人以及终止标准。操作人员应能够从已知的检查点重新运行该步骤，而无需猜测隐藏状态。相比冗长的脚本，更应采用小型、可测试的单元。当某一步骤失败时，故障原因应能指向单一责任点，而非复杂的流程链。对于涉及资金支出或修改生产数据的操作，必须经过人工审批——编译时的连接方式并不能保证业务的完整性。

操作检查清单

在处理“操作检查清单阶段”时，首先需明确相关约定：所需输入参数、成功信号以及部分失败时的处理方式。这样的检查清单能确保后续的代码修改保持透明可追溯。

在功能结果旁记录执行时间以及令牌或查询成本。提前显示成本可避免在从演示环境切换到共享环境时出现意外账单。

在成本较高的步骤后设置检查点。当操作员重新尝试后续节点时，系统不应再次对同一次大语言模型调用收费。

锁定依赖版本，并记录用于运行演示的镜像摘要。可重复性比经验知识更为可靠。

将配置置于应用程序代码之外。环境文件、密钥存储和功能标志应集中存放于一个位置，以便操作员无需查看整个架构即可进行审计。

在成本较高的步骤后设置检查点。当操作员重新尝试后续节点时，系统不应再次对同一次大语言模型调用收费。

在推广该技术栈之前，应先冻结版本，为关键流程记录标准输出日志，并明确回滚步骤。共享环境需要设置速率限制、租户验证机制，以及负责密钥轮换的明确责任人。与其展示花哨的一次性演示，不如注重扎实的可靠性。

b3ca06f8cc84版本的批处理说明：不要将提供商密钥放入代码仓库，为每个会话设置令牌使用上限，并将日志存储在评估用示例文件旁边，以便后续模型更换时仍能保持数据可比性。