Snowflake CoCo erhält autonome Cloud Agents und geplante Automatisierungen

Cloud Agents und ein bildschirmfüllender CoCo-Modus

Cloud Agents sind die von Snowflake verwaltete Laufzeitumgebung hinter CoCo in der Snowsight-Oberfläche. Sie führen Code in einer sicheren Sandbox aus und können laut Snowflake nun eigenständig lange Sitzungen ausführen.

Das Update ergänzt außerdem den CoCo-Modus, eine neue bildschirmfüllende Oberfläche in Snowsight für diese Art von Arbeit. Snowflake nennt mehrere unterstützende Funktionen:

• Subagents für mehrstufige Aufgaben.
• Live preview, die eine App oder einen Bericht während der Erstellung anzeigt.
• Native Git integration, mit der CoCo Repositories klonen, Branches anlegen, Commits erstellen und Änderungen in Repositories pushen kann. Anschließend lässt sich ein Pull Request zur Prüfung durch das Team öffnen.

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Automatisierungen, Kontext und gemeinsame Workflows

Automatisierungen geben CoCo einen wiederkehrenden Auftrag, den es innerhalb von Snowflake ausführt. Ein Nutzer beschreibt die Aufgabe einmal, etwa die Prüfung der in der vergangenen Nacht fehlgeschlagenen Tasks, die Ermittlung der jeweiligen Ursache und eine Zusammenfassung der nötigen Korrekturen. Anschließend läuft sie nach einem Zeitplan oder wird durch ein Ereignis beziehungsweise einen Webhook gestartet. Laut Snowflake nutzt CoCo dabei Skills und MCP-Verbindungen und liefert anschließend einen Bericht.

Jede Automatisierung läuft als der Nutzer, der sie erstellt hat. Dadurch gelten die bestehenden Berechtigungen und Richtlinien auch für den Agenten. Jeder Durchlauf hinterlässt einen Prüfpfad darüber, was CoCo geprüft, gefunden und getan hat.

Mehrere Funktionen sollen dem Agenten Wissen über die Unternehmensumgebung vermitteln:

• Cortex AI Gateway Tools (öffentliche Vorschau) ermöglichen Administratoren, MCP-Konnektoren einschließlich eigener Konnektoren zentral zu verwalten. Dieselben Verbindungen funktionieren in Sitzungen und Automatisierungen.
• Skills- und Plugin-Freigabe, jetzt allgemein verfügbar, ermöglicht Teams, Wissen über einen Link vertraulich mit bestimmten Rollen zu teilen oder im Snowsight-Katalog zu veröffentlichen. Dort zertifizieren Administratoren die Versionen, die zum Standard werden.
• Agent Profiles definieren das Standardmodell, die Skills, Tools und den Kontext eines Agenten, sodass jede neue Sitzung mit dieser Konfiguration beginnt. Laut Snowflake sorgt dies für einheitliche Standards und einen geringeren Token-Verbrauch.
• Memory, jetzt in Snowsight, CLI und CoCo Desktop als öffentliche Vorschau verfügbar, speichert Korrekturen und Entscheidungen und bringt sie in späteren Sitzungen wieder ein. Erinnerungen sind auf das Projekt beschränkt, aus dem sie stammen, sodass kein Kontext zwischen Projekten durchsickert.

Modellstufen und Zugriff von überall

Snowflake argumentiert, dass Teams normalerweise ein Modell für alles auswählen. Dadurch zahlen sie für Routineaufgaben zu viel oder scheitern an schwierigen Aufgaben. CoCo bietet nun automatische Modellstufen. Auto-intelligent hält jeden Schritt auf den leistungsfähigsten vom Unternehmen freigegebenen Modellen. Auto-efficient nutzt dynamisches Modell-Routing, jetzt in der öffentlichen Vorschau, um Routine-Schritte an leichtere Modelle und anspruchsvollere Schritte an ein leistungsfähigeres Modell zu senden. Administratoren legen den Standard für das Konto fest, das Routing verlässt niemals die freigegebenen Modelle, und die Nutzung zeigt, welches Modell die jeweilige Anfrage bearbeitet hat.

CoCo kann in Snowsight, CoCo Desktop oder über die CLI genutzt werden, jeweils mit demselben Konto und denselben kontrollierten Daten. In der mobilen Snowflake-App können Nutzer Cloud-Sitzungen starten und steuern, Tool-Aufrufe und Pläne genehmigen sowie Folgeaufträge senden. Snowflake in Slack bringt CoCo in Teamkanäle. Die Antworten berücksichtigen dabei die Snowflake-Berechtigungen.

Das Cortex Agent SDK, jetzt allgemein verfügbar, stellt typisierte Python- und TypeScript-Clients bereit, um CoCo-Sitzungen und Cortex Agents aus eigenem Code auszuführen. Nutzer können Ergebnisse streamen, Hintergrundaufgaben ausführen sowie Threads und Feedback verwalten. Die Pakete heißen snowflake-cortex-agent-sdk auf PyPI und @snowflake/cortex-agent-sdk auf npm. Das Python-Paket umfasst synchrone und asynchrone Clients.

Was das für Datenteams bedeutet

Snowflake präsentiert die Veröffentlichung als Möglichkeit, Rückstandsprojekte voranzutreiben, während Mitarbeiter abwesend sind. Der vorgeschlagene Workflow besteht darin, die einzelnen Schritte als Skill zu bündeln, dem Agenten ein Profil zu geben, das Projekt zu übergeben, eine Automatisierung zur täglichen morgendlichen Ergebniskontrolle einzurichten und den letzten Schritt per Smartphone zu genehmigen.

Im Mittelpunkt steht durchgehend die Governance: Automatisierungen laufen mit den Berechtigungen des Erstellers, das Routing bleibt auf freigegebene Modelle beschränkt und Administratoren zertifizieren gemeinsame Workflows. Für Organisationen, die bereits Snowflake einsetzen, bedeutet dies laut Unternehmen, dass Teams mehr Arbeit delegieren können, ohne die bereits etablierten Kontrollmechanismen zu verlassen. Einige Bestandteile, darunter Cortex AI Gateway Tools, Memory und dynamisches Modell-Routing, befinden sich weiterhin in der öffentlichen Vorschau.