Cortex Code si espande: un agente AI governato per tutto il tuo data stack, ovunque

Gli sviluppatori lavorano con i dati più velocemente che mai, creando su un modern data stack che include warehouse, strumenti di trasformazione e livelli di orchestrazione. Ma, anche se i loro workflow sono profondamente data-aware, molti assistenti di coding basati su intelligenza artificiale sono ancora pensati per lo sviluppo software general purpose. Sono in grado di generare codice, ma non hanno il contesto che conta sui dati: i tuoi schemi, il catalogo, la lineage e le policy di accesso. Il risultato è un codice che a prima vista può sembrare promettente, ma che richiede comunque un’importante revisione e correzione umana prima di essere pronto per la produzione.

Dopo aver lanciato Cortex Code all’inizio di quest’anno come agente di coding Snowflake-aware basato su intelligenza artificiale, lo abbiamo rapidamente ampliato iperché comprenda non solo i tuoi dati in Snowflake, ma l’intero data stack esteso. Il supporto per dbt and Apache Airflow ha segnato il primo passo di questa evoluzione. In soli due mesi, oltre il 50% dei nostri clienti utilizza Cortex Code. Ogni professionista dei dati, dai data engineer e analisti agli ML engineer, sviluppa più velocemente grazie all’agente AI data-native e alla consapevolezza dell’ambiente fin dal primo prompt.

Oggi facciamo un ulteriore passo avanti. Cortex Code ora supporta altri sistemi dati, funziona in modo nativo negli strumenti che gli sviluppatori già utilizzano ed è disponibile come piattaforma programmabile che i team possono integrare nei propri workflow. Inoltre, nuove funzionalità offrono maggiore trasparenza, intelligenza visiva ed esecuzione agentica completa, portando la potenza di Cortex Code a ogni utente nell’interfaccia Snowsight.

Un agente AI governato. Il tuo intero data stack. Ogni ambiente in cui il tuo team lavora già.

Ora puoi sviluppare su qualsiasi piattaforma dati con Cortex Code

Quando lavorano con più sistemi, i data engineer dedicano enormi quantità di tempo a ristabilire il contesto ogni volta che passano da un sistema all’altro, e innumerevoli ore al debugging dei log tra sistemi per individuare i guasti o preparare ottimizzazioni. La sfida si amplifica perché i team utilizzano strumenti diversi per sistemi diversi, rendendo ancora più difficile mantenere il contesto e sviluppare in modo efficiente.

Che tu stia sviluppando una pipeline Apache Spark™, gestendo modelli dbt, interrogando un database operativo o configurando un’integrazione di catalogo Apache Iceberg™, Cortex Code rende tutto più semplice, fluido e veloce grazie al supporto per AWS Glue, Databricks e Postgres. 

Per i team dati che lavorano sull’intero stack, questo rappresenta un cambiamento fondamentale: un agente AI che conosce l’intera impronta dati e il contesto, ovunque risiedano i tuoi dati e la logica di coding. 

Cortex Code con nuove agent skills diventa l’agente AI per i data engineer

Il data engineering è un punto di forza di Cortex Code, e le skill lo potenziano ulteriormente con workflow specialistici per dbt, qualità dei dati, lineage, cost intelligence e altro ancora. Esegui /skill list per esplorare l’elenco completo. Questo mese annunciamo quanto segue:

• snowpark-python copre l’intero ciclo di vita della pipeline Python: scrittura del codice Snowpark, deployment delle pipeline su Snowflake, configurazione del CI/CD e abilitazione dell’observability. Gli engineer ricevono indicazioni specialistiche sui pattern che contano, dalla progettazione delle UDF alle best practice di deployment, senza uscire dal proprio workflow.

• snowpark-connect si concentra sulla migrazione dei workload Apache Spark™ esistenti su Snowflake. Per i team che oggi eseguono workload Spark e valutano Snowflake come piattaforma, la skill Snowpark Connect offre un percorso di migrazione strutturato: analisi del codice Spark esistente, identificazione dei pattern di compatibilità e applicazione di correzioni mirate per aiutare i team a eseguire il codice Spark direttamente su Snowflake con modifiche minime.

• dbt-projects-on-snowflake copre il deployment e la gestione dei progetti dbt come oggetti Snowflake nativi, dal deployment iniziale e il versioning fino all’esecuzione, alla generazione della documentazione e alla pianificazione basata su task. I data engineer ricevono indicazioni specialistiche per lavorare con sintassi dbt specifiche e con la conoscenza delle best practice sia Snowflake sia dbt.

• dcm copre l’intero ciclo di vita dei DCM Projects in Snowflake: scrittura dei file manifest, gestione delle definizioni di schema e tabelle, e gestione dichiarativa degli oggetti database. I team ricevono indicazioni strutturate per trattare lo schema del database come artefatti dichiarativi e versionati, dalla configurazione iniziale del progetto fino alla gestione continua delle modifiche.

Una piattaforma di agenti dove avviene il lavoro

Cortex Code ora è una agent platform.

Con Cortex Code Agent SDK, i team possono programmare Cortex Code in Python e TypeScript e integrare le sue funzionalità governate e context-aware nei propri strumenti, app e workflow in modalità headless.

Cortex Code è ora disponibile come estensione VS Code nativa (private preview), Model Context Protocol (MCP) server e plugin Claude Code (preview), portando il coding basato su intelligenza artificiale data-native in VS Code, Cursor, Claude Code e altri agenti di coding. Cortex Code supporta anche Agent Client Protocol (ACP), lo standard open per connettere gli agenti di coding basati su intelligenza artificiale agli editor. Questo significa che gli sviluppatori possono utilizzare editor come Zed, JetBrains, Emacs e oltre 30 altri editor compatibili ACP per lavorare direttamente con i dati Snowflake. Gli sviluppatori ottengono tutta la potenza di Cortex Code esattamente dove il codice viene scritto, revisionato e perfezionato, senza interrompere il flusso o cambiare contesto.

Cortex Code in Snowsight ora utilizza Cloud Agents

Gli utenti Snowsight possono iniziare a sperimentare tutte le funzionalità di Cortex Code tramite i nostri Cloud Agents (in private preview).

Cloud Agents offrono lo stesso agent loop, le stesse skill, l’esecuzione degli strumenti e lo stesso runtime di Cortex Code CLI, all’interno di un ambiente cloud sicuro e gestito in modo rigoroso. Per gli utenti Snowsight, questo significa che Cortex Code ora può eseguire un set più ampio di strumenti per completare le proprie task, inclusi la navigazione sul web, l’accesso a un file system persistente e l’esecuzione di codice arbitrario. Non è richiesta alcuna installazione. Tutta la capacità di calcolo è dedicata e isolata e viene eseguita all’interno di Snowflake, garantendo che lo stesso framework di governance che governa i tuoi dati governi anche il tuo agente AI.

In particolare, la sandbox abilita workflow dati di lunga durata, come build di pipeline che continuano in background, sessioni di debugging complesse che si estendono per giorni e agent task pianificati che vengono eseguite senza una persona alla tastiera.

Un’esperienza più trasparente e interattiva in Snowsight

Stiamo inoltre introducendo due importanti miglioramenti della user experience per Cortex Code in Snowsight: Plan Mode e Snap & Ask.

Plan Mode porta una pianificazione strutturata e modificabile in Cortex Code in Snowsight. Prima dell’esecuzione, Cortex Code analizza il tuo ambiente dati reale, schemi, pipeline, catalogo, e genera un piano che puoi rivedere e modificare. Gli utenti vedono esattamente cosa farà l’agente e perché, e possono approvare, reindirizzare o perfezionare prima che venga eseguita anche una sola riga. Per i team che adottano workflow agentici su larga scala, Plan Mode è la rampa di accesso che sviluppa fiducia, proprio come le diff e la code review sviluppano fiducia prima del deployment.

Snap & Ask consente agli utenti di interagire direttamente con ciò che vedono sullo schermo in Snowsight. Al momento è disponibile nella schermata Anomaly e presto arriverà in DCR, Query History, Performance Explorer, Streamlit e Notebooks. 

Puoi selezionare qualsiasi grafico, DAG, tabella o card container e porre domande al riguardo senza dover descrivere ciò che vedi. Cattura la vista, fai una domanda e ottieni una risposta basata sul tuo contesto reale di dati live.

Provalo in prima persona

Il modo migliore per vedere cosa può fare Cortex Code è eseguirlo nel tuo ambiente Snowflake. Inizia dalla documentazione ufficiale e il quickstart introduttivo. Gli utenti non Snowflake possono provare il trial di Cortex Code CLI per sviluppare sul loro intero data stack.

_{Dichiarazioni previsionali}

_{Questo articolo contiene dichiarazioni previsionali, incluse quelle relative alle nostre future offerte di prodotto, e non costituisce un impegno a fornire alcuna offerta di prodotto. Le offerte e i risultati effettivi potrebbero essere diversi ed essere soggetti a incertezze e rischi noti e non noti. Per ulteriori informazioni, consulta il nostro ultimo 10-Q.}