Snowflake CoCo: l’agente di coding pensato per i dati ora disponibile dove lavori
Allo Snowflake Summit 2026, è stata annunciata la disponibilità di Snowflake CoCo dove lavorano i builder. Con un’app desktop nativa, agenti cloud, agent SDK e (presto disponibili) app mobile e slackbot, CoCo sarà pienamente integrato nelle interfacce e negli strumenti in cui operano i moderni data team, il tutto interamente fondato sui dati aziendali.
L’adozione dell’AI in azienda è passata dal potenziale teorico alle esigenze pratiche degli ambienti di produzione: mettere l’AI al lavoro in modo sicuro, protetto e governato, su larga scala.
La prima ondata di assistenti offriva completamento automatico e generazione di query. L’ondata successiva è agentica: sistemi che esaminano codebase, ragionano su task complessi, modificano file, eseguono test e gestiscono le pull request con la supervisione umana. Nell’ingegneria del software tradizionale, questo è già il nuovo standard di partenza.
Per i team di dati e AI, l’asticella è più alta. L’enterprise AI opera all’interno di sistemi di dati governati con schemi live, controlli degli accessi, lineage e pipeline operative. Gli agenti AI di coding generici si scontrano con un limite: spesso generano codice che sembra corretto, ma privo del fondamento nel contesto dei dati e nei permessi necessari per funzionare davvero in produzione.
Snowflake CoCo colma questa lacuna, offrendo un control plane agentico per i builder che operano sui modern data stack.
“Thomson Reuters ha costruito la propria data foundation su Snowflake per creare un’unica fonte di verità che integra oltre 37.500 tabelle governate e 350 fonti di dati. Oggi Snowflake CoCo sta accelerando ulteriormente il modo in cui sviluppiamo su questa base. I nostri team stanno modernizzando i sistemi legacy, scalando le pipeline di AI e fornendo insight in pochi giorni anziché in settimane, il tutto all’interno di un ambiente governato. Quando puoi passare da un’idea alla produzione con questa rapidità, facendo affidamento su dati attendibili, le possibilità cambiano radicalmente.”
Caitlin Halferty
CoCo è stato costruito con un’infrastruttura specializzata per il ciclo di vita dei dati: non un wrapper generico attorno a un modello, ma un sistema integrato progettato per il modo in cui lavorano realmente data engineer, analytics engineer, data scientist e builder di AI. Fonda l’agente AI nel contesto dei dati e lo collega agli strumenti e ai runtime giusti.
Quando si tratta di lavoro reale di data engineering, CoCo non si limita a tenere il passo con i principali agenti AI di coding. Definisce lo standard di riferimento.
Su ADE-Bench, un framework di settore creato da dbt Labs per valutare gli agenti AI su task reali di analisi dei dati e data engineering, CoCo ha raggiunto un tasso di successo del 72,1%, superando sia Claude Code di Anthropic sia Codex di OpenAI (entrambi al 65,1%)1. E il vantaggio si amplia ulteriormente sui task di progetto dbt nativi di Snowflake, dove la profonda integrazione di CoCo con la piattaforma fa la differenza.
È fondamentale notare che CoCo non vince con la forza bruta. Rispetto a Claude Code in esecuzione su Opus 4.7, CoCo utilizza il 51% di token in meno e impiega l’8% di tempo in meno per portare a termine il processo. Due scelte progettuali guidano questa efficienza:
- Esplorazione mirata anziché esaustiva - Invece di analizzare tutto ciò che incontra, CoCo si dirige direttamente verso i dati che contano, ottenendo un’esplorazione dei dati più efficiente.
- Un approccio basato su strumenti nativi - CoCo si affida a strumenti nativi per lavorare con sistemi di dati come Snowflake, dbt e Airflow, anziché ripiegare su workflow basati su bash, mantenendo il lavoro vicino ai dati.
1 Punteggio di efficienza basato su test interni con ADE-bench, un framework creato da dbt per valutare gli agenti AI su task reali di analisi dei dati e data engineering
Le novità del Summit 2026
Al Summit 2026, CoCo si evolve da agente AI di coding a piattaforma completa di sviluppo AI. Le nuove novità si articolano attorno a un principio semplice: il tuo agente AI deve lavorare ovunque lavori tu e continuare a lavorare quando tu non puoi.
“Per Fanatics, le esigenze legate ai dati cambiano costantemente e Snowflake CoCo offre al nostro team la velocità necessaria per stare al passo. Gli engineer che prima dedicavano giorni alla risoluzione dei problemi nelle pipeline e alla modellazione dei dati oggi riescono a risolverli in poche ore, liberando tempo prezioso per sviluppare e distribuire nuove funzionalità a una velocità esponenzialmente superiore.”
Maddy Want
Usa CoCo dove lavori oggi
I Cloud Agents sono la base della più ampia espansione della piattaforma CoCo. Automazioni, integrazione con Slack e un’app mobile nativa (le ultime due in arrivo a breve) sono tutte alimentate dai Cloud Agents, che portano workflow autonomi a esecuzione prolungata su ogni interfaccia in cui i team interagiscono con CoCo.
Per i builder che utilizzano CoCo direttamente all’interno degli ambienti Snowflake, i Cloud Agents portano l’intero runtime agentico direttamente in Snowsight. Con i Cloud Agents, ogni sessione Snowsight può ora avviare dietro le quinte un ambiente cloud isolato e gestito da Snowflake, offrendo agli utenti la potenza della CLI da qualsiasi browser senza configurazione locale, gestione delle dipendenze o infrastruttura richieste.
Quando abilitati, i Cloud Agents predispongono un container dedicato per ogni sessione CoCo. L’agente AI può eseguire comandi shell, lanciare script Python, installare pacchetti, leggere e scrivere file, effettuare build e test dbt utilizzando un profilo Snowflake generato dinamicamente e cercare contesto aggiuntivo sul web.
CoCo Desktop
CoCo arriva su Windows e macOS, portando tutta la potenza dello sviluppo nativo Snowflake in un’app desktop nativa creata per il modo in cui i data team lavorano davvero.
“Snowflake CoCo sta diventando un elemento centrale del nostro modo di operare. Lo stiamo adottando in tutta l’organizzazione, non solo all’interno del team dati. Grazie alla sua capacità di comprendere i nostri dati, il nostro ambiente e il nostro modello di governance, i team possono creare e automatizzare workflow basati su dati attendibili senza dover disporre di competenze specialistiche.”
Matt Luizzi
Con CoCo Desktop, (presto in GA) i builder ottengono un’unica interfaccia governata per sviluppare su tutto il data stack. Puoi creare pipeline di dati, sviluppare app, progettare agenti, eseguire il debug di notebook e visualizzare i flussi di dati senza dover passare continuamente da una schermata all’altra. L’editor diventa il posto in cui codice, dati, contesto ed esecuzione convergono, così puoi restare nel flusso dal prototipo alla produzione.
Oltre all’esperienza dell’editor, CoCo Desktop porta un agente AI sempre attivo sulla tua macchina locale: un assistente persistente che comprende il contesto del progetto, opera attraverso le sessioni e mantiene lo slancio anche quando ti allontani.
Con le Automations, i team possono passare da prompt reattivi a workflow autonomi, programmando gli agenti per gestire processi ricorrenti come l’aggiornamento delle pipeline, i controlli di qualità dei dati, il riaddestramento dei modelli e le indagini operative, il tutto governato dal controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) di Snowflake e supportato da audit trail. Il risultato è un’esperienza di sviluppo AI che si comporta meno come una casella di prompt occasionale e più come una forza lavoro duratura, pronta a indagare sui problemi, apportare modifiche, eseguire workflow e riprendere esattamente da dove aveva interrotto.
Inoltre, poiché lo stack di ogni team è diverso, CoCo Desktop è estendibile by design. Con le integrazioni MCP e un catalogo in crescita di skill e plugin, i team possono collegare CoCo ai sistemi che già utilizzano e trasformare le best practice aziendali in competenze riutilizzabili. Ciò significa che gli standard, i pattern e i workflow del tuo team possono diventare componenti riutilizzabili, aiutando ogni builder a muoversi più velocemente restando allineato a pratiche governate e pronte per l’enterprise.
CoCo trasforma l’esperienza di sviluppo per i team di dati e AI: locale, agentica, estendibile e governata fin dal primo prompt.
Presto disponibile: interagisci con CoCo su Slack o su mobile con la nuova app
Oltre all’editor, i team potranno presto lavorare con CoCo in Slack e su mobile. Con lo Slackbot di CoCo, i team possono porre domande, attivare workflow e condividere risultati direttamente in Slack, trasformandolo in un’interfaccia governata per il lavoro sui dati. Anziché affidarsi a un chatbot generico, lo Slackbot è collegato ai dati aziendali (tabelle, modelli dbt, schemi Postgres, pipeline Airflow e altro), così le risposte sono fondate sul contesto di produzione e limitate dalle policy di accesso dell’utente che effettua la richiesta.
L’app mobile di CoCo porterà le stesse funzionalità su iOS e Android per i momenti in cui il lavoro richiede revisione, approvazione o intervento lontano dalla scrivania. Non è un editor di codice su uno smartphone, ma un’interfaccia agentica per i data leader, gli analytics manager e i builder che devono monitorare le pipeline, esaminare gli output dei task pianificati, approvare workflow generati dall’AI, ispezionare i log e porre domande in linguaggio naturale da qualsiasi luogo.
Sviluppa su CoCo, in modo programmatico, come preferisci
CoCo non è solo uno strumento che i builder utilizzano direttamente, ma anche una piattaforma su cui i team possono integrare, estendere e sviluppare. CoCo supporta il server Model Context Protocol (MCP) e l’Agent Client Protocol (ACP), consentendo ad altri agenti e sistemi aziendali di sfruttarne la potenza.
Ora, con il CoCo Agent SDK, i builder possono sviluppare app personalizzate, strumenti interni, automazioni e workflow specifici per dominio sul motore agentico che alimenta CoCo.
CoCo è ora una piattaforma agentica con un SDK
Il CoCo Agent SDK racchiude gli stessi strumenti e lo stesso agent loop che alimentano CoCo per migliaia di clienti in una libreria installabile. Gli sviluppatori ottengono accesso programmatico diretto alle funzionalità che CoCo utilizza in produzione: lavorare con i dati, eseguire query su Snowflake, leggere file, lanciare comandi shell, cercare nelle codebase, eseguire SQL e modificare codice. L’SDK include l’esecuzione integrata degli strumenti, così il tuo agente AI può iniziare a lavorare subito, senza che tu debba implementare alcuna di queste infrastrutture.
import { query } from "cortex-code-agent-sdk";
for await (const message of query({
prompt: `Profile the ORDERS table in MY_DATABASE.ANALYTICS:
- Total row count and date range covered
- Null rate for each column
- Top 5 customers by order volume
Summarize findings in plain English.`,
options: {
cwd: process.cwd(),
connection: "my-connection",
},
})) {
if (message.type === "assistant") {
for (const block of message.content) {
if (block.type === "text") process.stdout.write(block.text);
}
}
if (message.type === "result") {
console.log("\nDone:", message.subtype);
}
}
import asyncio
from cortex_code_agent_sdk import query
async def main():
async for message in query(
prompt="""Profile the ORDERS table in MY_DATABASE.ANALYTICS:
- Total row count and date range covered
- Null rate for each column
- Top 5 customers by order volume
Summarize findings in plain English.""",
options={"cwd": ".", "connection": "my-connection"},
):
if message["type"] == "assistant":
for block in message["content"]:
if block["type"] == "text":
print(block["text"], end="", flush=True)
asyncio.run(main())
Oltre agli strumenti integrati, l’SDK supporta sessioni multi-turno per conversazioni con stato attraverso più interazioni, output strutturato per restituire JSON tipizzato e validato secondo schema dai tuoi agenti, integrazione con server MCP per estendere il tuo agente AI con strumenti personalizzati, hook per intercettare e controllare il comportamento dell’agente a ogni passaggio, output in streaming e prompt di sistema per personalizzare il modo in cui l’agente ragiona sul tuo dominio.
Richiamalo da script di pipeline, servizi backend o app e strumenti interni per integrare funzionalità agentiche data-native direttamente nel tuo stack. Gli ingegneri di piattaforma possono integrare CoCo nei workflow CI/CD, i partner ISV possono sviluppare prodotti dati su di esso e i team possono automatizzare workflow specifici per dominio.
La governance nel DNA
CoCo porta lo sviluppo AI-native su ogni interfaccia utilizzata dai team, con le funzionalità di sicurezza e governance di livello enterprise di Snowflake integrate. Ogni operazione viene eseguita nell’ambito dell’RBAC Snowflake esistente dell’utente, l’inferenza degli LLM resta all’interno del perimetro di sicurezza di Snowflake e guardrail stratificati aiutano a proteggere da prompt injection e altri rischi legati agli LLM. Logging di prompt e risposte, tagging delle query, monitoraggio dell’utilizzo e controlli di costo e configurazione a livello di amministrazione offrono ai team l’auditabilità e la governance necessarie per distribuire gli agenti in modo sicuro su larga scala.
Più di 7100 clienti Snowflake stanno già sviluppando con CoCo. Al Summit 2026, CoCo diventa la piattaforma di sviluppo AI che alimenta il lavoro ovunque esso avvenga, basata sui tuoi dati, consapevole del tuo stack e governata by design.
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Dichiarazioni previsionali
Questo articolo contiene dichiarazioni previsionali, anche riguardo alle nostre future offerte di prodotto, e non rappresenta un impegno a fornire alcuna offerta di prodotto. I risultati e le offerte effettivi possono differire e sono soggetti a rischi e incertezze noti e ignoti. Per maggiori informazioni, consulta il nostro ultimo modulo 10-Q.
