Snowflake CoCo: sviluppo agentico sui dati, senza limiti

Con gli ultimi aggiornamenti di Snowflake CoCo, i team possono affidare il lavoro più complesso a Cloud Agents autonomi, che continuano a lavorare anche dopo che gli utenti si allontanano. Ogni sessione utilizza i dati governati, le pratiche e gli strumenti dell’organizzazione, rispettando i controlli già in vigore. E i team seguono quel lavoro ovunque si trovino, nei loro flussi di lavoro e sui loro dispositivi. I team dati fanno di più, con la governance di cui già si fidano.

Delega il lavoro a Cloud Agents autonomi

Il lavoro non si ferma quando ti fermi tu.

I Cloud Agents sono il runtime gestito da Snowflake dietro CoCo nell’interfaccia Snowsight. Eseguono codice in una sandbox sicura e ora possono portare avanti sessioni lunghe in autonomia. CoCo mode è una nuova esperienza a schermo intero in Snowsight, pensata proprio per questo tipo di lavoro. I sub-agenti aiutano nei task in più passaggi, la live preview mostra un’app o un report mentre viene costruito, e l’integrazione Git nativa permette a CoCo di clonare, creare branch, eseguire commit e push nei tuoi repository e poi aprire una pull request che il team può revisionare.

Figura 1: CoCo mode in Snowsight: un’esperienza a schermo intero con tutta la potenza dei Cloud Agents.

Affida a CoCo il lavoro autonomo ricorrente

Le Automations assegnano a CoCo un lavoro ricorrente da svolgere in autonomia dentro Snowflake. Assegna a CoCo il task una volta sola (“controlla i task falliti la notte scorsa, trova la causa di ciascuno e riassumi cosa va corretto”): lo esegue in autonomia dentro Snowflake, in base a una pianificazione o quando lo avvia un evento o un webhook. Analizza i dati, richiama le skill giuste, usa le connessioni MCP, fa il lavoro e riporta il risultato. Ogni automazione viene eseguita per conto dell’utente che l’ha creata, quindi i grant e le policy che già applichi valgono anche per l’agente AI.

Ogni esecuzione lascia una traccia di audit di quello che è stato controllato, trovato e fatto, così puoi affidare a CoCo il lavoro ricorrente e fidarti del risultato.

CoCo arriva già pronto, con il contesto e gli strumenti della tua azienda

Un agente AI autonomo è utile solo se conosce già il tuo ambiente. CoCo usa i dati della tua azienda, segue i processi del tuo team e lavora con i server MCP e gli strumenti che usi già: così passi meno tempo a spiegare e più tempo a rivedere i risultati.

CoCo si collega al resto del tuo stack. I connettori MCP portano in CoCo gli altri tuoi strumenti, anche quelli personalizzati. Gli amministratori li gestiscono in un unico posto con Cortex AI Gateway Tools (public preview). Le stesse connessioni funzionano quindi anche nelle tue sessioni CoCo e nelle automazioni. Gli sviluppatori hanno le integrazioni pronte, senza doverle configurare e proteggere una per una.

Figura 2: Cortex AI Gateway Tools permette agli utenti di connettersi facilmente ai sistemi aziendali approvati tramite il Model Context Protocol (MCP).

Flussi di lavoro condivisi, governati come i tuoi dati. Ogni team ha qualcuno che sa esattamente come dovrebbe andare una revisione della pipeline. Con la condivisione di skill e plugin, ora in GA, questa conoscenza può essere condivisa privatamente con ruoli specifici tramite un link o pubblicata nel catalogo Snowsight, dove gli amministratori certificano le versioni che diventano lo standard. Così gli sviluppatori partono dall’approccio migliore del team invece di ricostruirlo da zero, e ci arrivano consumando meno token.

Gli Agent Profiles configurano gli agenti AI per il tuo team. Un profilo definisce il modello di default, le skill, gli strumenti e il contesto di un agente AI. Ogni nuova sessione che lo utilizza parte da lì. Il team delle pipeline può avere un profilo e gli sviluppatori di app un altro, ciascuno con le skill e l’accesso agli strumenti giusti per il proprio lavoro. Con gli Agent Profiles gli standard restano gli stessi da uno sviluppatore all’altro, e le sessioni consumano meno token perché il contesto è già caricato.

CoCo ricorda quello che hai già detto. Le skill e i profili catturano il modo in cui lavora il tuo team. Memory, ora in public preview su Snowsight, CLI e CoCo Desktop, cattura il modo in cui lavori. Quando correggi CoCo o prendi una decisione, può salvare quell’informazione mentre lavori e riproporla nelle sessioni successive. Le Memory restano nel progetto di origine, quindi il contesto di un progetto non finisce in un altro e passi meno tempo a ripetere la stessa configurazione.

CoCo usa il modello giusto per ottenere risultati affidabili, in modo efficiente. La maggior parte dei team sceglie un modello e lo utilizza per tutto. Se scegli un modello frontier, paghi troppo il lavoro di routine; se ne scegli uno più economico, i task difficili non vanno a buon fine. I “model tiers” automatici risolvono il problema senza che nessuno debba scegliere i modelli manualmente. Auto-intelligent applica i modelli più capaci approvati dalla tua azienda a ogni passaggio. Auto-efficient usa il routing dinamico tra modelli, ora in public preview, per assegnare ogni task al modello giusto: i passaggi di routine girano su modelli più leggeri, quelli difficili su un modello più capace. Gli amministratori impostano il livello di default dell’account, il routing non esce mai dai modelli approvati e nell’utilizzo si vede quale modello ha servito ogni richiesta.

CoCo funziona ovunque tu lavori

Il lavoro non dovrebbe restare fermo finché non torni alla scrivania.

Sviluppa in Snowsight, in CoCo Desktop o nella CLI, sempre sullo stesso account e sugli stessi dati governati. CoCo nell’app mobile Snowflake ti permette di avviare e guidare le sessioni cloud, approvare le chiamate agli strumenti e i piani e inviare i follow-up: così una sessione che aspetta un’approvazione non resta ferma mentre sei in giro. Snowflake in Slack porta CoCo nei canali del team, dove chiunque può fare una domanda, avviare un task o ricevere risposte che rispettano i permessi Snowflake.

Integra CoCo nelle app che il team già usa, per esempio un portale dati interno, un flusso di lavoro di assistenza o un’app pensata per gli utenti business. Il Cortex Agent SDK, ora in GA, offre client Python e TypeScript tipizzati per eseguire sessioni CoCo e Cortex Agents dal tuo codice. Puoi trasmettere i risultati in streaming ai tuoi utenti, eseguire job in background e gestire thread e feedback. Tu scegli l’interfaccia, e il lavoro dell’agente AI viene eseguito in Snowflake.

Installa snowflake-cortex-agent-sdk da PyPI o @snowflake/cortex-agent-sdk da npm. Il pacchetto Python include client sia sincroni sia asincroni.

Come iniziare con i nuovi aggiornamenti di CoCo

Scegli un progetto che è rimasto fermo nel tuo backlog. Metti i passaggi in una skill e dai all’agente AI un profilo con gli strumenti che gli servono. Affida il progetto a CoCo, avvia una seconda sessione per qualcosa di più piccolo e configura un’automazione per controllare i risultati ogni mattina, poi chiudi il laptop e stacca. Al mattino, approva l’ultimo passaggio dal tuo telefono. Quando arrivi alla scrivania trovi una pull request aperta, una preview in esecuzione e il primo transcript dell’automazione da rivedere. È il progetto per cui non avevi tempo: è andato avanti mentre eri via.

Per iniziare:

• Apri CoCo in Snowsight per provare la nuova modalità CoCo.
• Configura la tua prima automazione con la documentazione sulle automazioni CoCo.
• Installa il Cortex Agent SDK per integrare CoCo nelle tue app.