Snowflake CoCoの最新のアップデートにより、ユーザーが離席した後も実行し続ける自律型のCloud Agentsに、複雑な作業を引き継ぐことができるようになりました。すべてのセッションは、組織のガバナンスの効いたデータ、プラクティス、ツールと連携し、すでに導入されている制御に準拠します。また、チームはワークフローやデバイスを問わず、どこからでもその作業をコントロールできます。データチームは、すでに信頼しているガバナンスを維持しながら、より多くの作業を完了できます。
自律型Cloud Agentsへの作業の委任
ユーザーが作業を止めても、作業を止める必要はありません。
Cloud Agentsは、SnowsightインターフェイスのCoCoの背後にあるSnowflakeマネージドランタイムです。セキュアなサンドボックスでコードを実行し、単独で長時間のセッションを実行できるようになりました。CoCoモードは、この作業のために構築されたSnowsightの新しいフルスクリーンエクスペリエンスです。サブエージェントはマルチステップのタスクを支援し、ライブプレビューは構築中のアプリやレポートを表示します。また、ネイティブのGit統合により、CoCoはリポジトリ全体でクローン、ブランチ、コミット、プッシュを行い、チームがレビューするためのプルリクエストを開くことができます。
図 1：SnowsightのCoCoモード：Cloud Agentsの能力を最大限に引き出すフルスクリーンエクスペリエンス。
反復的な自律型作業の引き継ぎ
自動化により、CoCoはSnowflake内で単独で実行する反復的なジョブを与えられます。CoCoにタスクを1回与える（「昨晩失敗したタスクを確認し、それぞれの根本原因を特定して修正が必要なものを要約する」など）と、スケジュールに基づいて、またはイベントやWebhookが開始されたときに、Snowflake内で単独で実行されます。データを掘り下げ、適切なスキルを呼び出し、MCP接続を使用し、作業を行って結果を報告します。各自動化はそれを作成したユーザーとして実行されるため、すでに適用している権限とポリシーがエージェントにも適用されます。
実行するたびに、CoCoが確認したもの、発見したもの、実行したことの監査証跡が残るため、反復的な作業を引き継ぎ、その結果を信頼することができます。
エンタープライズのコンテキストとツールを備えたCoCo
自律型エージェントは、環境をすでに把握している場合にのみ役立ちます。CoCoは会社のデータを使用し、チームのプロセスに従い、使用しているMCPサーバーやツールと連携するため、説明に費やす時間を減らし、結果のレビューにより多くの時間を割くことができます。
CoCoはスタックの他の部分に接続します。MCPコネクタは、カスタムツールを含む他のツールをCoCoに取り込みます。管理者は、Cortex AI Gateway Tools（パブリックプレビュー）を使用してこれらを1か所で管理します。同じ接続が、CoCoセッションと自動化で機能します。開発者は、それぞれを自分で設定して保護することなく、統合を利用できます。
図 2：Cortex AI Gateway Toolsを使用すると、ユーザーはモデルコンテキストプロトコル（MCP）を介して承認されたビジネスに簡単に接続できます。
データのようにガバナンスが効いた共有ワークフロー。どのチームにも、パイプラインのレビューをどのように進めるべきかを正確に知っている人がいます。一般提供が開始されたスキルとプラグインの共有により、その知識をリンクを介して特定のロールとプライベートに共有したり、Snowsightカタログで公開したりできるようになりました。管理者は標準となるバージョンを認定します。その結果、開発者は再構築するのではなく、チームの最適なアプローチを使用することから始めることができ、そこに至るまでに消費するトークンを減らすことができます。
エージェントプロファイルによるチーム向けエージェントのセットアップ。プロファイルは、エージェントのデフォルトのモデル、スキル、ツール、コンテキストを定義します。それを使用するすべての新しいセッションはそこから始まります。パイプラインチームとアプリ開発者で別々のプロファイルを持ち、それぞれが自分の作業に合ったスキルとツールへのアクセス権を持つことができます。エージェントプロファイルを使用すると、開発者間で標準が一貫して維持され、コンテキストがすでに読み込まれているため、セッションで使用するトークンが少なくなります。
CoCoはすでに伝えられたことを記憶します。スキルとプロファイルは、チームの働き方を捉えます。Snowsight、CLI、CoCo Desktop全体でパブリックプレビューとして提供されているメモリは、ユーザーの働き方を捉えます。CoCoを修正したり決定を下したりすると、作業中にその情報を保存し、後のセッションで呼び出すことができます。メモリは元のプロジェクトにスコープされるため、あるプロジェクトのコンテキストが別のプロジェクトに漏れることはなく、同じセットアップを繰り返す時間を短縮できます。
CoCoは適切なモデルを使用して、信頼できる結果を効率的に提供します。ほとんどのチームは1つのモデルを選択し、それをすべてに使用します。フロンティアモデルを選択すると、ルーチン作業に過剰なコストがかかります。安価なモデルを選択すると、困難なタスクは失敗します。自動モデル階層は、手動でモデルを選択することなくこの問題を解決します。Auto-intelligentは、会社が承認した最も有能なモデルですべてのステップを維持します。Auto-efficientは、パブリックプレビュー中の動的モデルルーティングを使用して、各タスクをそれに適したモデルに一致させます。これにより、ルーチンステップは軽量なモデルで実行され、困難なステップはより有能なモデルに割り当てられます。管理者がアカウントのデフォルト階層を設定し、ルーティングが承認されたモデルから外れることはなく、使用状況には各リクエストを処理したモデルが表示されます。
どこでも機能するCoCo
デスクに戻るまで進捗を待つ必要はありません。
Snowsight、CoCo Desktop、またはCLIで構築し、すべて同じアカウントとガバナンスの効いたデータに対して実行します。SnowflakeモバイルアプリのCoCoを使用すると、クラウドセッションの開始と操作、ツール呼び出しとプランの承認、フォローアップの送信を行うことができるため、移動中に承認待ちのセッションがアイドル状態になることはありません。Snowflake in Slackは、CoCoをチームのチャネルに導入し、Snowflakeの権限に従って質問したり、タスクを開始したり、回答を得たりできるようにします。
社内データポータル、サポートワークフロー、ビジネスユーザー向けに構築されたアプリなど、チームがすでに使用しているアプリにCoCoを組み込みます。一般提供が開始されたCortex Agent SDKは、独自のコードからCoCoセッションとCortex Agentsを実行するための型付きPythonおよびTypeScriptクライアントを提供します。ユーザーに結果をストリーミングし、バックグラウンドでジョブを実行し、スレッドとフィードバックを管理できます。インターフェイスを選択すると、エージェントの作業がSnowflakeで実行されます。
PyPIからsnowflake-cortex-agent-sdkを、またはnpmから@snowflake/cortex-agent-sdkをインストールします。Pythonパッケージには、同期クライアントと非同期クライアントの両方が含まれています。
新しいCoCoアップデートの開始方法
バックログに眠っているプロジェクトを選択します。ステップをスキルとしてパッケージ化し、必要なツールを含むプロファイルをエージェントに付与します。プロジェクトをCoCoに引き継ぎ、より小規模な作業のために2つ目のセッションを開始し、毎朝結果を確認する自動化をセットアップしてから、ノートパソコンを閉じてサインオフします。朝、スマートフォンから最後のステップを承認します。デスクに着く頃には、開いているプルリクエスト、実行中のプレビュー、レビュー用の最初の自動化トランスクリプトが用意されています。これは、時間を割けなかったプロジェクトが、離席中に進行しているということです。
さっそく始める：
- 新しいCoCoモードを試すには、SnowsightでCoCoを開く
- CoCo自動化ドキュメントを使用して、最初の自動化をセットアップする
- Cortex Agent SDKをインストールして、独自のアプリにCoCoを組み込む
