Michael JohnsonAm 5. Oktober 2026 hat Snowflake die allgemeine Verfügbarkeit des integrierten Werkzeugs zur Codeausführung in Cortex Agents angekündigt. Damit kann der Agent während eines Dialogs Skripte zur Datenverarbeitung, Berechnung und Visualisierung ausführen.
Was sich am 5. Oktober geändert hat
Geändert hat sich der Status eines bestehenden Werkzeugs: Snowflake hat es von der Vorabversion in die allgemeine Verfügbarkeit, auch General Availability oder GA genannt, überführt. Ein separater Eintrag zum Start der Preview ist auf den 20. August 2026 datiert. Die Nachricht vom Oktober betrifft den Abschluss der Vorabphase.
Laut der Beschreibung zur Einrichtung des Werkzeugs wird die Codeausführung über die Agentenspezifikation eingebunden. Der Agent entscheidet anhand der Nutzeranfrage, wann er Code erstellt und ausführt. Das Werkzeug führt auch Python-Skripte im Rahmen von Agent Skills aus – einbindbaren Anweisungen und Ressourcen für bestimmte Aufgaben.
Wie der Agent Daten erhält und Berechnungen ausführt
In der spezifischen Dokumentation wird das Werkzeug code_execution als Python-Ausführung in einer isolierten Sandbox beschrieben. SQL-Werkzeuge fragen Snowflake-Daten außerhalb der Sandbox ab; anschließend verarbeitet Python die erhaltenen Ergebnisse. Die Sandbox hat Zugriff auf die an die Sitzung übergebenen Daten und den eingebundenen Arbeitsbereich.
In der übergreifenden Architektur von Cortex Agents übernehmen unterschiedliche Werkzeuge verschiedene Arbeitsschritte. Cortex Analyst wird für strukturierte Daten eingesetzt, Cortex Search für die Suche in Dokumenten, und die Codeausführung ergänzt die programmatische Verarbeitung. Laut Snowflake ermöglicht die verwaltete Orchestrierung dem Agenten, seine Arbeit zu planen, Werkzeuge aufzurufen und eine Antwort zu erstellen.
Aus dieser Architektur ergibt sich ein praktisches Szenario für einen Analyseassistenten: innerhalb eines Dialogs eine Datenauswahl abrufen, eine Berechnung durchführen und ein Diagramm erstellen. Bei der Gestaltung eines solchen Szenarios ist es sinnvoll, die Ausgangsdaten, die Berechnungsformel und das Verfahren zur Ergebnisprüfung getrennt festzulegen. Dadurch erhält das Team klar definierte Schritte für reproduzierbare Tests.
Empfehlungen zu Zugriffsrechten sollten unter Berücksichtigung ihrer zeitlichen Einordnung gelesen werden. Der Best-Practices-Leitfaden, der am 15. Juni 2026 aktualisiert und von der Redaktion am 8. Oktober geprüft wurde, spricht von der Übernahme der Berechtigungen der Rolle des Agenteneigentümers und empfiehlt, Ergebnisse in einer Tabelle zu speichern. Die Seite weist ausdrücklich darauf hin, dass das Material nicht fortlaufend gepflegt wird und veraltet sein kann. Der spätere Preview-Eintrag vom 20. August legt bereits konkrete Regeln fest: SQL wird außerhalb der Sandbox ausgeführt, Dateien werden im eingebundenen Arbeitsbereich gespeichert, und Aufrufe mit owner’s rights unterstützen keine Codeausführung. Dieselben Bedingungen sind in der aktuellen spezifischen Dokumentation beschrieben.
Was zwischen Berechnungen erhalten bleibt
Nach den Regeln für den Arbeitsbereich bleiben dort gespeicherte Dateien auch nach dem Stoppen der Sandbox erhalten. Variablen und importierte Module können zwischen einzelnen Ausführungen verloren gehen. Ergebnisse, die für spätere Schritte benötigt werden, sollten in Dateien geschrieben werden.
Bereits während der Preview im August führte Snowflake vorinstallierte Bibliotheken zur Datenverarbeitung und Diagrammerstellung auf, darunter pandas, NumPy, matplotlib und Plotly. Zusätzliche Pakete werden über das Artifact Repository eingebunden. Bei der Vorbereitung eines praktischen Einsatzszenarios sollten dessen Abhängigkeiten und die Übertragung von Zwischenergebnissen vorab festgelegt werden.
Welche Bedingungen bei der Einbindung wichtig sind
Die aktuelle Dokumentation legt eine Einschränkung für Aufrufe mit Eigentümerrechten fest – owner’s rights. Wird der Agent aus einer solchen gespeicherten Prozedur aufgerufen, werden die Werkzeuge zur Codeausführung aus der Anfrage entfernt, die Sandbox wird nicht erstellt und die Antwort enthält eine Warnung. Für die Codeausführung ist ein Aufruf mit den Rechten des aufrufenden Nutzers erforderlich – caller’s rights.
Die allgemeine Verfügbarkeit ist durch einen datierten Release-Eintrag bestätigt. Vor der Einbindung in einem konkreten Konto muss das Team regionale Verfügbarkeit, Abrechnung der Ausführung, Ressourcenlimits und Supportbedingungen klären: Die Ankündigung vom Oktober führt diese Parameter nicht auf.
Für wen sich integriertes Python eignet
Das Werkzeug eignet sich vor allem für Teams, die Analyseassistenten innerhalb von Snowflake entwickeln. Seine praktische Aufgabe besteht darin, den Datenabruf mit programmatischen Berechnungen und Visualisierung in einem einzigen Agentenprozess zu verbinden. Die im Überblick zu Cortex Agents beschriebenen Werkzeuge ermöglichen es, die Arbeit mit strukturierten Daten und die Suche in Dokumenten zu kombinieren; Python ergänzt den Berechnungsschritt.
Für die Einführung sind drei Entscheidungen zentral: Welches Werkzeug ruft die Ausgangsdaten ab, mit welchen Rechten wird der Agent aufgerufen und wo werden die Ergebnisse gespeichert? Diese Punkte sollten anhand einer kleinen, reproduzierbaren Aufgabe mit vorab bekanntem Ergebnis geprüft werden – etwa der Berechnung einer Kennzahl aus einer festgelegten Datenauswahl und der Erstellung des dazugehörigen Diagramms.