Michael JohnsonEl 5 de octubre de 2026, Snowflake anunció la disponibilidad general de la herramienta integrada de ejecución de código en Cortex Agents. Permite al agente ejecutar scripts para procesar datos, realizar cálculos y crear visualizaciones durante una conversación.
Qué cambió el 5 de octubre
Cambió el estado de una herramienta ya existente: Snowflake la trasladó de la versión preliminar a disponibilidad general, o GA. La nota sobre el lanzamiento preliminar está fechada el 20 de agosto de 2026. La noticia de octubre corresponde al cierre de esa etapa preliminar de disponibilidad.
Según la descripción de configuración de la herramienta, la ejecución de código se habilita mediante la especificación del agente. El agente decide cuándo crear y ejecutar código en función de la solicitud del usuario. La herramienta también ejecuta scripts de Python como parte de las habilidades del agente: instrucciones y recursos que se incorporan para tareas determinadas.
Cómo obtiene datos el agente y realiza cálculos
En la documentación especializada, la herramienta code_execution se describe como ejecución de Python en un entorno aislado. Las herramientas SQL consultan los datos de Snowflake fuera de ese entorno y, después, Python procesa los resultados obtenidos. El entorno aislado tiene acceso a los datos proporcionados a la sesión y al espacio de trabajo conectado.
En la arquitectura general de Cortex Agents, distintas herramientas se encargan de diferentes etapas del trabajo. Cortex Analyst se utiliza para los datos estructurados, Cortex Search para buscar en documentos y la ejecución de código añade procesamiento programático. Según la descripción de Snowflake, la orquestación gestionada permite al agente planificar el trabajo, invocar herramientas y elaborar una respuesta.
De esta arquitectura se desprende un caso práctico para un asistente analítico: obtener un conjunto de datos, realizar un cálculo y preparar un gráfico dentro de una misma conversación. Al diseñar este caso, conviene definir por separado el conjunto de datos inicial, la fórmula de cálculo y el método de comprobación del resultado. Esto ofrece al equipo etapas claras para realizar pruebas reproducibles.
Las recomendaciones sobre permisos de acceso deben leerse teniendo en cuenta la cronología. La guía de buenas prácticas, actualizada el 15 de junio de 2026 y revisada por la redacción el 8 de octubre, habla de heredar los permisos del rol del propietario del agente y propone guardar los resultados en una tabla. La página indica expresamente que el material no se mantiene de forma continua y puede estar desactualizado. La nota de la versión preliminar del 20 de agosto, publicada posteriormente, ya establece reglas concretas: SQL se ejecuta fuera del entorno aislado, los archivos se guardan en el espacio de trabajo conectado y las invocaciones con owner’s rights no admiten la ejecución de código. Estas mismas condiciones se recogen en la documentación especializada vigente.
Qué se conserva entre ejecuciones
Según las reglas del espacio de trabajo, los archivos guardados en él se conservan después de que se detenga el entorno aislado. Las variables y los módulos importados pueden perderse entre ejecuciones independientes. Los resultados necesarios para los pasos posteriores deben guardarse en archivos.
Ya durante la versión preliminar de agosto, Snowflake enumeró las bibliotecas preinstaladas para procesar datos y crear gráficos, entre ellas pandas, NumPy, matplotlib y Plotly. Los paquetes adicionales se incorporan mediante Artifact Repository. Al preparar un flujo de trabajo, conviene definir de antemano sus dependencias y el método de transferencia de los resultados intermedios.
Qué condiciones importan al habilitarla
La documentación actual establece una restricción para las invocaciones con derechos del propietario: owner’s rights. Si se invoca al agente desde un procedimiento almacenado de ese tipo, las herramientas de ejecución de código se eliminan de la solicitud, no se crea el entorno aislado y la respuesta incluye una advertencia. Para ejecutar código se necesita una invocación con los derechos del usuario que realiza la llamada: caller’s rights.
La disponibilidad general está confirmada por una nota de lanzamiento fechada. Antes de habilitarla en una cuenta concreta, el equipo debe aclarar la disponibilidad regional, la facturación de la ejecución, los límites de recursos y las condiciones de soporte, ya que el anuncio de octubre no enumera esos parámetros.
A quién le será útil Python integrado
La herramienta está dirigida principalmente a equipos que crean asistentes analíticos dentro de Snowflake. Su función práctica consiste en vincular la obtención de datos con los cálculos programáticos y la visualización dentro de un único proceso del agente. Las herramientas descritas en la visión general de Cortex Agents permiten combinar el trabajo con datos estructurados y la búsqueda en documentos, mientras que Python añade la etapa de cálculo.
Para la implantación, tres decisiones resultan clave: qué herramienta obtiene el conjunto de datos inicial, con qué derechos se invoca al agente y dónde se guardan los resultados. Conviene comprobarlas con una tarea pequeña y reproducible cuya respuesta se conozca de antemano; por ejemplo, calcular un indicador a partir de un conjunto de datos fijo y crear el gráfico correspondiente.