Michael JohnsonIl 5 ottobre 2026 Snowflake ha annunciato la disponibilità generale dello strumento integrato di esecuzione del codice in Cortex Agents. Consente all’agente di eseguire script per elaborare dati, effettuare calcoli e creare visualizzazioni durante la conversazione.
Che cosa è cambiato il 5 ottobre
È cambiato lo stato dello strumento esistente: Snowflake lo ha portato dall’accesso in anteprima alla disponibilità generale, o GA. Una distinta nota sul lancio in anteprima è datata 20 agosto 2026. La notizia di ottobre riguarda la conclusione della fase di disponibilità in anteprima.
Secondo la descrizione della configurazione dello strumento, l’esecuzione del codice viene abilitata tramite la specifica dell’agente. L’agente decide quando creare ed eseguire il codice in base alla richiesta dell’utente. Lo strumento esegue anche script Python nell’ambito delle competenze dell’agente: istruzioni e risorse collegabili per attività specifiche.
Come l’agente ottiene i dati ed esegue i calcoli
Nella documentazione dedicata, lo strumento code_execution è descritto come un ambiente di esecuzione Python in una sandbox isolata. Gli strumenti SQL interrogano i dati di Snowflake al di fuori della sandbox, dopodiché Python elabora i risultati ottenuti. La sandbox ha accesso ai dati trasferiti alla sessione e all’area di lavoro collegata.
Nell’architettura generale di Cortex Agents, strumenti diversi gestiscono le diverse fasi del lavoro. Cortex Analyst viene utilizzato per i dati strutturati, Cortex Search per la ricerca nei documenti, mentre l’esecuzione del codice aggiunge l’elaborazione programmatica. Secondo la descrizione di Snowflake, l’orchestrazione gestita consente all’agente di pianificare il lavoro, richiamare gli strumenti e formulare una risposta.
Da questa architettura deriva uno scenario pratico per un assistente analitico: ottenere un insieme di dati, eseguire un calcolo e preparare un grafico nell’ambito di un’unica conversazione. Nel progettare uno scenario del genere, è utile definire separatamente i dati di partenza, la formula di calcolo e il metodo di verifica del risultato. Questo offre al team fasi chiare per eseguire test riproducibili.
Le raccomandazioni sui diritti di accesso vanno lette tenendo conto della cronologia. La guida alle buone pratiche, aggiornata il 15 giugno 2026 e verificata dalla redazione l’8 ottobre, parla dell’ereditarietà dei privilegi del ruolo del proprietario dell’agente e propone di salvare i risultati in una tabella. La pagina precisa esplicitamente che il materiale non viene aggiornato regolarmente e potrebbe essere obsoleto. La successiva nota sull’anteprima del 20 agosto stabilisce già regole specifiche: SQL viene eseguito al di fuori della sandbox, i file vengono salvati nell’area di lavoro collegata e le chiamate con owner’s rights non supportano l’esecuzione del codice. Le stesse condizioni sono riportate nella documentazione dedicata attuale.
Che cosa viene conservato tra un’esecuzione e l’altra
Secondo le regole dell’area di lavoro, i file salvati al suo interno persistono dopo l’arresto della sandbox. Le variabili e i moduli importati possono andare persi tra esecuzioni separate. I risultati necessari per i passaggi successivi devono essere salvati in file.
Già nella fase di anteprima di agosto, Snowflake aveva elencato le librerie preinstallate per l’elaborazione dei dati e la creazione di grafici, tra cui pandas, NumPy, matplotlib e Plotly. I pacchetti aggiuntivi vengono collegati tramite Artifact Repository. Nel preparare uno scenario operativo, è opportuno definirne in anticipo le dipendenze e il metodo di trasferimento dei risultati intermedi.
Quali condizioni considerare durante la configurazione
La documentazione attuale stabilisce un limite per le chiamate con i diritti del proprietario, ovvero owner’s rights. Quando l’agente viene richiamato da una stored procedure di questo tipo, gli strumenti di esecuzione del codice vengono rimossi dalla richiesta, la sandbox non viene creata e la risposta contiene un avviso. Per eseguire il codice è necessaria una chiamata con i diritti dell’utente chiamante, ovvero caller’s rights.
La GA è confermata da una nota di rilascio datata. Prima di abilitare lo strumento in un account specifico, il team deve verificare la disponibilità regionale, i costi di esecuzione, i limiti delle risorse e le condizioni di assistenza: l’annuncio di ottobre non elenca questi parametri.
A chi può essere utile Python integrato
Lo strumento è adatto soprattutto ai team che sviluppano assistenti analitici all’interno di Snowflake. Il suo ruolo pratico è collegare l’acquisizione dei dati ai calcoli programmatici e alla visualizzazione in un unico processo dell’agente. Gli strumenti descritti nella panoramica di Cortex Agents consentono di combinare il lavoro sui dati strutturati con la ricerca nei documenti, mentre Python aggiunge la fase di calcolo.
Per l’implementazione diventano centrali tre decisioni: quale strumento ottiene i dati di partenza, con quali diritti viene richiamato l’agente e dove vengono salvati i risultati. È opportuno verificarle con un piccolo compito riproducibile di cui si conosca già il risultato, per esempio il calcolo di un indicatore su un insieme fisso di dati e la creazione del relativo grafico.