Michael JohnsonEm 5 de outubro de 2026, a Snowflake anunciou a disponibilidade geral da ferramenta integrada de execução de código no Cortex Agents. Ela permite que o agente execute scripts para processamento de dados, cálculos e visualização durante a conversa.
O que mudou em 5 de outubro
O status da ferramenta existente mudou: a Snowflake passou da versão prévia para a disponibilidade geral, ou GA. Um registro do lançamento da versão prévia separado tem data de 20 de agosto de 2026. A notícia de outubro se refere ao encerramento da fase de disponibilidade prévia.
Segundo a descrição da configuração da ferramenta, a execução de código é habilitada por meio da especificação do agente. O agente decide quando criar e executar código com base na solicitação do usuário. A ferramenta também executa scripts Python como parte das habilidades do agente — instruções e recursos que podem ser conectados para tarefas específicas.
Como o agente obtém dados e executa cálculos
Na documentação especializada, a ferramenta code_execution é descrita como execução de Python em um ambiente isolado. As ferramentas SQL consultam os dados da Snowflake fora desse ambiente, e depois o Python processa os resultados obtidos. O ambiente isolado tem acesso aos dados transmitidos à sessão e ao espaço de trabalho conectado.
Na arquitetura geral do Cortex Agents, diferentes ferramentas são responsáveis por diferentes etapas do trabalho. O Cortex Analyst é usado para dados estruturados, o Cortex Search para buscas em documentos, e a execução de código acrescenta o processamento programático. Segundo a descrição da Snowflake, a orquestração gerenciada permite que o agente planeje o trabalho, invoque ferramentas e formule a resposta.
Dessa arquitetura surge um cenário prático para um assistente analítico: obter um conjunto de dados, executar um cálculo e preparar um gráfico em uma única conversa. Ao projetar esse cenário, é útil definir separadamente o conjunto de dados inicial, a fórmula do cálculo e o método de verificação do resultado. Isso oferece à equipe etapas claras para testes reproduzíveis.
As recomendações sobre permissões de acesso devem ser lidas considerando a cronologia. O guia de boas práticas, atualizado em 15 de junho de 2026 e consultado pela redação em 8 de outubro, menciona a herança das permissões da função do proprietário do agente e sugere salvar os resultados em uma tabela. A página informa explicitamente que o material não é mantido de forma contínua e pode estar desatualizado. O registro da versão prévia de 20 de agosto, publicado posteriormente, já estabelece regras específicas: o SQL é executado fora do ambiente isolado, os arquivos são salvos no espaço de trabalho conectado e chamadas com owner’s rights não permitem execução de código. Essas mesmas condições são apresentadas na documentação especializada vigente.
O que é preservado entre os cálculos
Segundo as regras do espaço de trabalho, os arquivos gravados nele permanecem após a interrupção do ambiente isolado. Variáveis e módulos importados podem se perder entre execuções separadas. Os resultados necessários para etapas posteriores devem ser gravados em arquivos.
Ainda na fase da versão prévia de agosto, a Snowflake listou bibliotecas pré-instaladas de processamento de dados e criação de gráficos, incluindo pandas, NumPy, matplotlib e Plotly. Pacotes adicionais são incorporados por meio do Artifact Repository. Ao preparar um cenário de trabalho, vale definir antecipadamente suas dependências e a forma de transmitir os resultados intermediários.
Quais condições importam na configuração
A documentação atual estabelece uma restrição para chamadas com direitos do proprietário — owner’s rights. Quando o agente é chamado a partir de um procedimento armazenado desse tipo, as ferramentas de execução de código são removidas da solicitação, o ambiente isolado não é criado e a resposta contém um aviso. Para executar código, é necessária uma chamada com os direitos do usuário que faz a chamada — caller’s rights.
A GA é confirmada por uma nota de lançamento datada. Antes de habilitar a ferramenta em uma conta específica, a equipe precisa esclarecer a disponibilidade regional, a cobrança pela execução, os limites de recursos e as condições de suporte: o anúncio de outubro não lista esses parâmetros.
Para quem o Python integrado será útil
A ferramenta é adequada principalmente para equipes que criam assistentes analíticos dentro da Snowflake. Seu papel prático é conectar a obtenção de dados aos cálculos programáticos e à visualização em um único processo do agente. As ferramentas descritas na visão geral do Cortex Agents permitem combinar o trabalho com dados estruturados e a busca em documentos, enquanto o Python acrescenta a etapa computacional.
Para a implementação, três decisões se tornam fundamentais: qual ferramenta obtém o conjunto de dados inicial, com quais direitos o agente é chamado e onde os resultados são salvos. Vale verificar essas decisões em uma pequena tarefa reproduzível com resposta previamente conhecida — por exemplo, calcular um indicador com base em um conjunto de dados fixo e criar o gráfico correspondente.