Konzeptkarte

Snowflake Cortex Agents

Stand 2026-07-24T14:00:00Z

Redaktion: Cédric-Olivier Mâry, alleiniger Redakteur und verantwortlich für die Veröffentlichung — 27 Jahre im SAP-Ökosystem. Wie diese Seiten entstehen und wo Automatisierung eingesetzt wird.

Was ist Snowflake Cortex Agents?

Cortex Agents verkettet Cortex Search, Cortex Analyst und SQL/Python-Aufgaben in einer agentischen Schleife über ein Tool-Call-Protokoll, das mit den Konventionen von Anthropic und OpenAI kompatibel ist, standardmäßig gehostet auf Mistral Large 2 oder Arctic Instruct.

Snowflake Cortex Agents ist Snowflakes agentische Orchestrierungsschicht: eine Laufzeitumgebung, die oberhalb einzelner Cortex-Funktionen sitzt und ein Sprachmodell bei jedem Zug entscheiden lässt, welches Tool als Nächstes aufgerufen wird — Cortex Search für unstrukturiertes Retrieval, Cortex Analyst für strukturiertes Natural-Language-to-SQL, eine Python- oder SQL-Aufgabe oder ein Rückschreiben in eine Tabelle —, statt eine einzelne feste Abfrage auszuführen. Für einen SAP-Analytics-Berater, der zunehmend zu Multi-Plattform-Landschaften beraten muss (SAP neben Snowflake, Databricks oder Fabric), ist Cortex Agents das Puzzlestück, das konkret erklärt, was „agentische KI“ auf der Snowflake-Seite der Landschaft eines Kunden bedeutet, und es ist der natürliche Vergleichspunkt beim Scoping von SAPs eigenem Agent-Stack (Joule Studio, BDC-Agent-Orchestrierung) gegenüber einer konkurrierenden Plattform.

Wie es funktioniert

Sie definieren ein Tool-Manifest — Name, Beschreibung, Parameterschema und den Snowflake-Endpunkt oder die Python-UDF, die jedes Tool aufruft. Zur Inferenzzeit erhält das gehostete Modell (Snowflake bietet Mistral Large 2 und Arctic Instruct nativ über Cortex-LLM-Funktionen an, mit Claude und GPT-4o als externe Modell-Routen) dieses Manifest und kann, statt einfach zu antworten, eine strukturierte Tool-Call-Anfrage ausgeben. Die Cortex-Agents-Laufzeit fängt diese Anfrage ab, führt das Tool innerhalb von Snowflakes eigener Compute-Grenze aus, speist das Ergebnis zurück in die Konversation und lässt das Modell erneut durchlaufen — bis es eine endgültige Antwort liefert oder ein Schrittlimit erreicht. Entscheidend ist, dass das Tool-Calling-Protokoll mit denselben JSON-Konventionen kompatibel ist, die von Anthropics und OpenAIs APIs verwendet werden, weshalb gegen Cortex gebaute Agenten in der Spezifikation vergleichsweise portabel sind, auch wenn die Laufzeit selbst Snowflake-proprietär ist.

Warum es zählt

Die Entscheidungsheuristik ist einfach: Müsste ein menschlicher Analyst mehr als eine Anwendung nutzen, um die Frage zu beantworten, brauchen Sie Cortex Agents, nicht Cortex Analyst allein.
Jeder Tool-Aufruf läuft innerhalb von Snowflakes Compute-Grenze, sodass Ergebnisse und jedes Rückschreiben governt bleiben, statt die Plattform zu verlassen.
Claude und GPT-4o sind als optionale externe Modell-Routen verfügbar, nicht als Standard — es lohnt sich, das zu prüfen, bevor man annimmt, ein bestimmtes Modell sei im Einsatz.

Kernpunkte

Cortex Agents = Snowflakes mehrstufige agentische KI-Laufzeit: Tool-Komposition + Retrieval + Schreibpfad, aufgebaut oberhalb von Cortex Analyst.
Architektur: Reasoning-Modell + Tool-Set (Python/YAML) + Cortex-Search-Index → gerichtete Tool-Calling-Schleife → strukturierte Ausgabe über Snowflake Tasks.
Cortex Analyst ist als Sub-Tool aufrufbar — eine NL-Abfrage wird zu einem Schritt in einem mehrstufigen Agenten-Workflow.
Der Schreibpfad benötigt einen prozeduralen Wrapper (Task/Stored Procedure) — der Agent schreibt nicht direkt in Tabellen.
Preisgestaltung: kreditbasiert, deutlich höher als bei Cortex Analyst — ein Workflow mit 5 Schritten, 3 Tools und 4.000 Token ≈ 10-15 Credits zum Listenpreis.
BDC-Muster: Joule-Agenten übernehmen die SAP-geschäftssemantische Verankerung; Cortex Agents übernehmen Snowflake-native Workloads; der BDC Knowledge Graph verbindet die beiden Oberflächen.
Fehlermodi: halluzinierte Tool-Aufrufe, Race Conditions im Schreibpfad, Überlauf des Kontextfensters — jeder erfordert eine explizite, bewusst entworfene Abhilfe.
Am besten geeignet: Snowflake-native Workflows, die Daten + Reasoning + Aktion benötigen; vermeiden, wenn die primären Daten SAP-semantisch sind (dann Joule verwenden).

Begriffe auf dieser Seite

Cortex Analyst: Snowflakes Natural-Language-to-SQL-Schnittstelle — ein Einzelschritt-Tool, das eine Geschäftsfrage in eine SQL-Abfrage übersetzt und das Ergebnis liefert. Cortex Agents kann Cortex Analyst als ein Tool in einem mehrstufigen Workflow aufrufen.
Cortex Search: Snowflakes verwalteter Vektorsuchdienst — indiziert Dokumente oder unstrukturierten Text und liefert semantisch relevante Ausschnitte; wird in Cortex Agents für Retrieval-Augmented Generation (RAG) eingesetzt.
Gerichtete Tool-Calling-Schleife: Die Agenten-Architektur, bei der das Reasoning-Modell iterativ ein Tool auswählt, dessen Ausgabe erhält, entscheidet, ob ein weiteres Tool aufgerufen oder eine endgültige Antwort synthetisiert wird, und dies wiederholt, bis die Aufgabe abgeschlossen ist.
Snowflake Task: Ein serverloser Snowflake-Scheduler, der SQL- oder Stored-Procedure-Code bei einem definierten Trigger ausführt — der empfohlene Schreibpfad-Mechanismus für Cortex-Agents-Ausgaben, die in einer Tabelle persistiert werden müssen.
Arctic: Snowflakes eigenes Open-Weight-Foundation-Modell, optimiert für Enterprise-SQL- und Datenaufgaben — das Standard-Reasoning-Modell in Cortex Agents, wenn kein externes Modell angegeben ist.

Quellen

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