Snowflake Cortex Agents

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

1. Snowflake documentation — Cortex Agents overview
2. Snowflake documentation — Cortex Analyst
3. Snowflake documentation — Cortex Search
4. SAP News — Introducing SAP Snowflake for SAP Business Data Cloud (Nov 2025)
5. Snowflake — Credit consumption for Cortex functions
6. Gartner — Top Predictions for Data and Analytics in 2026
7. SAP Community — Agent Builder is now GA
8. SAP — BDC Connect for Databricks technical reference
9. Snowflake Docs — Cortex Agents REST API
10. Snowflake Docs — Cortex REST API
11. Snowflake Docs — Cost considerations for Cortex AI Functions
12. Snowflake Docs — Snowflake AI (Cortex) pricing