Auf der Konferenz Expedition 2026 im kalifornischen Menlo Park hat der Daten- und Cloudspezialist Snowflake neue Always-On-Bots für zwei zentrale Agenten-Lösungen vorgestellt.
Sowohl der Coding-Agent CoCo als auch der für allgemeine Büro- und Wissensarbeit konzipierte Agent CoWork erhalten damit Funktionen für den dauerhaften Hintergrundbetrieb, wie aus Unternehmens- und Medienberichten vom 3. November 2026 hervorgeht. Beide Systeme starten zunächst in einer privaten Testphase.
Die neuen Hintergrund-Bots agieren selbstständig im Systemumfeld, übernehmen die jeweiligen Zugriffsrechte sowie Berechtigungen der angemeldeten Benutzer und schalten sich nur dann aktiv ein, wenn konkrete Freigaben oder Entscheidungen durch menschliche Fachkräfte erforderlich sind.
CoCo und CoWork wurden damit von reinen dialogbasierten Frage-Antwort-Werkzeugen zu autonomen Systemen weiterentwickelt, die komplexe Aufgabenfolgen eigenständig planen und ausführen können.
Erweiterte Automatisierung und neue Cloud-Strukturen
Parallel zur Ankündigung der Hintergrund-Bots meldete Snowflake mehrere Funktionserweiterungen für den regulären Betrieb. So sind die sogenannten CoCo Automations über die Weboberfläche Snowsight sowie das Kommandozeilenwerkzeug CLI allgemein verfügbar, während für die Desktop-Version eine Vorabversion bereitsteht. Diese Automatisierungen steuern wiederkehrende Abläufe zeit- oder ereignisbasiert und dokumentieren alle Schritte über einen Prüfpfad.
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Für längere Prozesse steht eine asynchrone Programmierschnittstelle für CoWork-Aufgaben nun allgemein zur Verfügung. Zudem laufen die sogenannten CoCo Cloud Agents fortan allgemein verfügbar in isolierten, von Snowflake verwalteten Sandbox-Containern. Dies erlaubt es, langwierige Sitzungen auch nach dem Abmelden der Entwickler fortzuführen, wobei Ingenieure weiterhin die finale Freigabe vor Produktiv-Deployments behalten.
Die Verwaltung von Arbeitslasten erfolgt dabei dynamisch: Groß angelegte Hintergrundarbeiten leitet die Plattform automatisch an leichtgewichtige KI-Modelle weiter, während anspruchsvolle und komplexe Anfragen leistungsstärkeren Inferenzmodellen zugewiesen werden.
Zu den Unternehmenskunden, die CoCo oder CoWork bereits einsetzen, zählen Cisco, Docusign, Klarent, Pacific Life, Shelter Mutual und United Rentals. Cisco, DocuSign und Pacific Life Insurance nutzen demnach beide Werkzeuge.
Infrastruktur, Datenmodelle und Marktumfeld
Über die Agenten-Funktionen hinaus stellte Snowflake begleitende Plattformwerkzeuge vor. Das Cortex Agent SDK für Python und TypeScript erreichte den Status der allgemeinen Verfügbarkeit.
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Für das Cortex AI Gateway begann eine öffentliche Vorschau; es dient der Verwaltung von Modellzugriffen, Tool-Berechtigungen, Sicherheitsmechanismen gegen Prompt-Injektionen, Kostensteuerungen und Modell-Routings.
Eine öffentliche Testversion von Cortex Training senkt laut internen Benchmarks des Unternehmens die Trainingskosten im Vergleich zu serverlosen Trainingsansätzen um bis zu 61 Prozent. Dieser Vergleich bezog sich auf Preisstände von Fireworks und Tinker vom 22. Oktober 2026.
Für eine einheitliche Datenbasis soll die Business Ontology sorgen, die als Bestandteil von Horizon Context bald in eine öffentliche Testphase übergeht. Sie stellt geteilte Geschäftsdefinitionen für KI-Agenten bereit. Interne Tests des Anbieters ergaben dabei ein Plus von 20 Prozent bei der Antwortgenauigkeit sowie eine Verringerung der Tool-Aufrufe um 39 Prozent.
Marktanalysten von Omdia hoben hervor, dass solche Ontologien Unstimmigkeiten über korrekte Kennzahlen in Unternehmen adressieren, merkten jedoch an, dass für eine vollständige Autonomie automatisierte Rückkopplungsschleifen und umfassendes Stammdatenmanagement noch ausgebaut werden müssten.
Trotz der technischen Fortschritte verläuft die Einführung im Markt vorsichtig. Laut den Branchentrends der Beratungsgesellschaft Deloitte haben 11 Prozent der befragten Organisationen KI-Agenten im produktiven Einsatz, während 38 Prozent Pilotprojekte betreiben.
Laut einer Erhebung von Capgemini sank das Vertrauen in vollautonome Agenten innerhalb eines Jahres von 43 Prozent auf 27 Prozent. Ein Manager von Snowflake Indien wies zudem darauf hin, dass derzeit kein allgemeiner Standardwert für Produktivitätsgewinne oder Kosteneinsparungen durch den Einsatz der neuen Werkzeuge vorliege.