01
なぜ重要か
従来、Agentによるデータ処理や計算、可視化には、SQLだけでは扱いにくいPython処理を別環境で用意する必要がありました。この機能では、AgentがSnowflakeのSQL toolsで取得した結果をsandbox上のPythonで処理できるようになります。
02
対象となるチーム
- データ分析チーム
- BI・可視化担当者
- Cortex Agentの設計・運用担当者
- データ基盤・セキュリティ担当者
03
提供条件
- 提供ステータス: public preview
- Cortex Agentでcode execution toolを有効化する必要がある
- Agentがこのtoolを必要とする場合はcaller’s rightsで呼び出す必要がある
- エディション、リージョンの記載: リリースノートに記載なし
- 追加PyPIパッケージはArtifact Repositoryを通じて利用する
04
ユースケース
- Snowflakeから取得したデータをpandasやnumpyで集計し、複雑な統計計算や前処理を実行する。
- matplotlibやplotlyを使い、分析結果をグラフや可視化として生成する。
- scipyを使った数値計算や統計処理を、Agentとの会話の流れで実行する。
- 標準ライブラリや追加のPyPIパッケージを使い、SQL単体では実装しにくいデータ加工を行う。
05
仕組みと使い方
Agentでcode execution toolを有効化します。AgentがSnowflakeのデータを必要とすると、SQL toolsでsandboxの外側からクエリを実行し、その結果をsandbox上のPythonで処理します。sandboxにはPython標準ライブラリと、numpy、pandas、scipy、pyarrow、matplotlib、plotlyなどが含まれます。追加パッケージはArtifact Repository経由でインストールします。リリースノートには具体的なSQLやコマンド例は記載されていません。
06
導入ステップ
- 公式ドキュメントでCortex Agent code execution toolの有効化方法と前提条件を確認する。
- 対象Agentでcode execution toolを有効化する。
- Agentをcaller’s rightsで呼び出せる構成か確認する。
- 代表的なクエリ結果を対象に、Pythonによる処理・計算・可視化を検証する。
- 必要な追加PyPIパッケージがある場合はArtifact Repositoryの利用方法を確認する。
07
運用上の注意
- sandboxはデータを直接クエリしません。Snowflakeからのデータ取得はAgentのSQL toolsで実行され、その結果がsandboxで処理されます。
- 追加パッケージの利用にはArtifact Repositoryが関係するため、組織のパッケージ管理や承認方針を確認してください。
- sandboxは会話スレッド単位です。ファイルはstageを基盤とするworkspaceに保存されるため永続化しますが、保存先と扱うデータを検証してください。
08
制約事項
- Preview機能であり、正式提供前のため、本番利用可否は組織の検証基準に基づいて判断する必要があります。
- sandbox内のメモリ状態は、別のcode execution間に引き継がれません。
- owner’s rightsを使うAgentへの呼び出しではcode executionはサポートされません。
- エディション、リージョン、具体的な権限要件、実行時間やリソース上限はリリースノートに記載なし。
09
次に確認すること
- 公式のCortex Agent code execution toolドキュメントで、有効化手順、権限、caller’s rightsの要件を確認する。
- 利用予定のアカウント、エディション、リージョンでPreview機能が使用可能か確認する。
- 代表的なデータ処理と可視化を非本番環境で検証し、SQL結果の受け渡しとworkspace上のファイル永続化を確認する。
- Artifact Repositoryの利用条件と、追加PyPIパッケージの承認・運用方法を確認する。
→
公式情報
仕様・提供条件は更新される可能性があります。導入前に必ず公式リリースノートを確認してください。