Тест агента Snowflake CoWork привёл к расходу 800 $ из-за цикла рассуждений

Во время тестирования агента CoWork с широким доступом к инструментам команда дата-сайентистов столкнулась с неконтролируемым ростом затрат на вычисления. Агент использовал три semantic views, два сервиса Cortex Search и экспериментальный инструмент для выполнения SQL-запросов. По описанию автора материала, система зациклилась: выполняла запрос, оценивала результат, затем запрашивала дополнительный контекст и повторяла процесс уже с более широкими фильтрами. В итоге сессия длилась 47 минут и потратила 800 $ в кредитах.

Как пишет Towards AI, проблема была связана не с ошибкой модели, а с отсутствием ограничений на длительность и объём работы агента. В материале подчёркивается, что основной риск для компаний связан не с доступом к данным, а с потреблением вычислительных ресурсов во время reasoning loop и одновременного вызова нескольких инструментов.

На Summit 2025 компания Snowflake описывает CoWork как управляющий слой, который связывает данные, контекст и корпоративные системы. EVP Product Кристиан Кляйнерман рассказал, что администраторы могут задавать политики для автономных действий агентов, определять операции, требующие подтверждения, и фиксировать все действия в журналах. Также в статье говорится, что после покупки Natoma платформа получила механизмы enterprise MCP governance, включая контроль подключений, авторизацию с учётом идентичности пользователя и аудит действий агентов.

Отдельно в материале разбирается модель RBAC для CoWork. Все взаимодействия агента выполняются с правами default role пользователя, а не active session role. При этом агенту нужны разрешения не только на доступ к данным, но и на сами инструменты: semantic views, Cortex Search services, AGENT-объекты и функции Cortex AI.