数据分析 Agent 实战:用独立审查层防止 LLM 既当运动员又当裁判员
手把手拆了一个数据分析 Agent 的三层架构,主模型只写 SQL,另一个模型负责审查,连 200 行限制和人工审批都写好了,做 Agent 的人直接抄作业。
手把手拆了一个数据分析 Agent 的三层架构,主模型只写 SQL,另一个模型负责审查,连 200 行限制和人工审批都写好了,做 Agent 的人直接抄作业。
医生朋友做临床数据分析的可以看看这个 CLEAR-Med 框架,让模型先写 SQL 再独立校验,准确率从 12% 拉到 66%,还能弃答不乱猜。
Databricks 出了个可直接导入的 notebook,教你把 Jev 决策模型跑在自家 Serverless GPU 上,SQL 里调 ai_query 就能拿分类和概率分数,换上自己数据就能用。
现在用 SQL 就能分析自动驾驶摄像头图像,不用学机器学习,Alibaba Cloud 这波操作让数据处理更简单了。
BigQuery 要内置 AI.PREDICT 了,写句 SQL 就能做分类回归,不用学 ML,直接上手。
这篇论文搞了个DIA系统,用三个自主编码智能体自动处理企业数据查询,在7个SQL基准上全自主跑赢了所有已知最佳结果。
做AI Agent开发的团队都会遇到token消耗和流程失控的痛点,这个方案把LLM的职责边界划清楚了——翻译SQL交给AI,执行交给脚本,建议直接抄作业。