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开篇：为什么你的 SQL Agent 总是在关键时刻"掉链子"？

你有没有遇到过这样的场景：辛辛苦苦搭了个 SQL Agent，满心欢喜地测试"研发部的平均薪资是多少？"，结果它自信满满地返回了一个错误答案，或者干脆报错罢工？

更让人崩溃的是，当你想要debug的时候，发现整个流程就像个"黑盒"——你只知道输入和输出，但中间到底发生了什么，LLM 是怎么想的，为什么会选错表，为什么生成的 SQL 有语法错误，完全无从知晓。

今天我们就来解决这个问题。我们会搭建一个具备自我诊断能力的 SQL Agent，让它不仅能工作，还能在出现问题时告诉我们为什么，就像给 AI 装上了"X 光片"。

系统界面展示

问答界面

Arize Phoenix观测界面

第一章：系统架构——为什么选择 LangGraph 而不是简单的 Chain？

1.1 从"单行道"到"立交桥"：架构思维转变

想象一下，如果你的 SQL Agent 是一辆车，传统的 Chain 模式就像单行道——一旦走错了路，就得重新开始。而 LangGraph 给我们提供了"立交桥"系统，可以根据不同情况选择不同的路线。

这个架构图告诉我们三个核心思想：

1. 分层设计：像搭积木一样，每个节点职责单一
2. 状态驱动：数据在节点间流动，就像血液在血管里循环
3. 循环纠错：出错不可怕，可怕的是不知道错在哪里

1.2 技术栈的深层考量

第二章：8 个节点的深度拆解——Agent 是如何"思考"的？

2.1 状态定义：给 Agent 装上"记忆芯片"

想象一下，如果人类没有记忆，每次对话都得从零开始，那该有多可怕？SQL Agent 也是一样，我们需要给它装上"记忆芯片"。

classSQLAgentState(TypedDict):"""SQL Agent 工作流状态——Agent 的记忆芯片"""# 用户输入question:str# 数据库信息available_tables:list[str]# 有哪些表可用relevant_tables:list[str]# 哪些表与当前问题相关table_schemas:dict[str,str]# 表的详细结构信息# 查询生成过程generated_sql:str# 第一次生成的 SQLvalidated_sql:str# 验证/修正后的 SQL# 执行结果query_result:Any# 查询结果query_error:str|None# 错误信息retry_count:int# 重试次数，防止无限循环# 最终响应response:str# 给用户的最终回答

这个状态就像 Agent 的"短期记忆"，它记录了从问题输入到结果输出的整个思考过程。

2.2 工作流程图

2.3 节点的"专业分工"

第一阶段：信息检索与上下文压缩（节点 1-3）

这就像是一个"过滤器"，先把海量信息筛选出最相关的部分。

节点 1：获取可用表列表

deffetch_available_tables(state):"""从数据库获取所有可用表——看看家里有什么菜"""db=DatabaseManager(state.get("database_path"))return{"available_tables":list(db.get_all_schemas().keys())}

节点 2：智能识别相关表

defidentify_relevant_tables(state):"""根据问题识别需要哪些表——点菜环节"""llm=create_llm()prompt="""数据库中有这些表：{available_tables} 用户要问：{question} 请只返回相关的表名列表，用 JSON 格式。"""# LLM 会告诉我们需要哪些表return{"relevant_tables":relevant_tables}

节点 3：获取详细表结构

deffetch_ddl(state):"""获取选中表的 DDL——看菜谱"""db=DatabaseManager(state.get("database_path"))all_schemas=db.get_all_schemas()table_schemas={t:all_schemas[t]fortinstate["relevant_tables"]}return{"table_schemas":table_schemas}

第二阶段：生成与预校验（节点 4-5）

这是 Agent 的"创作"阶段，我们引入双保险机制。

节点 4：生成 SQL

defgenerate_sql(state):"""根据问题和表结构生成 SQL——炒菜环节"""system_prompt="""你是 SQLite 专家。严格按照以下规则： 1. 只返回 SQL 语句，不要任何解释 2. 不要使用 markdown 代码块 3. 只能使用表中明确存在的字段名"""response=llm.invoke([SystemMessage(content=system_prompt),HumanMessage(content=state["question"])])# 清洗 SQL（移除 LLM 的思考标签等噪声）sql=sanitize_sql(response.content)return{"generated_sql":sql}

节点 5：验证 SQL

defvalidate_query(state):"""验证生成的 SQL——试吃环节"""prompt="""请检查以下 SQLite 查询是否有错误： 1. 是否引用了不存在的列？ 2. JOIN 条件是否正确？ 3. 语法是否正确？ 如果完全正确，请回复 'VALID'。 如果有误，请直接返回修正后的 SQL。"""response=llm.invoke([...])result=sanitize_sql(response.content)ifresult=="VALID":return{"validated_sql":state["generated_sql"]}else:return{"validated_sql":result}# 返回修正后的 SQL

第三阶段：执行与闭环纠错（节点 6-7）

这是 Agent 具备"生命力"的关键环节。

节点 6：执行查询

defexecute_query(state):"""执行验证后的 SQL 查询——上菜环节"""db=DatabaseManager(state.get("database_path"))success,result=db.execute_query(state["validated_sql"])ifsuccess:return{"query_result":result}else:# 执行失败，增加重试计数，进入错误处理return{"query_error":result,"retry_count":state.get("retry_count",0)+1}

节点 7：错误处理与重试

deferror_handling(state):"""处理查询执行错误——发现问题并改进"""ifstate.get("retry_count",0)>=3:# 达到最大重试次数，返回错误响应return{"response":f"尝试多次后仍无法执行查询。错误:{state['query_error']}"}# 使用 LLM 根据错误信息修正 SQLprompt=f"""以下 SQL 执行失败： SQL:{state['validated_sql']}错误:{state['query_error']}请仔细检查表结构：{state['table_schemas']}修正后重新输出 SQL。"""response=llm.invoke([...])corrected_sql=sanitize_sql(response.content)return{"validated_sql":corrected_sql,"query_error":None}

第四阶段：语义化响应（节点 8）

节点 8：生成自然语言回答

defform_response(state):"""将查询结果转化为自然语言——服务员解释菜品"""ifstate.get("query_error"):return{"response":f"抱歉，无法回答。错误:{state['query_error']}"}# 格式化查询结果df=pd.DataFrame(state["query_result"]["rows"],columns=state["query_result"]["columns"])prompt="""根据用户问题和 SQL 查询结果，提供清晰回答。 问题: {state['question']} 结果: {df.to_string(index=False)}"""response=llm.invoke([SystemMessage(content=prompt)])return{"response":response.content}

第三章：可观测性实战——让 AI 的每一步都有迹可循

3.1 为什么传统的日志不够用？

想象一下，你去医院看病，医生只告诉你"你有病"，但不告诉你哪里不舒服、为什么不舒服、该怎么治疗，你会有什么感受？

传统的日志就像是这个"不负责任的医生"，它只告诉你"出错了"，但不会告诉你：

• 当时发送给 LLM 的具体提示词是什么？
• LLM 到底是怎么理解的？
• 哪个环节最耗时？
• Token 消耗情况如何？

3.2 Phoenix 的集成艺术

只需几行代码，就能给你的 Agent 装上"X 光机"：

# 在应用启动时初始化try:fromphoenix.otelimportregister# 注册 OpenTelemetry 追踪tracer_provider=register(project_name="sql-agent-phoenix",# 项目名称endpoint=f"http://127.0.0.1:6006/v1/traces",auto_instrument=True,# 自动插桩 LangChain/LangGraphbatch=False,# 开发环境立即发送)exceptExceptionase:logger.warning(f"初始化 Phoenix 失败:{e}")

3.3 追踪原理图解

3.4 使用 Phoenix 诊断问题

第四章：Prompt 优化实战——如何约束 LLM 的"想象力"？

4.1 识别节点：防止"信息过载"

在identify_relevant_tables节点中，我们要防止 LLM 被太多表名搞混。

优化策略：JSON 强约束

你是一个专业的数据库管理员。 数据库表名：{available_tables} 用户问题：{question} 任务： 1. 仅识别回答问题必需的表名 2. 如果无法回答，返回空数组 3. 严格要求：只返回 JSON 数组，不要任何解释

4.2 生成节点：Schema 锚定与方言适配

在generate_sql中，我们要给 LLM 明确的"菜谱"。

优化策略：SQLite 专家模式

你是 SQLite 专家。请根据以下表结构生成查询： {table_schemas} 规则： * 使用 LIMIT 限制结果条数 * 优先使用显式 JOIN 语法 * 处理日期使用 SQLite 的 date() 函数 * 仅输出 SQL 语句

4.3 验证节点：引入"批判性思维"

validate_query要扮演"挑刺的审查员"。

优化策略：代码审查专家

你是代码审查专家。请检查以下 SQL： 1. 是否引用了不存在的列？ 2. JOIN 条件是否可能导致笛卡尔积？ 3. 是否存在语法错误？ 如果完全正确，回复 'VALID' 如果有误，直接返回修正后的 SQL

4.4 纠错节点：基于反馈的修复

当 SQL 执行失败时，error_handling要善于"知错就改"。

优化策略：错误溯源

你生成的 SQL 执行失败了： SQL: {validated_sql} 错误: {query_error} 请分析报错原因，并重新生成修正后的 SQL。 注意：只能使用表中明确存在的字段名。

第五章：实战演练——一次完整的"破案"过程

场景重现：Agent 返回了错误答案

用户问："Engineering 部门的平均薪资是多少？"但程序返回了错误。

第一步：在 Phoenix 中观察"案发现场"

1. 定位红色节点：发现execute_query节点的 Span 状态为 Error
2. 查看报错详情：数据库错误no such column: salary
3. 检查生成的 SQL：看到SELECT AVG(salary) FROM employees WHERE department_id = 1;

第二步：溯源分析——为什么 LLM 会写错？

1. 向上追溯：点击fetch_ddl的 Span
2. 查看输入上下文：发现真实 DDL 是CREATE TABLE employees (id INTEGER, name TEXT, pay_rate REAL, ...)
3. 发现病灶：数据库里真实的列名是pay_rate，而 LLM 幻觉出了salary

第三步：针对性优化——给 Agent 穿上"防弹衣"

1. 优化generate_sql的 Prompt

警告：只能使用 DDL 中明确列出的字段名。 严禁使用 salary、emp_id 等猜测性的名称。 如果不确定，请重新检查表结构。

2. 增强error_handling的反馈能力

deferror_handling(state):correction_prompt=f""" 你生成的 SQL 执行失败了：{state['validated_sql']}报错信息：{state['query_error']}请仔细核对表结构：{state['table_schemas']}注意：报错提示列名不存在，说明你写错了字段名。 """# 再次调用 LLM 进行修正

第四步：验证闭环——观察"康复过程"

1. 第一次尝试：LLM 可能还是写了salary
2. 触发循环：execute_query报错 -> 进入error_handling
3. 自我修复：第二次execute_query中，SQL 变成了SELECT AVG(pay_rate) FROM employees ...
4. 成功标志：Trace 变绿，formulate_response生成了正确答案

第六章：数据库结构——我们的"厨房"长什么样？

为了让读者更好地理解，我们设计了一个简单的演示数据库，包含三个主要表：

6.1 employees 员工表

6.2 departments 部门表

6.3 projects 项目表

第七章：高级优化技巧——让你的 Agent 更"聪明"

7.1 Schema 剪枝：减少上下文污染

deffetch_ddl(state):# 根据 relevant_tables，仅提取核心字段的 DDLtable_schemas={t:db.get_simplified_schema(t)fortinstate["relevant_tables"]}return{"table_schemas":table_schemas}

7.2 动态元数据增强

deffetch_available_tables(state):db=DatabaseManager(state.get("database_path"))all_schemas=db.get_all_schemas()# 添加表注释信息，帮助 LLM 更好理解table_metadata={}fortable,schemainall_schemas.items():iftable=="employees":table_metadata[table]="包含员工基础信息和薪资"eliftable=="departments":table_metadata[table]="包含部门信息和预算"# ...return{"available_tables":list(table_metadata.keys())}

7.3 性能监控与优化

在 Phoenix 中观察：

1. Span 耗时：哪个节点最慢？
2. Input/Output 对比：输入给 LLM 的信息是否准确？
3. 重试路径：是否频繁触发错误处理？

第八章：扩展与部署——让 Agent 走向"生产线"

8.1 生产环境适配

• 多数据库支持：PostgreSQL、MySQL 的 DDL 获取逻辑
• 认证机制：企业级数据库的安全认证
• 并发处理：多用户同时使用的性能保障

8.2 功能扩展方向

• 对话历史管理：支持多轮对话
• Chain of Thought：复杂查询的推理过程
• 结果可视化：直接生成图表和报告

8.3 部署最佳实践

• 容器化部署：Docker 容器打包
• 监控告警：生产环境的健康检查
• 版本控制：Prompt 和代码的版本管理

结语：从"黑盒"到"全透明"的进化之路

通过这套基于 LangGraph + Phoenix 的 SQL Agent 方案，我们实现了：

✅流程优于模型：即使模型稍弱，通过良好的工作流设计也能超越单次调用的最强模型

✅观测先于优化：在配置追踪工具前，不要盲目调优 Prompt，因为根本不知道病灶在哪

✅错误即数据：每次失败都是 Agent 进化的燃料

✅状态驱动设计：让 Agent 具备记忆和思考能力

这套方案不仅仅是技术实现，更是一种思维方式——让 AI 从"黑盒"变成"透明盒"，从"可能出错"变成"可以诊断和修复"。

记住，好的 Agent 不是不会出错，而是知道什么时候出错了，并且知道怎么修正。这就是可观测性的真正价值。

项目源代码

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