DAgent：自动化报告生成智能体方案

一、为什么需要 DAgent 技术？

1.1 数据库分析报告的自动化需求

在现代企业中，数据驱动的决策变得越来越重要。无论是金融、医疗还是市场营销，企业都需要从海量数据中提取有价值的洞察。然而，传统的数据库分析报告生成通常依赖于数据科学家手动完成，这不仅耗时耗力，还容易出错。随着数据量的爆炸式增长，手动分析已经无法满足企业的需求，自动化生成数据库分析报告成为了迫切的需求。

举个例子，假设一家零售公司需要分析各地区销售趋势，并与营销支出进行关联。传统方法下，数据科学家需要手动编写复杂的 SQL 查询，从多个表中提取数据，再进行统计分析，最后生成报告。这个过程可能需要数天甚至数周，而自动化技术可以在几分钟内完成同样的任务，大大提高了效率。

1.2 现有技术的局限性

虽然现有的技术如 Table QA（Table Question Answering）和 Text-to-SQL（将自然语言转换为 SQL 查询）已经在一定程度上减少了人工干预，但它们主要适用于简单的查询任务，无法处理复杂的分析任务。例如，回答“各地区销售趋势如何，并与营销支出有何关联？”这样的问题，需要跨表关联、多步推理以及生成综合性的分析报告，现有技术难以胜任。

以 Text-to-SQL 为例，它可以将自然语言问题转换为 SQL 查询，但通常只能处理单一查询，无法进行多步推理或生成复杂的分析报告。而 Table QA 虽然可以从表格中提取信息，但它缺乏跨表关联和综合分析的能力。因此，现有的技术在应对复杂分析任务时显得力不从心。

1.3 DAgent 的诞生

为了填补这一技术空白，DAgent 应运而生。DAgent 是一个基于大语言模型（LLM, Large Language Model）的智能体系统，专门设计用于从关系型数据库中生成复杂的数据分析报告。它通过集成规划、工具和记忆模块，能够将自然语言问题分解为逻辑独立的子查询，从数据库中准确检索关键信息，并通过多步推理生成完整、正确且简洁的分析报告。

二、DAgent 技术解析

2.1 DAgent 的核心架构