别再乱套了！大模型开发中Text2SQL与Agent的正确协作方式，99%的人都搞错了-优快云博客

文章阐述了Text2SQL在Agent系统中的正确定位。Text2SQL不是Agent，而是作为能力层的Function Call工具，只负责将明确问题转为SQL并执行。Agent负责决策何时调用Text2SQL、处理参数不全、解释结果和兜底处理。明确划分Text2SQL和Agent的边界是系统成功的关键，这种分层设计保证系统职责清晰，Text2SQL稳定可控，Agent灵活扩展。

如果你在简历里同时写了 Text2SQL、Agent、Function Call，那我可以很负责任地说一句：面试官一定会把这三样东西放在一起问你。

而且问法通常不是概念题，而是偏工程的：

Text2SQL 能不能直接当一个 Tool？
什么时候该走 SQL，什么时候不该？
SQL 查完以后，Agent 下一步干什么？
SQL 失败了，Agent 怎么兜底？
多轮对话里，SQL 参数怎么补全？

很多同学 Text2SQL 会写 Demo，Agent 也会搭框架，但一旦把两者放在一起，就开始乱套。

今天这一篇，我就只讲一件事：

Text2SQL 在 Agent 体系里，应该扮演什么角色？以及，工程上到底该怎么接。

一、先纠正一个常见误区：Text2SQL 不是 Agent

这是我在带项目时，反复强调的一句话。

Text2SQL 本身不是 Agent，它是一个“能力组件”。

它不负责决策，也不负责对话流程，更不负责兜底。

它只干一件事：

把“已经明确的问题”，转成 SQL 并执行。

如果你把 Text2SQL 当成 Agent 用，问题一定会出现。

二、在 Agent 架构里，Text2SQL 的正确定位

我们先从整体结构说清楚。

一个标准的 Agent 系统，至少包含三层：

决策层（Agent / Planner）
能力层（Tools / Function Calls）
执行层（数据库 / API / 外部系统）

Text2SQL，永远只属于第二层。

也就是说：

Text2SQL = 一个可被 Agent 调用的 Tool

而不是：

自己判断要不要查
自己决定怎么回答
自己跟用户对话

这些事，都应该由 Agent 来做。

三、Text2SQL 作为 Function Call 的基本形态

在工程上，Text2SQL 最自然的形态，就是一个 Function Call。

比如定义一个工具：

text2sql(  question: string) -> {  sql: string,  rows: array}

注意几个关键点：

输入是自然语言问题
输出是结构化结果
不直接输出“人话”

为什么第三点很重要？

因为在 Agent 架构里：

Tool 负责事实，Agent 负责表达。

如果你让 Text2SQL 同时做“查询 + 总结”，那它就越界了。

四、Agent 是怎么“决定”调用 Text2SQL 的？

这是面试官非常爱追问的一点。

答案只有一句话：

由意图和数据形态决定。

在一个成熟的 Agent 系统中，通常会有一层轻量判断：

问题是否是结构化查询？
是否涉及明确字段、条件、排序？
是否要求可复现的结果？

只要满足这些条件，Agent 才会考虑调用 Text2SQL。

否则，直接走 RAG 或普通生成。

五、一个真实的 Agent + Text2SQL 调用流程

我用一个非常典型的场景，来把流程走一遍。

用户输入

市值最大的 5 只银行股有哪些？

Agent 的内部决策逻辑

Agent 在脑子里做的事，其实是：

这是股票数据
涉及“市值”“排序”“Top 5”
明确是结构化查询

于是它做出决策：

调用 Text2SQL

Agent 发起 Function Call

{  "name": "text2sql",  "arguments": {    "question": "市值最大的5只银行股"  }}

Text2SQL 内部做什么？

Text2SQL 内部只做三步：

把 Schema + question 拼成 Prompt
生成 SQL
执行 SQL，返回 rows

比如：

SELECT stock_name, market_capFROM stocksWHERE industry = '银行'ORDER BY market_cap DESCLIMIT 5;

Tool 返回给 Agent 的内容

{  "sql": "...",  "rows": [    ["工商银行", 15000],    ["建设银行", 14000],    ...  ]}

Agent 的下一步动作

注意，这一步非常关键。

Agent 不会直接把 rows 原样丢给用户，而是：

理解查询结果
判断是否完整
决定是否需要下一步工具
最终生成自然语言回答

比如：

市值最大的银行股是工商银行，其次是建设银行……

表达权，永远在 Agent 手里。

六、多轮对话里，Text2SQL 如何参与？

这是 Text2SQL 和 Agent 结合的难点之一。

情况一：参数不全，不能直接查

用户问：

帮我查一下 PE 比较低的股票

这句话的问题在于：

PE 低到多少？
是否限制行业？

在这种情况下，Agent 不应该调用 Text2SQL。

正确做法是：

Agent 判断：参数不足
Agent 向用户追问
用户补齐条件
Agent 再调用 Text2SQL

也就是说：

Text2SQL 永远只处理“条件已明确”的查询。

情况二：多轮补齐后再查

完整流程可能是：

user: 帮我查一下 PE 比较低的股票assistant: 请问 PE 低于多少？user: 低于 10assistant: 是否限定行业？user: 银行assistant: 调用 text2sql

Text2SQL 在这里，只出现一次。

七、Text2SQL 和 Agent 的边界，一定要划清

这是很多项目失败的根源。

我总结几条硬边界规则：

Text2SQL 不做意图判断
Text2SQL 不做参数追问
Text2SQL 不直接和用户对话
Text2SQL 不负责兜底解释
Text2SQL 不决定“查不查”

这些全部是 Agent 的职责。

一旦你把这些逻辑塞进 Text2SQL，系统会迅速变得不可控。

八、Text2SQL 失败时，Agent 应该怎么处理？

这是工程里非常现实的问题。

常见失败包括：

SQL 语法错误
查询结果为空
数据不存在

Text2SQL 的正确做法只有一件事：返回失败状态。

比如：

{  "success": false,  "error": "no such column: market_value"}

接下来，才轮到 Agent 出场。

Agent 可以选择：

调整 query 重试
换一种查询方式
告知用户查不到
转向 RAG 或人工兜底

兜底逻辑永远不在 Tool 里。

九、面试中，怎么把这件事讲清楚？

你可以直接用这套话术：

在 Agent 系统中，Text2SQL 通常被封装成一个 Function Call，只负责把明确的自然语言查询翻译成 SQL 并执行。

是否调用 Text2SQL、何时调用、是否需要追问参数，全部由 Agent 决策。

Agent 会先判断问题是否是结构化查询，在参数不完整时进行多轮追问，参数齐全后再触发 Text2SQL。

查询结果返回后，Agent 再统一负责结果解释、兜底处理和下一步动作。

这种分层设计可以保证系统职责清晰，Text2SQL 稳定可控，Agent 灵活扩展。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套 AI 大模型突围资料包：

✅ 从零到一的 AI 学习路径图
✅ 大模型调优实战手册（附医疗/金融等大厂真实案例）
✅ 百度/阿里专家闭门录播课
✅ 大模型当下最新行业报告
✅ 真实大厂面试真题
✅ 2025 最新岗位需求图谱

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要 《AI大模型入门+进阶学习资源包》，下方扫码获取~
在这里插入图片描述

① 全套AI大模型应用开发视频教程

（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）
在这里插入图片描述

② 大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！
在这里插入图片描述

③ 大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。
在这里插入图片描述

④ AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
在这里插入图片描述

⑤ 大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
在这里插入图片描述

⑥ 大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

以上资料如何领取？

在这里插入图片描述

为什么大家都在学大模型？

最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！

不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！
在这里插入图片描述

这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
在这里插入图片描述