构建数据代理

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摘要

探讨从文本转SQL到自主数据代理的演变，比较了使用LangGraph自定义构建的代理与Snowflake Cortex Analyst、Databricks Genie和PowerBI Copilot等托管平台。

多年来，“AI for data”仅仅意味着一个通用的文本转SQL聊天框。但最近，我们终于开始迈向真正的数据代理——这些系统使用封闭执行循环，自主规划、运行查询、检查输出异常并进行自我修正。我非常想了解自行创建自定义数据代理与使用现成的托管平台（如Snowflake Cortex Analyst、Databricks Genie或PowerBI Copilot）之间有哪些权衡。平台原生方案实际上变得相当有趣。看看Databricks刚刚推出的Genie，它已经从基本的问答界面转变为完整的自主代理空间，直接嵌入到其治理和Genie Ontology框架中。由于它原生地基于元数据运行，它更像是一个初级数据分析师，天生理解你的表关系和防护栏，而不是一个高级自动补全工具。它还内置了框架。那么，是否仍然值得使用LangGraph自行设计AI数据代理？还是托管代理是更好的选择？谢谢！！
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