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介绍了一种基于LLM的框架，通过自然语言查询从基于云的地理空间目录中检索遥感数据，重点关注安全性和对抗鲁棒性。该系统集成了三个代理，用于意图解释、API调用生成和风险管理。
TwinBI是一个框架，它将基于LLM的智能体与可执行的BI仪表盘状态耦合，以在多步分析交互中保持一致性，从而在基准测试中提高准确率并降低超时率。
QuantMind 是一个开源的量化金融智能知识提取与检索框架，能够自动抓取论文、新闻等非结构化内容，构建可查询的结构化知识库，并支持自然语言检索。
OmniRetrieval 是一个框架，通过将原生查询分派到适当的执行引擎，统一了跨异构知识源（文本、表格、图）的检索，在包含13个数据集和309个知识库的基准测试中，优于单源基线。
DivSkill-SQL是一个残差技能优化框架，无需模型微调即可构建互补的智能体文本到SQL集成模型，通过针对当前集成模型失败的示例进行优化，在Spider2-Lite上将选定准确率提升高达+11.1个百分点。
Skopx是一个对话式AI分析平台，用户可以用自然语言提出业务问题，平台自动从连接的数据源生成洞察，无需编写SQL。它提供透明的推理过程、基于角色的访问控制，并能与现有工具集成。
# OpenAI内部数据代理探秘 来源：[https://openai.com/index/inside-our-in-house-data-agent/](https://openai.com/index/inside-our-in-house-data-agent/) 数据驱动着系统学习、产品演进以及企业决策。但快速、准确且带有正确语境地获取答案，往往比想象中要困难。为了在OpenAI规模扩展时简化这一过程，我们构建了**专属的内部AI数据代理**，它能够在我们的平台上进行探索和推理。**我们的代理**