如何打造更懂数据表格的智能体

在数据时代，每一张表格都可能隐藏着巨大的商业价值。然而，如何快速、准确地从海量表格中获取洞察，一直是困扰许多企业的难题。AskTable 的使命，就是让每个人都可以轻松、愉快地从数据中获取洞察。

我们是如何做到的？答案并非简单地将大型语言模型（LLM）直接连接到数据库。相反，我们构建了一套严谨、可靠且高效的智能体（Agent）系统。其核心思想是：让 AI 发挥其所长，并将其置于一个**可控、可验证的“笼子”**里。

避免幻觉：生成代码，而非内容

在 AskTable，我们坚信 “准确性大于一切”。LLM 本质上是语言模型，直接让它生成数据分析的结论，很容易产生“一本正经的胡说八道”（即幻觉）。

我们的解法是：不让 LLM 直接触碰、计算或生成最终数据，而是引导它生成可执行的代码（如 SQL 或 Python）。

这个过程大致如下：

1. •用户提问
2. •→ LLM 理解并生成查询或计算代码
3. •→ 代码在安全的沙箱环境中执行
4. •→ 执行结果被渲染成图表和文字
5. •→ 呈现给用户

这样做有诸多好处：

• •可验证性：所有结论都有代码可追溯，保证了结果的真实与准确。
• •稳定性：充分利用了数据库（如 MySQL, PostgreSQL, ClickHouse）多年来积累的高性能和稳定性。
• •安全性：将 AI 的创造力与工程的严谨性结合，有效避免了幻觉。

“清晰、准确、完整的上下文，是避免幻觉的最佳手段。” 通过这种模式，我们为 LLM 提供了最有效的上下文——结构化的代码与数据。

双模引擎：应对不同分析场景

为了满足不同用户的需求，我们设计了两种协同工作的模式：

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  Instant Q&A（即问即答）模式
  面向业务人员的日常高频查询。借助“固定但敏捷的 Workflow”，将常见分析流程模板化，实现低成本、极速响应（从分钟级到秒级）。就像一个永不疲倦的数据助理。

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  Explora Mode（探索式分析）模式（9 月份发布）
  面向数据分析师的深度探索场景。启用“灵活但可控的 Agent”进行复杂业务分析。这背后是一套精密的智能体协作体系。

Agentic RAG + CodeAct：智能体的大脑与双手

我们的智能体并非单个的“大而全”模型，而是一个分工明确的协作团队。

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  推理的“双手” - CodeAct
  相较于业界流行的 ReAct（思考-行动-观察），CodeAct 更适合数据分析的精确场景。它以可执行代码作为主要“行动”，确保每一步都精确可验证。

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  协作的“大脑” - Agentic RAG 团队

  • •路由智能体 (Routing Agent)：像智能分发员，判断用户问题应交由哪个工具/数据库处理。
  • •查询规划智能体 (Query Planning Agent)：担任项目经理，将复杂分析任务拆解成可执行的子任务。
  • •综合/后处理智能体 (Synthesis Agent)：最终“报告撰写人”，整合所有步骤结果，形成清晰连贯的结论（图表报告）。

三层记忆系统：让智能体“过目不忘”且持续进化

没有人喜欢重复自己的话，如何让 AI 拥有“记忆”？

我们设计了三层记忆系统：

1. •上下文内记忆（RAM）：保持单次对话内的短期记忆，理解上下文。
2. •长期语义记忆（Hard Drive）：让 AI “懂你”。不仅存储跨对话的关键业务知识，还自动提炼个性化偏好。只需说一次，AskTable 就能记住。
3. •智能体化、演进式记忆（Learning Brain）：让记忆系统本身具备学习和进化能力，实现真正的“千人千面”（未来方向）。

记忆是未来 AI 的核心能力之一，是一件难而正确的事。公司取名“记忆未来”，正是这份信念的体现。

双重评估体系：确保模型适用与方案可行

为了对客户负责，我们建立了严格的双重测试评估体系：

• •模型选型评估：大部分客户希望模型私有化。这一体系帮助选择适合 AskTable 的模型（包括“Basic”与“Standard”两种方案），从时延、成本和效果三维筛选，确保即使预算有限也能享受 AI 便利。
• •方案可行性评估：端到端测试用户实际场景下的问题，诚实、清晰地展示能力边界，确保 AskTable 能为客户搞定什么，搞不定什么。

结语

从底层的数据库、向量存储、关键词搜索，到上层的智能体架构和双模引擎，再到我们坚持的“把 AI 放进笼子”的核心理念，AskTable 的每一步都旨在构建一个可靠、强大且易于使用的表格智能体。

我们不追求无法控制的“魔法”，而是致力于通过卓越工程实践，将 AI 的强大能力安全、务实地赋能给每一位需要与数据对话的人。我们相信，这才是通往真正数据民主化的正确道路。