Le plus dur, c'est de savoir ce que chaque table signifie
Écrire une syntaxe correcte est la moitié facile pour répondre à une question de données. Le plus dur est de savoir que la table users inclut les comptes supprimés, que le revenu vit à deux endroits pour des raisons historiques, et qu'un horodatage est dans un autre fuseau.
Rien de cela n'est dans le schéma. C'est dans la tête de deux personnes, c'est pourquoi chaque question de données leur est acheminée.
Une question a aussi besoin d'être traduite avant de pouvoir être interrogée. « Combien de clients actifs » contient une définition. Réussir la requête, c'est d'abord résoudre cette définition plutôt que de la deviner.
Interpréter le résultat est l'étape que la plupart des outils sautent. Un chiffre qui revient invraisemblablement haut veut en général dire que la requête était fausse, et le dire est plus utile que de le renvoyer.
Comment l'agent est construit dans Agent Studio
L'accès au schéma ne suffit pas, donc les prompt skills portent la sémantique : quelles tables sont canoniques, lesquelles contiennent des lignes en suppression logique, où les fuseaux diffèrent, et les définitions derrière vos termes métier courants.
Le system prompt exige que l'agent énonce son interprétation de la question avant de lancer quoi que ce soit, et qu'il signale tout résultat qui paraît invraisemblable plutôt que de le rapporter tel quel.
Les identifiants sont en lecture seule. C'est la configuration la plus importante de cet agent, et elle appartient aux Credentials plutôt qu'à une instruction qu'un prompt pourrait contourner par la conversation.
Une limite de lignes et un timeout de requête appartiennent au même endroit, car une requête sans borne contre un réplica de production est un autre type d'incident.
Un nœud Slack plus le nœud Agent Chat placent l'agent là où les questions se posent déjà. La réponse revient dans le fil avec la requête montrée à côté.
Montrer la requête compte. Un analyste qui peut lire la requête attrape le contresens en quelques secondes. Le chiffre seul le masque.
Google Sheets consigne questions, requêtes et résultats, qui deviennent une bibliothèque réutilisable de la façon dont vos termes métier se mappent sur votre schéma.
De quoi cet agent est constitué
- Prompt skills : sémantique des tables, suppressions logiques, écarts de fuseau, et définitions des termes métier.
- System prompt : énoncer l'interprétation avant d'exécuter, et signaler les résultats invraisemblables.
- Read-only credentials : configurés dans Credentials, et incluent une limite de lignes et un timeout de requête.
- PostgreSQL (Data) : la cible de la requête. MySQL et MongoDB occupent le même emplacement.
- Slack (Communication) plus Agent Chat (Util) : répond dans le fil où la question a été posée.
- Google Sheets (Integration) : consigne questions, requêtes et résultats comme bibliothèque de correspondances réutilisable.
- Quand un ActionFlow suffit : Si vous posez la même question de façon répétée, une requête enregistrée derrière un rapport planifié est le flux de travail, et il est plus fiable.
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