针对想进行二次开发（Secondary Development）的需求，选择开源项目时需要重点考察代码的模块化程度、RAG（检索增强生成）与SQL生成的结合机制、以及对私有化部署的支持。

以下是目前GitHub上最活跃、质量最高，且适合作为数据分析/智能问数（Text-to-SQL / Code Interpreter）基座的开源项目推荐：

第一类：综合型数据智能体平台 (Full-Stack Data Agents)

这类项目提供了从前端UI到后端LLM调度的完整架构，适合作为企业级应用的基座。

1. DB-GPT

• 特点：目前国内最成熟的开源数据智能项目之一。它不仅仅是Text-to-SQL，还是一个完整的RAG框架。
• 核心优势：
  • 私有化优先：原生支持私有模型（如Qwen, Llama, ChatGLM）的部署和微调。
  • 多模态能力：支持Text-to-SQL（查库）、Text-to-Dashboard（生成报表）和Chat Data（对话式分析）。
  • AWEL (Agentic Workflow Expression Language)：定义了一套智能体编排语言，非常适合二开复杂的业务流程。
• 二开建议：适合作为企业内部统一的“数据大脑”平台，您可以重点修改其Prompt模板和元数据管理模块。
• GitHub: eosphoros-ai/DB-GPT

2. WrenAI (原WrenAI)

• 特点：专注于**语义层（Semantic Layer）**的Text-to-SQL引擎。
• 核心优势：
  • 语义建模：它引入了“语义建模”的概念，允许用户定义业务术语和数据库表的关系。这意味着LLM不是直接猜表结构，而是基于业务逻辑生成SQL，准确率通常高于直接Text-to-SQL。
  • RAG结合：利用向量数据库存储业务上下文。
• 二开建议：如果您关注SQL生成的准确性，特别是面对复杂表结构时，WrenAI的语义层架构非常值得借鉴。
• GitHub: Canner/WrenAI

---

第二类：开发者友好的核心库 (Developer-First Libraries)

这类项目通常以Python库的形式存在，轻量级，非常容易集成到您现有的系统中，二开灵活度最高。

3. Vanna AI

• 特点：目前最火的Python RAG-to-SQL 框架。
• 核心优势：
  • 极简架构：基于“训练数据（DDL/文档/SQL对） -> 向量库 -> LLM”的流程。
  • 模块化：它的前端、LLM后端（OpenAI/Ollama等）、向量库（ChromaDB/PgVector等）都是完全解耦的，极易替换。
  • 自我修正：生成的SQL如果报错，会自动反馈给LLM进行修正。
• 二开建议：这是做轻量级智能问数应用的首选。您可以基于Vanna快速搭建后端，然后自己写一个Streamlit或React前端。
• GitHub: vanna-ai/vanna

4. PandasAI

• 特点：不仅仅是SQL，它主要针对DataFrame（Pandas）进行对话分析。
• 核心优势：
  • 代码执行模式：它让LLM生成Python代码（而不是SQL）来处理数据，并能直接生成图表（Matplotlib/Plotly）。
  • Smart Datalake：支持连接多种数据源（CSV, Excel, PostgreSQL等）并在内存中分析。
• 二开建议：如果您的场景偏向Excel/CSV文件分析或者需要做复杂的统计预测（不仅仅是查询），参考PandasAI的代码执行沙箱机制很有价值。
• GitHub: gventuri/pandas-ai

---

第三类：高阶Agent框架 (Advanced Agent Frameworks)

这类项目是通用的Agent框架，但在数据分析领域表现出了SOTA（State of the Art）的能力。

5. MetaGPT (Data Interpreter 模块)

• 特点：多智能体协作框架，其发布的Data Interpreter号称在数据分析任务上超越了GPT-4 Code Interpreter。
• 核心优势：
  • 动态规划：它能构建复杂的任务计划（Plan），并根据执行结果动态调整工具链。
  • SOP（标准作业程序）：将数据分析师的思维链（Chain of Thought）固化为代码流程。
• 二开建议：适合研究复杂任务拆解。如果您需要智能体不仅能查数，还能写报告、做机器学习建模，请深入研究MetaGPT。
• GitHub: geekan/MetaGPT

6. TaskWeaver (微软开源)

• 特点：代码优先（Code-First）的Agent框架，专为数据分析和领域任务设计。
• 核心优势：
  • 有状态执行：支持带有上下文记忆的代码执行，非常适合多轮对话分析数据。
  • 安全沙箱：在企业级数据分析中，代码执行的安全性至关重要，TaskWeaver在这方面设计得比较完善。
• 二开建议：如果您在做toB产品，且对数据安全和代码执行环境有高要求，借鉴其架构。
• GitHub: microsoft/TaskWeaver

---

第四类：可视化与BI增强 (Visual/BI Focused)

7. Chat2DB

• 特点：从数据库客户端工具演变而来的智能SQL客户端。
• 核心优势：
  • 实用主义：它更像是一个加了AI翅膀的Navicat/DBeaver。
  • 落地性强：已经有很好的Web端界面和交互逻辑。
• 二开建议：如果您想做一个面向DBA或运营人员的查询工具，可以直接基于其社区版进行魔改。
• GitHub: chat2db/Chat2DB

8. Kanaries (Rath / PyGWalker)

• 特点：主打自动探索性数据分析（EDA）和可视化。
• 核心优势：
  • 可视化强：它能像Tableau一样通过拖拽或自然语言生成极其美观的图表。
  • Graphic Walker：其核心组件类似Tableau的开源替代品，可嵌入Web。
• 二开建议：如果您的痛点在于图表生成的交互体验，请务必查看PyGWalker。
• GitHub: Kanaries/pygwalker

---

二次开发选型建议

1. 如果您想快速出Demo，验证业务逻辑：

   • 选 Vanna（查库） 或 PandasAI（查文件）。
   • 理由：代码量少，逻辑清晰，几天就能跑通。

2. 如果您想做企业级私有化知识库+数据分析平台：

   • 选 DB-GPT。
   • 理由：全栈架构，省去了自己搭建RAG、微调模型、前端UI的大量工作。

3. 如果您关注准确率，特别是表结构很复杂（上百张表）：

   • 选 WrenAI 或 Vanna。
   • 理由：重点在于如何构建Semantic Layer（语义层）和Schema Linking（模式链接），这两个项目在这方面做得最好。

4. 如果您需要复杂的逻辑推理（如：“分析上个月销售额下降的原因”）：

   • 选 MetaGPT (Data Interpreter)。
   • 理由：这类问题不能单靠SQL解决，需要Agent编写Python代码进行多步推理和归因分析。

非常理解您的需求。您需要的是**“有完整前端界面（UI）、后端逻辑打包好、支持 Docker 一键启动”**的开源成品应用，而不是那种需要自己写 Python 代码调用的库。

以下是严格筛选的、带有完整 Web/桌面 UI、且目前维护活跃的开源数据智能体成品。您可以直接把它们部署起来，参考其产品交互、API 设计和前后端通信模式。

———————————————————————————

1. Chat2DB (智能数据库客户端)

这可能是目前 GitHub 上 UI/UX 完成度最高的开源数据产品。它对标的是 Navicat，但核心是 AI 能力。

• 产品形态：桌面客户端 / Web 端应用。
• 核心功能：
  • 自然语言转 SQL：在查询框直接输入“查询上个月销售额”，自动生成 SQL。
  • SQL 解释与优化：选中一段复杂的 SQL，让 AI 解释含义或给出优化建议。
  • 智能报表：查询结果可以直接一键生成简单的柱状图/折线图。
• 参考价值：
  • UI 交互：非常值得参考它如何将 AI 对话框无缝嵌入到传统的数据库操作界面中（Side-by-side 或 弹窗模式）。
  • 多模型支持：后端如何统一管理不同 LLM（OpenAI, Ollama, 阿里云等）的配置接口。
• 部署方式：提供 Docker 镜像和安装包。
• GitHub: chat2db/Chat2DB

2. DB-GPT (全栈数据智能平台)

虽然我也把它列为框架，但它其实提供了一个非常完整的Web 管理台和对话界面，完全可以当作一个成品来用。

• 产品形态：Web 端管理平台 + 对话界面。
• 核心功能：
  • Chat Data：类似 ChatGPT 的对话框，上传 Excel 或连接数据库后，直接对话查数。
  • Chat Dashboard：这块功能很强，通过对话生成完整的可视化仪表盘（前端基于 Vue/React 动态渲染图表）。
  • 知识库管理：有完整的 UI 用于上传文档、进行切片和向量化管理。
• 参考价值：
  • 可视化生成：如果您的产品需要生成图表，一定要看它的前端是如何渲染后端返回的图表配置（ECharts/G2Plot）的。
  • 工作流编排 UI：它有一个可视化的 Flow 编辑器，用于编排智能体流程，这点对于做复杂 B 端产品很有参考意义。
• 部署方式：Docker Compose 一键启动。
• GitHub: eosphoros-ai/DB-GPT

3. WrenAI (语义层问数引擎)

WrenAI 是一个独立的 Server 服务，但自带了一个专用的 Modeling & Asking UI（建模与提问界面）。

• 产品形态：Web 端服务（主要由 Server + UI 组成）。
• 核心功能：
  • 语义建模 UI：它最核心的部分不是对话框，而是一个可视化建模工具。用户可以在界面上定义“订单表”和“用户表”是如何关联的，定义什么是“高价值用户”。
  • 精准问答：基于定义好的模型进行 Text-to-SQL，准确率极高。
• 参考价值：
  • 中间层设计：如果您的目标客户是企业，您会发现直接问数据库往往不准。WrenAI 展示了如何通过一个 UI 让用户预先定义业务逻辑（Semantic Layer），这对于解决“幻觉”问题至关重要。
• 部署方式：Docker Compose。
• GitHub: Canner/WrenAI

4. DeepBI (AI 原生 BI 平台)

如果您想做一个AI 版本的 Tableau 或 Superset，看这个。

• 产品形态：完整的 Web BI 系统。
• 核心功能：
  • 对话生成报表：用户输入问题，系统生成图表，并自动保存到仪表盘。
  • 自动洞察：对数据进行自动分析并生成文字结论。
• 参考价值：
  • 它是在开源 BI 工具 Byzer-BI 的基础上重构的，展示了如何将 LLM 能力加装到传统的 BI 架构中。
  • 可以参考其Agent 调度逻辑：如何让 Agent 自己决定是去查数据库，还是去跑 Python 代码解释器。
• GitHub: Deep-BI/DeepBI

5. Superset (开启 AI 功能版)

Apache Superset 是全球最流行的开源 BI，虽然它本体不是 AI 项目，但最新版本已经集成了 AI 功能。

• 产品形态：企业级 BI 平台。
• 核心功能：
  • 在 SQL Lab（查询编辑器）中，支持使用 AI 辅助编写 SQL。
• 参考价值：
  • 虽然它的 AI 功能不如上面几个激进，但它的代码规范、权限管理、图表渲染引擎是行业标准。如果您想做正规的 B 端产品，Superset 的架构（Flask + React）是教科书级别的。
• GitHub: apache/superset

总结推荐

• 想做桌面工具/数据库管理助手：直接抄 Chat2DB。
• 想做企业级对话式数据分析平台（带图表、带大屏）：首选 DB-GPT 或 DeepBI。
• 想做高准确率的业务查数工具（解决业务口径问题）：研究 WrenAI 的界面交互。

这些项目都是 git clone 下来配置一下 docker-compose.yml 就能跑起来看到界面的，非常适合您直接体验和借鉴。