99%的程序员都搞错了Text2SQL在Agent中的角色，难怪面试频频被刷

本文详解Text2SQL在Agent架构中的正确定位：Text2SQL不是Agent，而是作为Function Call工具组件，仅负责将明确问题转换为SQL并执行。Agent负责决策调用时机、参数追问和结果处理，多轮对话中Text2SQL只处理条件明确的查询。明确边界是关键：Text2SQL不负责意图判断、参数追问、直接对话和兜底处理，这些均由Agent承担。这种分层设计确保系统职责清晰、稳定可

小天才学习机打游戏

921人浏览 · 2026-01-05 16:42:34

小天才学习机打游戏 · 2026-01-05 16:42:34 发布

如果你在简历里同时写了 Text2SQL、Agent、Function Call，那我可以很负责任地说一句：面试官一定会把这三样东西放在一起问你。

而且问法通常不是概念题，而是偏工程的：

Text2SQL 能不能直接当一个 Tool？
什么时候该走 SQL，什么时候不该？
SQL 查完以后，Agent 下一步干什么？
SQL 失败了，Agent 怎么兜底？
多轮对话里，SQL 参数怎么补全？

很多同学 Text2SQL 会写 Demo，Agent 也会搭框架，但一旦把两者放在一起，就开始乱套。

今天这一篇，我就只讲一件事：

Text2SQL 在 Agent 体系里，应该扮演什么角色？以及，工程上到底该怎么接。

一、先纠正一个常见误区：Text2SQL 不是 Agent

这是我在带项目时，反复强调的一句话。

Text2SQL 本身不是 Agent，它是一个“能力组件”。

它不负责决策，也不负责对话流程，更不负责兜底。

它只干一件事：

把“已经明确的问题”，转成 SQL 并执行。

如果你把 Text2SQL 当成 Agent 用，问题一定会出现。

二、在 Agent 架构里，Text2SQL 的正确定位

我们先从整体结构说清楚。

一个标准的 Agent 系统，至少包含三层：

决策层（Agent / Planner）
能力层（Tools / Function Calls）
执行层（数据库 / API / 外部系统）

Text2SQL，永远只属于第二层。

也就是说：

Text2SQL = 一个可被 Agent 调用的 Tool

而不是：

自己判断要不要查
自己决定怎么回答
自己跟用户对话

这些事，都应该由 Agent 来做。

三、Text2SQL 作为 Function Call 的基本形态

在工程上，Text2SQL 最自然的形态，就是一个 Function Call。

比如定义一个工具：

text2sql(  question: string) -> {  sql: string,  rows: array}

注意几个关键点：

输入是自然语言问题
输出是结构化结果
不直接输出“人话”

为什么第三点很重要？

因为在 Agent 架构里：

Tool 负责事实，Agent 负责表达。

如果你让 Text2SQL 同时做“查询 + 总结”，那它就越界了。

四、Agent 是怎么“决定”调用 Text2SQL 的？

这是面试官非常爱追问的一点。

答案只有一句话：

由意图和数据形态决定。

在一个成熟的 Agent 系统中，通常会有一层轻量判断：

问题是否是结构化查询？
是否涉及明确字段、条件、排序？
是否要求可复现的结果？

只要满足这些条件，Agent 才会考虑调用 Text2SQL。

否则，直接走 RAG 或普通生成。

五、一个真实的 Agent + Text2SQL 调用流程

我用一个非常典型的场景，来把流程走一遍。

用户输入

市值最大的 5 只银行股有哪些？

Agent 的内部决策逻辑

Agent 在脑子里做的事，其实是：

这是股票数据
涉及“市值”“排序”“Top 5”
明确是结构化查询

于是它做出决策：

调用 Text2SQL

Agent 发起 Function Call

{  "name": "text2sql",  "arguments": {    "question": "市值最大的5只银行股"  }}

Text2SQL 内部做什么？

Text2SQL 内部只做三步：

把 Schema + question 拼成 Prompt
生成 SQL
执行 SQL，返回 rows

比如：

SELECT stock_name, market_capFROM stocksWHERE industry = '银行'ORDER BY market_cap DESCLIMIT 5;

Tool 返回给 Agent 的内容

{  "sql": "...",  "rows": [    ["工商银行", 15000],    ["建设银行", 14000],    ...  ]}

Agent 的下一步动作

注意，这一步非常关键。

Agent 不会直接把 rows 原样丢给用户，而是：

理解查询结果
判断是否完整
决定是否需要下一步工具
最终生成自然语言回答

比如：

市值最大的银行股是工商银行，其次是建设银行……

表达权，永远在 Agent 手里。

六、多轮对话里，Text2SQL 如何参与？

这是 Text2SQL 和 Agent 结合的难点之一。

情况一：参数不全，不能直接查

用户问：

帮我查一下 PE 比较低的股票

这句话的问题在于：

PE 低到多少？
是否限制行业？

在这种情况下，Agent 不应该调用 Text2SQL。

正确做法是：

Agent 判断：参数不足
Agent 向用户追问
用户补齐条件
Agent 再调用 Text2SQL

也就是说：

Text2SQL 永远只处理“条件已明确”的查询。

情况二：多轮补齐后再查

完整流程可能是：

user: 帮我查一下 PE 比较低的股票assistant: 请问 PE 低于多少？user: 低于 10assistant: 是否限定行业？user: 银行assistant: 调用 text2sql

Text2SQL 在这里，只出现一次。

七、Text2SQL 和 Agent 的边界，一定要划清

这是很多项目失败的根源。

我总结几条硬边界规则：

Text2SQL 不做意图判断
Text2SQL 不做参数追问
Text2SQL 不直接和用户对话
Text2SQL 不负责兜底解释
Text2SQL 不决定“查不查”

这些全部是 Agent 的职责。

一旦你把这些逻辑塞进 Text2SQL，系统会迅速变得不可控。

八、Text2SQL 失败时，Agent 应该怎么处理？

这是工程里非常现实的问题。

常见失败包括：

SQL 语法错误
查询结果为空
数据不存在

Text2SQL 的正确做法只有一件事：返回失败状态。

比如：

{  "success": false,  "error": "no such column: market_value"}

接下来，才轮到 Agent 出场。

Agent 可以选择：

调整 query 重试
换一种查询方式
告知用户查不到
转向 RAG 或人工兜底

兜底逻辑永远不在 Tool 里。

九、面试中，怎么把这件事讲清楚？

你可以直接用这套话术：

在 Agent 系统中，Text2SQL 通常被封装成一个 Function Call，只负责把明确的自然语言查询翻译成 SQL 并执行。

是否调用 Text2SQL、何时调用、是否需要追问参数，全部由 Agent 决策。

Agent 会先判断问题是否是结构化查询，在参数不完整时进行多轮追问，参数齐全后再触发 Text2SQL。

查询结果返回后，Agent 再统一负责结果解释、兜底处理和下一步动作。

这种分层设计可以保证系统职责清晰，Text2SQL 稳定可控，Agent 灵活扩展。

这段话，面试官一听就知道：你不是“拼模块”的，而是“做系统”的。

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