摘要
针对大型分析数据库的 Text-to-SQL 任务，现有系统多采用固定流水线，难以纠正早期错误。本文提出 FlexSQL 智能体，其核心设计原则是灵活的数据库交互：允许在推理过程中随时探索模式结构、检查数据值并运行验证查询。该方法生成多样化的执行计划以覆盖多种查询解释，并根据任务需求选择 SQL 或 Python 实现，同时利用双层修复机制从代码级错误回溯至计划级修订。实验表明，FlexSQL 在 Spider2-Snow 基准上显著优于使用更强模型的基线系统，证明了灵活性与动态规划的关键作用。
AI 推荐理由
论文核心在于提出灵活的执行计划生成与多步规划机制，通过动态探索解决复杂任务。
研究机构
University of Alberta
Simon Fraser University
Snowflake
University of Waterloo
Princeton University
New York University
论文信息