FlexSQL：灵活的探索和执行打造更好的文本到 SQL 代理

大型分析数据库上的文本到 SQL 需要导航复杂的模式、解决不明确的查询并根据实际数据做出决策。当前的大多数系统都遵循固定的管道，其中模式元素预先检索一次，并且仅重新访问数据库以进行事后修复，从而限制了从早期错误中恢复。我们提出了 FlexSQL，一种文本到 SQL 代理，其核心设计原则是灵活的数据库交互：代理可以在推理过程中的任何时刻探索模式结构、检查数据值并运行验证查询。 FlexSQL 生成不同的执行计划来涵盖多种查询解释，根据任务以 SQL 或 Python 实现每个计划，并使用可以从代码级错误回溯到计划级修订的两层修复机制。在 Spider2-Snow 上，使用 gpt-oss-120b，FlexSQL 获得了 65.4% 的分数，优于使用更强、更大模型（例如 gpt-o3 和 DeepSeek-R1）的强大开源基线。当集成到通用 编码智能体（作为 Claude 代码中的技能）时，我们的方法比 Spider2-Snow 产生了超过 10% 的相对改进。进一步的分析表明，灵活的探索和灵活的执行共同有助于我们方法的有效性，强调灵活性作为一个关键的设计原则。我们的代码位于：https://github.com/StringNLPLAB/FlexSQL