Text2Dashboard：由类型化工具和持久状态治理企业仪表盘 Agent

Text2Dashboard 是一个特定于 DataBrain 的原型，可将自然语言分析请求转换为可检查的仪表板。可安装的 Codex 插件和独立的智能体运行时将模式约束模型决策与类型化工具、持久状态和确定性 Hook 相结合，用于批准、审计、检查点、恢复和故障处理。该管道解析实体、发现元数据、强制执行只读 SQL、组成仪表板并应用静态检查、动态预检和浏览器检查。该模型提出行动，而确定性软件控制执行并记录状态转换。我们评估冻结的真实 DataBrain 任务和受控 Hook 故障的工作流程。元数据和 SQL 任务的严格成功率为 6/8：元数据选择通过了 4/4，所有四个 SQL 任务都满足语义标准，2/4 满足精确的输出列约定。最终版本通过了 4/4 个单面板仪表板任务、1 个两面板任务和 1 个现有仪表板细化；参数化任务超出了其步骤限制。所有十种故障场景都达到了指定的结果，没有未经批准的外部副作用。在每个报告组中，模型推理占观察到的运行时间的 97% 以上。这些小型的、特定于 DataBrain 的结果无法确定生产准备情况、一般文本到 SQL 的准确性或相对于手动仪表板构建的效率优势。