Внутренний аналитический агент OpenAI
Похожие таблицы могут описывать разных пользователей и периоды. Правильный SQL ещё не гарантирует правильный ответ. Агент ищет контекст в схемах, документации и коде подготовки данных.
Статья · на английском
Inside our in-house data agentBonnie Xu, Aravind Suresh, Emma Tang · Опубликовано: 29 января 2026 г.
Откуда берётся смысл таблиц
Контекст объединяет историю запросов, экспертные пояснения, анализ кода, внутренние документы, подтверждённую память и непосредственные проверки хранилища. Код помогает выяснить скрытые фильтры и реальную детализацию данных.
Этот фрагмент в оригиналеКак устроено исследование
Ежедневный процесс обновляет поисковый индекс знаний. При вопросе агент извлекает нужное, выполняет запросы и проверяет промежуточные результаты. Неожиданно пустая таблица становится поводом проверить соединение и фильтры.
Этот фрагмент в оригиналеКак проверяют ответы
Тестовые вопросы снабжены эталонным SQL. Сравнивают и запросы, и полученные данные, допуская корректные варианты записи. Проверки ищут регрессии при изменениях. Доступ наследуется от пользователя: агент не открывает ему чужие таблицы.
Этот фрагмент в оригиналеЧто пришлось упростить
Пересекающиеся инструменты запутывали агента; их объединили. Слишком жёсткий сценарий также мешал: полезнее задавать цель и позволять выбирать последовательность исследования. Поправки сохраняются в память с участием пользователя.
Этот фрагмент в оригинале