APEX-SQL：通过代理探索与数据对话的文本到SQL系统

基于大语言模型的文本到SQL系统在学术基准上表现出色，但在复杂的实际企业环境中表现不佳。其主要限制在于依赖静态模式表示，难以解决语义歧义并扩展至大型复杂数据库。为此，我们提出了APEX-SQL，一种基于代理的文本到SQL框架，将范式从被动翻译转向主动探索。该框架采用假设验证循环，使模型推理基于真实数据。在模式链接阶段，使用逻辑规划生成假设，双路径剪枝减少搜索空间，并行数据分析验证列角色，最后进行全局综合以确保拓扑连通性。在SQL生成过程中，引入确定性机制检索探索指令，使代理有效探索数据分布、优化假设并生成语义准确的SQL。实验表明，APEX-SQL在BIRD和Spider 2.0-Snow数据集上的执行准确率分别达到70.65%和51.01%，优于现有基线方法，且减少了token消耗。进一步分析表明，代理探索作为性能增强手段，释放了基础模型在企业环境中的潜在推理能力。