data-agent
项目实战1 Plus（dodo-agentx_data-agent）
数据智能体、安全与权限
24 篇 · 约 161 分钟整体功能演示
dodo agentx 是 dodo agent 的重构版本。在 dodo agent 中，我们为了把每个功能讲清楚，在各个 Agent 里写了大量的底层实现代码。比如：ReAct 循环怎么跑、流式输出怎么处理、工具怎么调度，全都和…
spring-ai-agentx
dodo agentx 各个功能，底层靠的都是 spring ai agentx 框架。那它和 Spring AI 是什么关系、目前有哪些功能特性、后续还会增加什么功能、和 spring ai alibaba 的方案有什么不同，针对…
项目结构与安装部署
和 dodo agent 相比，最明显的变化是原来 FileReactAgent、WebSearchReactAgent、SkillsReactAgent 各自带着一份完整的 ReAct 循环代码，现在统一到 DodoAgent.j…
文件与联网搜索的重构
为什么需要重构 这次重构，主要是把 dodo agent 里的 FileReactAgent 和 WebSearchReactAgent 两个独立 Agent，收敛成了 dodo agentx 里 ReactAgent。会话里有文件…
Skills管理（单机版）
SkillManager 负责 skill 的存储管理：上传、发现、启停、删除。和文件对话的 analyzeFile 一样，skill 对 LLM 来说只是一个工具（SkillsTool），用的时候加载，不用的时候不占上下文。 存储…
data-agent 整体流程
前面几篇文章我们完成了项目整体功能的介绍，也把文件对话、联网搜索这些从旧版 dodo agent 继承过来的能力做了重构讲解。从这篇开始，我们正式进入 dodo agentx 新增能力：DataAgent 数据分析。 用户用自然语言…
什么是M-Schema？
Data Agent 回答数据问题的第一步，也是最重要的一步，就是探查表结构。如果连表结构都不知道，或者表结构查得不准，后面生成 SQL、算指标、出报告全都是空谈。LLM 写 SQL 不是凭空造的，它得先知道有哪些表、每张表有哪些字…
M-Schema的Java实现
M Schema 说白了就是读数据库元数据，按约定格式拼成一段 LLM 好读的文本。官方实现基于 Python 的 SQLAlchemy。 dodo agentx 是 Java 项目，没必要为了生成一段 schema 描述，还要额外…
Yaml Schema方式
前面讲的 M Schema Java 方案有个绕不开的问题：它完全基于 DDL。所有字段说明都从数据库元数据读，DDL 里没写注释，读出来就是空字符串。 现实是，很多老项目的 DDL 确实没注释，或者注释是自描述型的，比如custo…
Schema 工具的封装
前面几篇讲 schema 的数据怎么来：M Schema 定义格式、Java 自省读数据库、yaml 字典手动维护。无论哪种方式，最终目的只有一个：把数据库结构告诉 LLM，让它能动手写 SQL。 数据有了之后，下一个问题是：它怎么…
业务消歧怎么做？
前面讲的两个 schema 工具（listTables 挑表、describeTables 看字段），已经让 LLM 拿到了用户问题相关表的真实结构。走到这一步，理论上可以动手写 SQL 了，但真落地会发现还不够。 问题出在业务术语…
SQL安全校验
schema 和业务口径都拿到了，LLM 这时候其实可以动手写 SQL，但 SQL 不能直接丢给数据库执行。DataAgent 面对的不是普通后台接口，而是大模型动态生成的查询，所以执行前必须先做一层统一校验：既要拦住危险 SQL，…
执行SQL的完整流程
校验通过之后，executeSql 拿到的是一条改好的安全 SQL。但真正执行时还有一些问题要解决：别让一条查询把库拖垮、不同用户查同一句 SQL 看到的数据范围要不一样、敏感字段不能暴露给 LLM、执行出错时怎么把错误反馈给 LL…
权限模型的改造
executeSql 要实现数据权限，得先搞清楚当前业务系统的用户、角色、部门关系，以及哪些业务表需要做数据权限过滤。 dodo agentx 设计了一套比较简单易懂的用户角色部门体系，并对 sakila 加以改造，它原本没有这些概…
如何计算数据权限？
依赖 agentx 框架的 RunnableParams 功能，executeSql 工具可以方便地拿到真实准确的 userId。接下来就是怎么基于这个 userId 做数据权限，也就是如何把LLM生成的SQL，拼接上一段 WHER…
如何改写数据权限？
算出了 DataScopeContext（scope + 可见部门列表），这一节讲怎么用它来改写 SQL，把权限条件注入到 SQL 里。 整体流程 核心三步：解析 SQL 成 AST → 递归遍历找真实表 → 对每张表按规则生成权限…
敏感字段如何脱敏
前面讲的数据权限，解决的是当前用户能查到哪些行。但有些字段即使在权限范围内，也不应该直接展示，比如密码、身份证号、家庭住址。 所以 executeSql 在查询成功后，还会做一次敏感字段脱敏。数据权限是在 SQL 执行前过滤行，敏感…
复杂计算与图表生成
获取到 SQL 查询数据以后，下一步就是生成分析报告。 如果只返回一段文字或者一张 Markdown 表格，可读性其实并不好。用户问趋势、占比、排行这类问题时，最直观的表达方式往往是图表，比如折线图、饼图、柱状图。 但生成图表前，有…
如何实现动态工具参数？
在 data agent 中，真正执行 executeSql 的时候，需要带上当前用户身份信息，我们这边是 userId。这样数据权限改写才能知道，这条 SQL 应该按什么样的角色权限来处理。 可能最直接的做法，是把 userId …
如何按需披露工具
在 dodo agentx 里，有不少的攻击，常驻的有 TodoWrite、Bash、文件系统、Grep、SkillsTool、时间工具；数据分析场景里，还有 listTables、describeTables、validateSq…
如何让智能体自主规划
复杂任务里，智能体最容易跑偏的地方，就是做着做着忘了最初的目标。 比如 data agent 里用户问“分析 2005 年 8 月的员工销售业绩”，这不是一条 SQL 就能解决的问题。Agent 需要先拆题，再探查 schema、查…
data-agent的评测
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中断恢复怎么实现
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多节点部署改造
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