Text-to-SQL Agent 踩坑实测： critic 分离成本涨 53% 却零收益
renatyv · reddit · 2026-10-09
作者分享构建 text-to-SQL agent 的实测经验与 benchmark 数据（498 题基准，用 pi AI agent + OpenRouter + GPT-5.6 Luna 测试）。
无效的做法：
- 强制探索性查询用 LIMIT 5/100：限制会泄漏进最终答案
- 限制 agent 最多 15 次查询：不够探索数据库，更写不好查询
- 独立 critic-reviewer 在新上下文里审查候选 SQL：307/498 对比内联自审的 306，几乎无精度提升，但成本涨 53%、延迟涨 58%
有效的做法：
- 单次工具调用批量发多条查询：省 token、省调用、降延迟
- Low effort 模式：只少做对 1.2% 的题，成本省 18%、快 23%
- 用 db-snooper 生成的数据库摘要喂给 agent，减少探索性查询
- reasoning=off + 数据库摘要：质量不变，出答案时间显著缩短
作者附了两篇博客详述 harness 陷阱与 reasoning/critic/schema 细节。
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