前言
今天是3/14星期六。明天这个项目提交就截止了。辛辛苦苦干了半个月，终于可以歇歇了。今天整理了MD文档和源代码以及演示视频。
代码
项目github地址：https://github.com/yhg-xxx/SQL-copilot.git
欢迎大家前来围观。有问题也欢迎交流讨论：
QQ：3465068841
题目
一、题目：基于多智能体协作的复杂数据库自然语言查询系统
- 题目背景
在数字化转型中，企业积累了海量业务数据，但数据查询高度依赖专业技术人员编写SQL语句，业务人员难以直接获取数据价值。虽然大语言模型可实现简单的"Text-to-SQL"转换，但面对复杂场景（如多表关联、嵌套子查询、聚合计算、条件筛选组合）时，单点式SQL生成准确率不足60%，且缺乏自我验证、错误修正和执行规划能力。通过多智能体协同分工（生成-验证-优化-执行），可显著提升复杂查询的准确率和可靠性，真正实现"数据要素"的平民化访问与价值释放。
- 题目要求
设计并实现一个基于多智能体架构的复杂数据库自然语言查询系统，通过智能体分工协作自动完成SQL生成、验证、执行与结果解释，具体要求如下：
智能体协作架构：构建至少3个分工明确的智能体——查询生成器（理解用户意图并生成SQL）、语法验证器（检查SQL语法与字段表名正确性）、执行优化器（优化查询性能并添加执行注释），并实现智能体间消息传递与协作机制；
自然语言理解：支持多轮对话式查询，可理解上下文（如："接着筛选金额大于1万的"、"刚才的结果按时间排序"），自动识别查询意图（统计分析、明细查询、数据比对）；
复杂查询支持：至少支持以下复杂场景：
多表关联查询（JOIN，3张表以上）
嵌套子查询（IN/EXISTS子句）
聚合函数与分组（GROUP BY + HAVING）
条件组合（AND/OR多条件嵌套）
时间窗口函数（同比/环比计算）
自我纠错与解释：当SQL执行报错时，智能体能自动分析错误原因并修正（如：字段不存在时智能推荐相似字段）；生成自然语言版的查询结果解释（如："查询到2024年第二季度华北区域销售额TOP10客户，总计2856条记录"）；
可视化交互界面：提供Web端界面，支持数据库连接配置、自然语言输入、SQL预览、查询历史管理、结果表格/图表展示。
