把数据库文档转化为 Agent 可用的知识（OKF 系列第三部分）

文章指出，为数据库写 SQL 的 AI Agent 不只需要 schema，还需要理解业务术语，例如“资源利用率”由哪些列构成、哪些条件使操作成为“高风险”。多数团队已有这类知识，但散落在 schema dump、列字典或指标定义页中，Agent 难以检索。作者提出构建一个 Python 编译器，把数据库原始文档写成 OKF bundle：每张表和每条业务规则各一个概念文件并相互链接，每个目录带索引文件；再让一个基于开源模型的简单 SQL Agent 先读索引、按需读取文件，然后生成并执行 SQL，最后做并排对比。

AI推荐理由 聚焦让 SQL Agent 理解业务语义（如“资源利用率”“高风险”的定义）这一真实痛点，提出把数据库原始文档编译成 OKF bundle（每张表、每条业务规则一个概念文件并互相链接）再供 Agent 按索引检索的方案，并计划用开源模型做端到端对比。思路具体、可复现，但属系列文章第三部分，摘要未给出实测结果。