Skip to content
Deep Agents

Agent Text-to-SQL z Deep Agents

Zbuduj agenta konwertującego język naturalny na SQL, który zamienia pytania na zapytania do bazy danych, waliduje je i zwraca sformatowane wyniki — z Deep Agents.

SQLdatabaseNL2SQLdata

Działający kod

Deep Agents
from deepagents import create_deep_agent
from langchain_core.tools import tool
from langchain_community.utilities import SQLDatabase
from langchain_community.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit
db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///sales.db", sample_rows_in_table_info=3)
toolkit = SQLDatabaseToolkit(db=db, llm=model)
sql_tools = toolkit.get_tools()
agent = create_deep_agent(
model="anthropic:claude-sonnet-4-5-20250929",
tools=[sql_tools],
system_prompt="You are a SQL analyst. Convert natural language questions into SQL queries. Only use SELECT statements. Limit results to 10 rows.",
)
result = agent.invoke({
"messages": [("user", "Show me top 5 customers by total spending this quarter")]
})
print(result["messages"][-1].content)

Krok po kroku

1

Zainstaluj zależności

Zainstaluj Deep Agents i wymagane narzędzia do tego przypadku użycia.

2

Zdefiniuj narzędzia

Stwórz specyficzne dla domeny funkcje narzędzi, których agent będzie używał do interakcji z zewnętrznymi serwisami.

3

Stwórz agenta i uruchom

Zainicjalizuj agenta Deep Agents z narzędziami, ustaw prompt systemowy i wykonaj zapytanie.

Gotowy do budowania z Deep Agents?

Wygeneruj gotowy do produkcji projekt z Deep Agents — FastAPI + Next.js, autoryzacja, streaming i więcej.

Rozpocznij

Gotowy, żeby zbudować swojego pierwszego agenta AI?

Open-source'owe narzędzia, sprawdzone wzorce, zero boilerplate'u. Skonfiguruj swój stos i wyślij w minuty — nie miesiące.