7.5.1 测试数据集的设计思路
为了验证 Agent 的端到端能力,本项目专门构造了一份电商销售订单的 CSV 测试数据集。数据规模为 150 条订单,时间跨度从 2024 年 1 月至 2025 年 12 月,共 17 列字段,覆盖订单标识、时间、客户信息、地域三级、产品类别与名称、价格与数量、折扣、销售额、支付方式、渠道、销售员等维度。
字段设计思路可以概括为以下四点:时间维度(订单日期)用于验证月度、季度、年度聚合;地域三级下钻(地区→省份→城市)用于验证多级 GROUP BY;品类与客户等级维度用于验证多条件筛选与交叉分析;数值列(单价、数量、折扣、销售额)则用于验证 SUM、AVG 等聚合函数。构造中文数据而非使用英文公开数据集,核心目的是打靶打到痛点——真实测试中文渲染与中文 SQL 字段名的处理能力。
图 7-7 测试数据集前50行预览
7.5.2 Agent 的执行流程展示
在将 CSV 上传到系统后,笔者仅向 Agent 发送了一句提示:请对这份电商销售数据做一份完整的分析报告。随后 Agent 依次自主完成了以下四个步骤。
第一步,表结构探查。Agent 首先通过 exec_sql 查询了目标表的字段定义,确认 17 列字段的名称与类型后,才开始撰写业务查询。这一步虽不直接产出业务结果,却是保证后续 SQL 正确性的关键环节。
第二步,动态 SQL 查询,如图7-8所示。Agent 根据“完整分析”这一抽象需求,自行拆解为多个分析视角,并生成了若干条 SQL。以下列出其中三条具有代表性的查询。
图7-8 exec_sql查询页面
(1)月度销售趋势查询
SELECT
TO_CHAR(订单日期, 'YYYY-MM') AS 月份,
SUM(销售额) AS 月销售额
FROM orders
GROUP BY TO_CHAR(订单日期, 'YYYY-MM')
ORDER BY月份;
(2)各品类销售额占比查询
SELECT
产品类别,
SUM(销售额) AS 类别销售额,
ROUND(SUM(销售额) * 100.0 / SUM(SUM(销售额)) OVER (), 1)
AS占比百分比
FROM orders
GROUP BY产品类别
ORDER BY类别销售额 DESC;
(3)地区销售排行查询
SELECT地区, SUM(销售额) AS 地区销售额
FROM orders
GROUP BY地区
ORDER BY地区销售额 DESC;
值得强调的是,以上三条 SQL 均非笔者预先提供,亦非在系统提示词中硬编码,而是 Agent 根据自然语言需求“分析报告”动态推理生成。这直接印证了 7.2.1 节提出的“动态 SQL 查询能力”设计目标。
7.5.3 三幅图的中文渲染验证
在获得查询结果后,Agent 自主判断每一组数据应配何种图表,并依次调用 create_chart_tool 生成了三幅图:按月销售额变化的折线图,用于呈现趋势;按品类销售额占比的饼图,用于展示结构;按地区销售额对比的柱状图,用于进行横向排名。如图7-9所示。
图 7-9 数据可视化图表页面(由 Agent 自动生成)
7.5.4 Markdown 报告的完整输出
最终 Agent 输出了一份结构完整的 Markdown 分析报告,包含 7.2.3 节要求的四个模块。以下为报告节选。
#电商销售数据分析报告
##一、数据概览
本次分析基于 2024 年 1 月至 2025 年 12 月的电商销售订单
数据,共包含 146 条有效订单记录,总销售额达 154,520.58 元,
覆盖 7 个地区、8 大产品类别……
##二、关键发现
### 1.销售趋势特征
-整体销售呈现波动上升趋势,2025 年销售额较 2024 年增长约 45%
-季节性特征明显,每年 11-12 月为销售高峰期
- 2025年 12 月销售额达 29,711.71 元,为历史最高值,
占总销售额的 19.2%
### 2.产品结构表现
-电子产品为核心收入来源,销售额达 75,251.4 元,占比 48.7%
-家居和服装分列二、三位,三大类别合计占比超过 83%
-图书类别占比最低,仅 3.4%
### 3.区域销售分布
-西南地区销售表现最优,占比 30.3%
-东北地区销售额最低,仅 5,627.56 元
##三、数据可视化



##四、结论与建议
1.品类策略:巩固电子产品优势……
2.区域拓展:深耕西南、华南……
3.营销优化:把握年末旺季……
4.产品矩阵:丰富家居、服装产品线……
报告结构完整、数据引用准确、结论可执行,达到了一份初级分析报告的交付标准。如图7-10所示。
图7-10 报告完整截图
7.5.5 与设计目标的逐项对照
将 7.3 节中提示词所声明的三项核心能力与本节实际运行结果进行对照,如表 7-3 所示。
表 7-3 能力设计与实际运行效果对照
设计目标 | 实际交付 | 验证结果 |
动态生成SQL查询CSV数据 | Agent自主生成3条以上含聚合、时间函数的SQL | 达成 |
Python绘图、中文渲染、对象存储、Markdown链接返回 | 3幅图中文全部正常,返回链接可直接渲染 | 达成 |
Markdown形式产出数据分析报告 | 四段式报告结构完整,含关键发现与可执行建议 | 达成 |
三项核心能力均实现闭环,验证了本章提出的设计方法与实现路径的有效性。