把 SQL 生成权直接交给大模型，本身就是一条不可信的路

。它不是又一个“会聊天的问数页面”，而是一套把

确定性还给平台、把语义理解留给模型

的企业数据分析智能体。开源Apache-2.0 协议。

过去两年，Text2SQL 和 Data Agent 的方案层出不穷，但真正敢让业务方持续用的没几个。原因很直接——让大模型自由生成 SQL，会同时踩中三个坑：

 用户问“上个月”，模型要猜是自然月还是滚动 30 天；问“华东区”，要猜包含哪些省份；问“毛利率”，要猜是财务口径还是销售口径。每一次猜测，都是一次出错的机会。

 同一个问题，模型今天生成的 SQL 和明天生成的可能不一样。数据团队最怕的不是取不到数，而是

 很多方案把权限写在提示词里，指望模型“自觉遵守”。可模型一旦被绕过，数据就出去了。

yolo-data 的选择是：不让模型碰 SQL。

核心设计：把“猜测”换成“契约”

yolo-data 的工作方式是：自然语言

这份契约会明确写清楚：时间范围、指标、维度、过滤条件、排序、返回行数。契约一旦

听懂人话，判断用户问的是哪个指标、哪个维度、哪个时间

。而所有可能引入不确定性的环节，全部由平台确定性地处理：

确定性归平台，语义理解归模型。

这次更新没有堆新功能，而是一次围绕“上生产、接外部 Host”的系统性加固。核心有四块：

MCP 能力让桌面 Agent 可以直接接入 YOLO 的底层能力。本次修复了并发请求下的

问题。多 API Key、多租户同时调用时，身份、权限、审计归属完全隔离。

这是 MCP 面向外部 Host 稳定开放的前置条件。

临时记忆、共享记忆、滑动窗口等记忆架构，直接解决“越聊越降智”的体验问题：

如果你遇到过“第一轮答得对、追问后开始胡说”，这个版本值得升级。

散落在平台代码里的业务包统一迁移到 

。平台核心继续坚持“不写死业务逻辑”，后续扩展业务主题只需新增 Skill，不用改平台代码。

这也是 yolo-data 能成为“开放底座”而不是“封闭产品”的关键边界。

如果你只看一个点，那就看这个：

平台对模型自报的分析结论做数学验证

很多方案让模型自己说“这个归因分析是合理的”。yolo-data 的做法是，平台不判断“合不合理”，只判断

模型声称成立的数学等式是否真的成立

语义解释权交给模型，数学正确性交给平台。这条线划得很清楚，也是我们认为 Data Agent 应该有的样子。

。零售、财务、供应链的口径、规则、同义词全部放在 Skill 和数据集说明里，平台代码里几乎找不到一个业务词。

项目支持 MySQL、TiDB、Doris、PostgreSQL，Docker 一键启动，生产环境已支持 SSO/OIDC。

如果你也在做 Data Agent，或者正在被“AI 问数不准”折磨，欢迎来看看。

这不是模型不够聪明，而是把 SQL 生成权直接交给大模型，本身就是一条不可信的路。

开源数据智能 Agent，先进数据智能体-YOLO Data Agent v1.1.0 发布

YOLO Data Agent v1.1.0 发布了。它不是又一个“会聊天的问数页面”，而是一套把确定性还给平台、把语义理解留给模型的企业数据分析智能体。开源Apache-2.0 协议。

大数据

YOLODataAgent v1.1.0发布，开源Apache-2.0协议，解决AI问数不准问题。核心设计不让模型碰SQL，将自然语言编译为查询契约，实现口径不猜、权限不商量、结果不漂移。平台对模型分析结论做数学验证，支持MySQL、TiDB、Doris、PostgreSQL，Docker一键启动。GitHub地址：https://github.com/xiaour/yolo-data

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YOLODataAgent v1.1.0发布，开源Apache-2.0协议，解决AI问数不准问题。核心设计不让模型碰SQL，将自然语言编译为查询契约，实现口径不猜、权限不商量、结果不漂移。平台对模型分析结论做数学验证，支持MySQL、TiDB、Doris、PostgreSQL，Docker一键启动。GitHub地址：h...

开源数据智能 Agent，先进数据智能体-YOLO Data Agent v1.1.0 发布

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