Data Intelligence Agents:자율 Coding Agent로 엔터프라이즈 데이터 해석·모델링·쿼리하기

Who Should Read

자연어로 DB를 쿼리하는 Text-to-SQL 파이프라인을 구축하거나 개선하려는 백엔드/데이터 엔지니어. 엔터프라이즈 데이터 분석 자동화를 고민하는 AI 애플리케이션 개발자.

Core Mechanics

• Data Interpreter → Schema Creator → Query Generator 3개 에이전트가 샌드박스 내 ACA(Autonomous Coding Agent, 코드를 직접 실행하는 에이전트)를 공유하며 원시 CSV/JSON/Excel을 DB로 만들고 자연어 질문에 SQL로 답변.
• 텍스트 대신 '실행 가능한 아티팩트'(스키마, 스크립트, 쿼리 로그)를 워크스페이스 파일로 주고받아서 에이전트 간 handoff 손실을 없앴고, 도메인 전문가가 각 단계를 리뷰할 수 있음.
• 공유 메모리를 3단계로 운영: 유사 사례 검색(episodic), 현재 DB 규칙(session lesson), 여러 DB에 공통 적용되는 규칙(cross-session lesson). 학습이나 사람 판단 없이 실행 결과만으로 규칙 승격.
• Query Generator는 쿼리 실행 전 '예상 결과 형태(shape declaration)'를 먼저 선언하고, 실행 후 결과가 선언과 다르면 자동으로 진단·수정하는 self-verification 루프를 내장.
• BIRD-Interact 같은 대화형 쿼리에서는 3번 연속 오답 시 강제로 ASK(명확화 질문)를 하게 해서 '같은 SQL 계속 재시도하다 턴 소진'하는 stuck-loop 실패 패턴을 차단.
• 파인튜닝 없이 Claude Sonnet 4.5 + OpenHands 하나로 SQLite·PostgreSQL·Snowflake·DuckDB 4개 dialect, 생성·디버깅·대화형·프로젝트 완성 4개 태스크를 커버.

Evidence

• BIRD-Interact(대화형 쿼리)에서 최고 기존 시스템 22.7% 대비 55.7%로 +33.0%p 차이. 기존 최강 시스템 MERIT+GPT-5.4를 2배 이상 앞섬.
• Spider2-Lite에서 기존 최고 ReFoRCE+o3(55.2%) 대비 71.3%로 +16.1%p, BIRD-Critic 디버깅에서 Gemini 3.1 Pro Preview(48.8%) 대비 64.2%로 +15.4%p.
• BIRD-Dev(가장 포화된 벤치마크)에서 RL로 특화 학습한 전문 모델 MARS-SQL(77.8%)과 사실상 동률(77.7%)을 파인튜닝 없이 달성.
• 7개 벤치마크 전부에서 기존 최고 결과와 동일하거나 초과. 실패 사례 분석에서 SQL 문법 오류(execution failure)는 전체 실패의 3% 미만으로, 남은 오류 대부분은 의미론적 추론 문제.

How to Apply

• Text-to-SQL 에이전트를 만들 때, SQL을 바로 생성하지 말고 먼저 'shape declaration(예상 컬럼 목록·행 granularity·정렬·필터)'을 선언하게 하고, 실행 후 결과와 선언을 비교해 불일치 시 자동 재시도하는 루프를 추가하면 output-convention 오류를 크게 줄일 수 있음.
• 대화형 SQL 에이전트에서 같은 구조의 쿼리를 반복 재시도하는 루프가 생기는 경우, '3번 연속 동일 구조 오답 → 강제 clarification 질문' 정책과 '직전 시도와 동일한 SQL 재전송 금지' 규칙을 추가하면 turn 낭비를 막을 수 있음.
• 에이전트 메모리를 구성할 때 '이번 DB에서만 유효한 규칙(session lesson)'과 '여러 DB에 공통 적용되는 규칙(cross-session lesson)'을 분리 저장하고, cross-session 승격은 실행 검증이 통과한 경우에만 허용하면 stale 경험이 전파되는 문제를 방지할 수 있음.

Code Example

## DIA Query Generator 핵심 패턴 — Shape Declaration + Self-Verification

# STEP 1: 질문에서 예상 결과 형태 선언 (SQL 실행 전)
OUTPUT_CONTRACT = """
cols: [account_id, latest_date]
rows: ~one per account (~4500)
order: none specified
filters:
  - transactions whose amount > account-level mean
"""

# STEP 2: Schema probe (컬럼명·값 형식 확인)
probe_result = query_db("SELECT DISTINCT status FROM transactions LIMIT 10")
# -> 'Banned', 'Restricted' (Title Case 확인)

# STEP 3: SQL 생성 및 실행
candidate_sql = """
WITH t_with_avg AS (
  SELECT account_id, date, amount,
         AVG(amount) OVER (PARTITION BY account_id) AS acct_avg
  FROM trans
)
SELECT account_id, MAX(date) AS latest_date
FROM t_with_avg
WHERE amount > acct_avg
GROUP BY account_id;
"""
result = query_db(candidate_sql)

# STEP 4: Self-verification — 선언한 shape과 실제 결과 비교
def verify(result, contract):
    checks = {
        "col_count": len(result.columns) == len(contract["cols"]),
        "row_plausible": abs(len(result) - contract["expected_rows"]) / contract["expected_rows"] < 0.1,
        "no_spurious_null_filter": "IS NOT NULL" not in candidate_sql or explicitly_required,
    }
    if not all(checks.values()):
        # 실패 시 진단 후 재생성
        diagnose_and_retry(result, contract, checks)
    return checks

# STEP 5: Cross-session memory 업데이트
# 실행 관찰이 확인된 경우에만 규칙 기록
if observation_confirmed_on_live_db:
    memory.write({
        "rule": "COUNT(DISTINCT pk) not COUNT(*) when joining one-to-many",
        "evidence": "COUNT(*) returned 9977, COUNT(DISTINCT CDSCode) returned 1",
        "scope": "cross-session"  # 여러 DB에서 재확인된 경우만
    })

Terminology

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Related Resources

• BIRD-Critic Leaderboard
• LiveSQLBench