核心结论分析 Agent 的输出必须能够回到数据、查询和计算步骤，而不只是流畅解释。
为什么这个问题值得单独处理
让模型直接读取表格并给出结论很快，但字段含义、缺失值、时间范围和聚合方式如果不明确，结果可能在语法正确的同时业务上错误。高风险决策不能只依赖一段自然语言总结。
决策框架
- 提供数据字典、权限和允许查询范围。
- 先展示查询与计算计划，再执行代码或 SQL。
- 结论必须链接到结果表、代码和输入版本。
在 ModelRush 工作流中落地
ModelRush 为规划、代码生成和结果审查使用不同逻辑路由。沙箱执行查询并保存日志，第二条审查路线检查单位、过滤和异常；最终答案同时包含结论、限制和可复现证据。
上线后应该看什么
- 查询可执行率、结果复现率和审查发现的问题。
- 因字段误解、过滤或聚合造成的错误率。
- 分析师修正 Agent 结论所需时间。
分析 Agent 的输出必须能够回到数据、查询和计算步骤，而不只是流畅解释。
交给工程 Agent 集成
复制完整的集成上下文，让 Agent 检查技术栈并完成验证请求。继续阅读
围绕相邻决策继续构建你的多模型技术栈。
