使用DSPy评估和改进Datasette Agent的SQL系统提示
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实验基于真实系统，提出了具体可操作的改进方向，且结合了主流框架（DSPy）和模型（GPT-4.1），实用性和创新性兼备。
AI 点评
「该方法展示了如何利用 DSPy 自动迭代改进 AI 代理的系统提示，从而显著减少 SQL 查询错误并提升用户体验。」
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Simon Willison 在 AIE 主题演讲后，使用 Claude Code 和 DSPy 框架对 Datasette Agent 的 SQL 系统提示进行了自动化评估与改进实验。他选择 GPT-4.1 mini 和 nano 作为测试模型，发现了若干优化方向，其中最关键的是在系统提示的模式列表中加入列名，以避免因列名猜测而导致的错误重试循环。这项研究展示了 DSPy 在 AI 代理提示优化中的实际应用价值。
- 使用 DSPy 框架对 Datasette Agent 的系统提示进行自动化评估和优化。
- 实验选用 GPT-4.1 mini 和 nano 作为底层模型。
- 发现缺少列名描述导致模型猜测列名并陷入错误重试循环。
- 建议在提示的模式列表中明确包含列名以提升查询准确性。
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