Как сообщает Arize AI Blog, встроенный MCP-сервер Phoenix даёт агентам для программирования два SQL-инструмента, работающих только на чтение: describeSqlSchema и executeSql. Первый показывает доступные таблицы и связи между ними. Второй выполняет один SQL-запрос и возвращает полученные строки. При работе с кодом агент пишет короткую программу, запускает инструменты в песочнице, а модель получает лишь итоговый результат.
По словам разработчиков, сервер не отправляет SQL-запрос модели в базу данных без изменений. Сначала он проверяет и перестраивает запрос, а затем ограничивает его. Фильтрация, соединение и агрегация выполняются в самой базе, поэтому агенту не приходится постранично переносить все спаны в контекст модели.
В тесте из восьми вопросов этот подход позволил снизить среднюю стоимость примерно в 17 раз по сравнению с инструментами, предназначенными только для извлечения данных. В одном из примеров агенту без SQL пришлось обработать 3 624 спана на 19 страницах, чтобы правильно определить число трассировок с ошибкой высокой значимости: 99. Для этого потребовалось 89 шагов взаимодействия, около 14 минут и 10,35 $ расходов на токены.
Ключевые факты
Сервер предоставляет два SQL-инструмента только для чтения: describeSqlSchema и executeSql.
В тесте из восьми вопросов средняя стоимость SQL-подхода была примерно в 17 раз ниже, чем у инструментов только для извлечения данных.
В одном запуске агент обработал 3 624 спана на 19 страницах и правильно насчитал 99 трассировок.
Запуск без SQL занял 89 шагов взаимодействия, около 14 минут и 10,35 $ расходов на токены.