MiniMax Agent可以帮助业务人员直接用中文提问，自动生成可运行的SQLite查询脚本。使用时需提供包含外键关系说明的products表和sales表DDL，可通过Web平台或H3模型API调用，生成带异常处理、中文注释的Python数据库查询代码，并重点校验数据库路径、LIKE语法以及SUM聚合逻辑是否正确。

现在，业务人员无需再依赖数据工程师，自己用中文描述需求，就能借助MiniMax Agent生成可直接运行的数据库查询代码。即使你不会SQL，也不需要安装数据库客户端软件，只要准确提供表结构信息，Agent就能自动编写带中文注释、支持执行的Python查询脚本，显著提升数据查询效率。

准备数据库Schema信息

第一步：打开你的数据库管理工具（如DBea ver、Na vicat或SQLite Studio），连接到目标SQLite数据库。

第二步：导出关键数据表的建表语句。右键点击sales表 → “生成DDL” → 复制完整的CREATE TABLE内容；随后按相同步骤导出products表。这两张表在sales.db示例数据库中存在外键关联，因此必须同时提供给MiniMax Agent。

第三步：将两张表的DDL统一粘贴到同一个文本文件中，并在开头补充一句说明：“这是SQLite销售数据库，含products（产品）和sales（销售）两张主表，sales.product_id指向products.id”。【如果没有明确说明外键关系，Agent很容易生成错误的JOIN查询条件】

调用MiniMax Agent生成查询代码

方法一：使用MiniMax Web平台（推荐新手）

① 访问 https://agent.minimax.io/ ，登录后进入“Agent模式”界面。

② 编写提示词时要一次性表达清楚，尽量减少歧义。例如可以直接输入：“根据提供的products和sales表结构，写一个Python脚本，用sqlite3连接sales.db，查询2026年7月上海地区销售额最高的前3个产品名称及对应金额，结果按金额降序排列。要求代码包含异常处理、中文注释、直接可运行。”

③ 点击提交后，等待Agent完成多阶段推理流程：先解析表结构→推导JOIN关系→构造WHERE筛选条件→输出带try-except异常处理的完整Python脚本。

方法二：通过API调用（适合集成到内部业务系统）

安装SDK：pip install minimax-python-sdk

初始化客户端时必须传入model_name="h3"参数，因为只有H3模型支持结构化SQL生成和Python代码同步输出。普通M2.1模型通常只返回自然语言说明，无法直接生成可执行的数据库查询代码。

验证与微调生成结果

拿到Agent输出的Python文件后，建议优先检查以下三处常见问题：

• 是否使用了conn = sqlite3.connect("sales.db")而不是错误的相对路径或变量——数据库路径写错通常会导致FileNotFoundError；

• SQL查询语句中是否把sale_date LIKE '2026-07%'误写成= '2026-07'——后一种写法无法匹配到任何有效记录；

• 在cursor.execute()之后是否遗漏了fetchall()——如果少了这一步，print输出结果通常会一直是None。

如果发现销售金额计算有误（例如没有使用SUM(amount)，而是直接SELECT amount），说明Agent对“销售额”的定义理解不准确。这时不要直接重新生成，而应在原提示词末尾补充：“注意：销售额指同一产品在指定区域和日期范围内的销售金额总和，需用GROUP BY和SUM聚合。”

运行修正后的脚本后，终端正常应输出类似：[('智能手机A', 449850.0), ('笔记本电脑B', 359940.0), ('无线耳机C', 99750.0)]。