特性介绍
SQL 事前风险预测智能体通过关联代码仓库与生产数据库，自动扫描 ORM 代码，通过自研模型智能还原 SQL，并结合执行计划、数据库统计信息与业务负载，智能诊断全表扫描、索引失效等风险，最终输出可定位至代码段的风险 SQL、诊断结果与优化建议，帮助开发者快速修复代码缺陷，从源头发现问题 SQL，有效预防线上故障。
特性优势
交付结果导向：从风险预测到优化闭环
全自动闭环体系：基于生产环境实时数据，通过 AI 多维度推理精准定位性能瓶颈（如全表扫描、缺失索引），直接生成可执行的优化方案（如智能索引推荐、SQL 语句重构），全程无需人工干预，极大程度地降低运维成本，缩短问题解决周期，避免线上故障。
范式升级：实现从诊断到治愈的端到端自动化，重新定义数据库运维标准。
覆盖面全：代码到 SQL 的全链路关联
全量代码覆盖：自动解析代码仓库中的所有数据库调用逻辑（包括 ORM 框架生成的隐式 SQL），100%覆盖代码路径，无需手动编写测试用例。
精准风险还原：通过 AI 推理将代码逻辑转化为高精度 SQL 语句，结合生产数据库实时状态（如表结构、数据分布），动态模拟 SQL 执行计划，分析 SQL 的实际执行风险，提前拦截隐藏风险。
应用场景
存量风险治理：历史代码性能隐患排查
针对已上线系统或长期运行数据库，智能体可全量扫描历史代码仓库（含已删除/修改代码），结合当前数据库状态（数据量、索引情况）精准定位历史性能问题，生成含问题代码位置、SQL 语句及优化建议的报告，帮助团队系统性清理技术债务，降低线上故障率。
增量风险识别：开发阶段性能问题拦截
在开发或持续集成流程中，智能体实时监控代码仓库的新增或修改内容，在代码合并或提交时自动扫描，识别新代码中的低效 SQL 模式（如循环内查询、未使用索引字段过滤），结合生产数据库实时状态（如表数据量、索引分布），模拟新 SQL 的执行计划，预判全表扫描、锁竞争等风险，阻断潜在性能问题流入线上。
使用限制
数据库类型：当前仅支持腾讯云数据库 MySQL。
代码语言：当前仅支持 Golang（Goframe、GORM、XORM 框架）。
