最近arXiv上的AIDA（自主洞察发现代理）论文引起了我的注意。作为一线数据工程师，我第一时间复现了其核心思路——基于LLM的自主探索框架，但实际落地发现：论文中的“200+指标、100+维度”的即时零售环境，在工程层面存在严重理想化。

技术解读上，AIDA的核心突破在于将数据库模式理解、SQL生成与多维分析解耦成端到端流水线。但关键数据如“准确率提升X%”在摘要中缺失，我推测其依赖的LLM推理能力在复杂业务场景下会急剧下降。个人经验是：动态SQL生成在10个维度内尚可，一旦涉及嵌套聚合（如“按门店、品类、时段计算同比环比”），LLM生成的SQL错误率超过40%。

我的观点很明确：AIDA离“自主商业智能”还差一个工程化护栏。当前最实用的做法是将其作为辅助工具，而非替代分析师。至于行业影响，它可能先颠覆低维度的报表自动化，但深度洞察仍需人工介入。

讨论问题：1. 有没有人实测过AIDA在20+维度下的SQL生成准确率？2. 如何设计反馈回路来纠正LLM的SQL错误？期待实战经验。