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作者：厦门大学计算机系林子雨副教授
E-mail: ziyulin@xmu.edu.cn
相关链接：大数据软件安装和基础编程实践指南（2026年10月版）
本博客内容与林子雨编著《大数据技术原理与应用（第5版）》（访问教材官网）教材配套。
本指南介绍了数据智能体的构建方法，采用Ubuntu24.04系统、Ollama本地大模型、MySQL数据库、TraeCode和Python编程语言。
一、准备工作
1.安装Ollama本地大模型
构建数据智能体需要使用Ollama本地大模型服务，请参考“在Ubuntu中安装Ollama大模型”教程在本地计算机上安装Ollama。
2. 安装MySQL数据库
本案例采用MySQL数据库存储数据，因此，需要首先安装MySQL数据库。请参考“Ubuntu安装MySQL”教程完成MySQL数据库的安装。
3.安装IDE工具TraeCode
本案例开发工具采用字节跳动公司的TraeCode，请参考“在Ubuntu中安装TraeCode”教程完成TraeCode的安装。
4.安装Python
本案例通过Anaconda3来实现Python的安装，请参考“在Ubuntu系统中安装Anaconda3”教程完成Anaconda3的安装（如果已经安装过，就不要重复安装）。
二、智能体构建实践
1.打开TraeCode
在Ubuntu中使用快捷键“Ctrl+Alt+T”新建一个终端，在终端中执行如下命令启动TraeCode：
trae-cn启动后会出现如下界面：
点击界面右上角的IDE图标，把TraeCode切换到IDE模式。
切换到IDE模式以后的界面如下：
2.为TraeCode安装Python插件
如果此前已经安装了Python插件，这里不要重复安装。
如果要调试Python代码，则需要为TraeCode安装Python插件。如下图所示，点击“扩展”按钮。
在弹出的界面中（如下图所示），在搜索框中输入“Python”，把搜索到的3个Python插件安装到本地。
3.新建项目
如下图所示，在界面中点击“新建项目”。
在弹出的项目对话框中（如下图所示），输入你的项目名称“DataAgentDemo”，点击“确认”即可。
4. 构建Python虚拟环境和安装Python依赖包
这里为DataAgentDemo项目构建一个Python虚拟环境，方便管理Python依赖包。
在TraeCode界面中（如下图所示），在顶部菜单中点击“查看”，在弹出的菜单中点击“终端”，打开终端窗口。
这里我们要使用Python 3.11版本，前面在安装Anaconda3教程中，已经创建了一个名称为pyspark的python3.11环境，这里可以在终端中执行如下命令激活pyspark环境：
conda activate pyspark该命令执行以后，如下图所示，在命令提示符前面会出现“pyspark”前缀，就表示已经激活pyspark环境，里面的Python版本就是3.11。
下面为本案例构建一个Python虚拟环境myenv，执行如下命令：
python -m venv myenv然后，使用如下命令激活虚拟环境myenv：
source myenv/bin/activate激活myenv环境以后，可以看到，在命令提示符前面又多了一个前缀“myenv”。Python程序连接MySQL数据库，需要使用mysql-connector-python依赖包。可以继续执行如下命令在myenv环境中安装依赖包：
pip install mysql-connector-python执行上述命令的效果截图如下图所示：
5. 编写智能体程序
在TraeCode界面的左侧，点击“新建文件”的图标，如下图所示：
输入文件名simple_mysql_data_agent.py，把下面代码粘贴到该文件中，然后保存代码文件：
# simple_mysql_data_agent.py
from __future__ import annotations
import json
import re
from urllib import request
import mysql.connector
MYSQL_CONFIG = {
"host": "127.0.0.1",
"port": 3306,
"user": "root",
"password": "123456",
}
DATABASE_NAME = "student_scores_demo"
OLLAMA_URL = "http://localhost:11434/api/generate"
MODEL = "gemma4:e4b"
USER_QUESTION = "2026秋季大数据技术原理与应用课程的平均分是多少？"
def get_connection(use_database: bool = True):
"""连接 MySQL。首次建库时不指定 database。"""
config = MYSQL_CONFIG.copy()
if use_database:
config["database"] = DATABASE_NAME
return mysql.connector.connect(**config)
def create_demo_database() -> None:
"""创建 MySQL 测试数据库，并写入学生、课程和成绩数据。"""
conn = get_connection(use_database=False)
cur = conn.cursor()
cur.execute(f"CREATE DATABASE IF NOT EXISTS {DATABASE_NAME} DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4")
cur.close()
conn.close()
conn = get_connection(use_database=True)
cur = conn.cursor()
cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS score")
cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS course")
cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS student")
cur.execute("""
CREATE TABLE student (
student_id INTEGER PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50) NOT NULL,
class_name VARCHAR(50) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4
""")
cur.execute("""
CREATE TABLE course (
course_id INTEGER PRIMARY KEY,
course_name VARCHAR(100) NOT NULL,
term VARCHAR(30) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4
""")
cur.execute("""
CREATE TABLE score (
student_id INTEGER NOT NULL,
course_id INTEGER NOT NULL,
score_value DECIMAL(5, 2) NOT NULL,
FOREIGN KEY(student_id) REFERENCES student(student_id),
FOREIGN KEY(course_id) REFERENCES course(course_id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4
""")
students = [
(1, "张华", "大数据1班"),
(2, "李明", "大数据1班"),
(3, "王芳", "大数据2班"),
(4, "赵强", "大数据2班"),
]
courses = [
(101, "大数据技术原理与应用", "2026秋季"),
(102, "AI编程与智能体开发", "2026秋季"),
]
scores = [
(1, 101, 88), (2, 101, 76), (3, 101, 92), (4, 101, 81),
(1, 102, 95), (2, 102, 84), (3, 102, 89), (4, 102, 78),
]
cur.executemany("INSERT INTO student VALUES (%s, %s, %s)", students)
cur.executemany("INSERT INTO course VALUES (%s, %s, %s)", courses)
cur.executemany("INSERT INTO score VALUES (%s, %s, %s)", scores)
conn.commit()
cur.close()
conn.close()
def ask_ollama_for_sql(question: str) -> str:
"""调用 Ollama，把自然语言问题转换成 SQL。"""
schema = """
数据库是 MySQL，包含三张表：
student(student_id, name, class_name)
course(course_id, course_name, term)
score(student_id, course_id, score_value)
表之间的连接关系：
score.student_id = student.student_id
score.course_id = course.course_id
"""
prompt = f"""
你是一个只会生成 MySQL 查询语句的助手。
请根据用户问题生成一条 SELECT 语句，不要解释，不要使用 Markdown。
只能查询上面给出的三张表，不能生成 INSERT、UPDATE、DELETE、DROP、ALTER 等语句。
{schema}
用户问题：{question}
SQL：
"""
payload = json.dumps({
"model": MODEL,
"prompt": prompt,
"stream": False,
"options": {"temperature": 0}
}).encode("utf-8")
req = request.Request(
OLLAMA_URL,
data=payload,
headers={"Content-Type": "application/json"},
method="POST",
)
with request.urlopen(req, timeout=300) as resp:
data = json.loads(resp.read().decode("utf-8"))
return cleanup_sql(data["response"])
def cleanup_sql(text: str) -> str:
"""去掉模型可能附带的代码块标记，只保留 SQL。"""
text = text.strip()
text = re.sub(r"^```sql\s*", "", text, flags=re.IGNORECASE)
text = re.sub(r"^```\s*", "", text)
text = re.sub(r"\s*```$", "", text)
return text.strip().rstrip(";")
def validate_readonly_sql(sql: str) -> None:
"""最小安全检查：本案例只允许执行 SELECT 查询。"""
lowered = sql.lower()
forbidden = ["insert", "update", "delete", "drop", "alter", "create", "pragma"]
if not lowered.startswith("select"):
raise ValueError("只允许执行 SELECT 查询。")
if any(word in lowered for word in forbidden):
raise ValueError("SQL 中包含不允许的操作。")
def run_query(sql: str) -> tuple[list[str], list[tuple]]:
validate_readonly_sql(sql)
conn = get_connection(use_database=True)
cur = conn.cursor()
cur.execute(sql)
columns = [item[0] for item in cur.description]
rows = cur.fetchall()
cur.close()
conn.close()
return columns, rows
def print_result(question: str, sql: str, columns: list[str], rows: list[tuple]) -> None:
print("用户问题：", question)
print("生成SQL：", sql)
print("查询结果：")
print(" | ".join(columns))
for row in rows:
print(" | ".join(str(value) for value in row))
if __name__ == "__main__":
create_demo_database()
sql = ask_ollama_for_sql(USER_QUESTION)
columns, rows = run_query(sql)
print_result(USER_QUESTION, sql, columns, rows)6.启动MySQL数据库服务
如果按照前面教程完成了MySQL数据库的安装，一般默认MySQL数据库是启动的。可以在Ubuntu中新建一个终端（不是在TraeCode中的终端），在终端中执行如下命令检查MySQL是否启动成功：
sudo service mysql status如果该命令执行以后可以看到“active(running)”的文字，就说明MySQL已经启动成功，如下图所示：
如果发现MySQL没有处于启动状态，则可以在Ubuntu的终端中执行如下命令启动MySQL服务：
sudo systemctl start mysql7.启动Ollama本地服务
在前面安装Ollama的教程中，已经安装了Ollama，并且下载了Gemma4大模型，在Ubuntu终端中执行如下命令启动Ollama本地服务：
cd /usr/local/ollama
./bin/ollama serve # 启动Ollama本地服务8.执行程序
在TraeCode的终端窗口里面（不是Ubuntu的终端窗口），执行如下命令运行程序simple_mysql_data_agent.py：
python simple_mysql_data_agent.py如下图所示：
程序执行结果如下图所示：
