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在人工智能数据库工作流中，危险的时刻并不总是发生在执行阶段。
通常，危险发生在执行之前，此时没有人知道影响范围。
智能体声称变更很简单。
结构化查询语言看起来合理。
请求听起来例行公事。
然而，查询触及的行数超出了预期。
这就是为什么生产环境中的人工智能数据库智能体需要预演模式。
预演不是一条提示词指令
“行动前检查”是不够的。
真正的预演由数据库或服务器端工具层强制执行。它允许智能体准备拟议的操作，但在系统生成结构化预览之前，防止副作用发生。
有用的预演结果应包括：
- 操作类型
- 受影响的行数
- 受影响的实体标识符或样本标识符
- 写入操作的前后值
- 租户或工作区范围
- 策略检查通过或失败的状态
- 查询预算影响
- 审批要求
- 回滚或补偿提示
- 审计事件标识符
最终执行应当是确定性的。而不是“让模型重新生成新的结构化查询语言”。
详细版本：人工智能数据库智能体的预演模式
实用规则：
如果智能体无法预览影响范围，则不应执行该操作。
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