Кейс Remote: как мигрировать тысячи SQL-дампов через Code Execution Agent на LangChain

Проблема: 'Похоже, у нас проблема'

Этот кейс не про 'у нас проблема'. Он про то, как превратить 'у нас проблема' в 'у нас решение'.

Remote - HR-платформа с глобальным охватом. Они работают с тысячами компаний по всему миру. Каждая компания имеет свою базу данных сотрудников. И свои уникальные SQL-дампы, схемы и таблицы. Которые нужно мигрировать при интеграции.

Их проблема звучит как 'make-or-break for onboarding'. Если автоматизация миграции данных не работает, процесс онбординга клиента ломается. Или - что хуже - клиент никогда не узнает, что он сломался.

Решение: Code Execution Agent на LangChain

Правильное решение не 'просто использовать инструмент'. А 'понять, почему этот инструмент работает здесь'. Разница между 'скопировать код' и 'построить архитектуру'.

Remote выбрал Code Execution Agent на LangChain по трём причинам:

• 1. Детерминированное выполнение кода: агент генерирует Python-код, выполняет его, проверяет результат. Без 'возможно' или 'галлюцинаций'.
• 2. Нет ограничения контекста: агент работает с файлами, базами данных, API напрямую. Не через промпт-контекст.
• 3. Галлюцинации невозможны: код либо выполняется, либо падает с ошибкой. LLM не может 'придумать' результат выполнения.

Архитектура: как это работает на практике

Архитектура выглядит как 'сэндвич', но правильный сэндвич:

SQL-дамп → Парсинг → Анализ структуры → Генерация кода миграции → Выполнение → Валидация

Агент на LangChain делает это в семь этапов:

1 Загрузка и парсинг SQL-дампов

Агент не работает с 'сырыми' SQL-файлами. Он работает с их распакованными версиями в памяти. Или, точнее, с их представлением в виде списков объектов.

2 Анализ структуры и зависимостей

Этот этап - самый сложный. Потому что требует понимания не 'что делает код', а 'как устроены данные'.

3 Генерация кода миграции с учётом ограничений

Ограничения контекста - 128 тысяч токенов (GPT-4 Turbo). Если ваш SQL-дамп весит больше, агент не увидит его целиком. И начнёт галлюцинировать, пытаясь 'угадать' недостающие части.

Шаги реализации: от 'что делать' до 'как сделать'

Реализация происходит через четыре слоя:

1. Слой данных (SQL-дампы, схемы, таблицы)
2. Слой агента (Code Execution Agent на LangChain)
3. Слой выполнения (Python-код, SQL-запросы, API-вызовы)
4. Слой валидации (результаты, ошибки, логи)

На каждом слое есть свои 'узкие места'. Которые нужно учитывать.

Нюансы: где ломаются 'лучшие практики'

Лучшие практики ломаются там, где их применяют 'в лоб'. Без учёта контекста.

Ошибки: как не повторить чужие

Remote столкнулся с пятью основными ошибками:

• 1. Попытка обработать весь дамп за один проход: агент умирал от перегрузки контекста.
• 2. Отсутствие проверки целостности данных после миграции: часть данных терялась или искажалась.
• 3. Генерация SQL-запросов без учёта диалектов SQL: код падал на разных СУБД.
• 4. Попытка мигрировать данные без резервных копий: несколько раз это заканчивалось полным восстановлением с нуля.
• 5. Игнорирование транзакционной целостности: связи между таблицами разрывались, что приводило к ошибкам целостности.

Почему это работает: или 'магия детерминированного выполнения'

Магия - в детерминированности. Код либо выполняется, либо нет. Нет 'возможно, он выполнится'.

Агент на LangChain генерирует код, который:

# 1. Загружает SQL-дампы в память (или на диск)
# 2. Парсит их структуру (таблицы, индексы, ограничения)
# 3. Анализирует зависимости (внешние ключи, триггеры, процедуры)
# 4. Генерирует код миграции для каждой таблицы отдельно
# 5. Выполняет этот код последовательно или параллельно
# 6. Проверяет результат каждой операции
# 7. Валидирует целостность данных после миграции

Каждый из этих шагов - детерминирован. Потому что выполняется кодом, а не промптом.

Результаты: что получилось у Remote

Remote автоматизировал миграцию данных для 127 новых клиентов за три месяца. Без единого сбоя.

Числа:

Когда это не сработает: предостережения перед копированием

Этот подход не сработает, если:

1. Ваши SQL-дампы содержат невалидный SQL, который невозможно распарсить.
2. У вас нет доступа к файловой системе для записи промежуточных файлов.
3. Вы не можете выполнить Python-код в вашей среде выполнения.
4. Ваши данные требуют семантического понимания для миграции (например, перевод текстовых полей).
5. Ваша задача - не миграция данных, а их семантическая обработка.

В этих случаях лучше использовать гибридный подход: агент для анализа структуры + ручные правки для семантики.

Вопросы, которые вы зададите себе после прочтения

Вопросы, которые действительно имеют значение:

• Как масштабировать эту архитектуру на десятки тысяч таблиц?
• Что делать, если SQL-дампы содержат синтаксические ошибки разных диалектов?
• Как валидировать результаты миграции без ручной проверки каждой таблицы?
• Как отлаживать агента, когда он генерирует код, который падает с ошибками?
• Как интегрировать этот подход в существующий ETL-пайплайн?

Ответы - в деталях реализации. Которые мы разберём дальше.

Детали реализации: код, который вы не будете писать

Код, который вы не будете писать, потому что он уже написан. Но понимание его работы - обязательно.

# Это агент на LangChain, который обрабатывает SQL-дампы
# Он не выполняет SQL напрямую, а генерирует код для выполнения
from langchain.agents import Tool, AgentExecutor
from langchain.tools import BaseTool
from langchain.schema import SystemMessage, HumanMessage
import sqlparse
import os

class SQLMigrationAgent:
    
    def __init__(self, model_name="gpt-4-turbo"):
        self.model_name = model_name
        self.tools = self._setup_tools()
        self.agent = self._create_agent()
    
    def _setup_tools(self):
        return [
            Tool(
                name="parse_sql_dump",
                func=self.parse_sql_dump,
                description="Parse SQL dump file and extract structure"
            ),
            Tool(
                name="generate_migration_code",
                func=self.generate_migration_code,
                description="Generate Python code for SQL migration"
            ),
            Tool(
                name="execute_migration_code",
                func=self.execute_migration_code,
                description="Execute generated migration code"
            )
        ]
    
    def parse_sql_dump(self, file_path):
        # Реальная логика парсинга сложнее, но концепция та же
        with open(file_path, 'r') as f:
            content = f.read()
        
        # Используйте sqlparse для анализа структуры
        parsed = sqlparse.parse(content)
        tables = []
        for statement in parsed:
            if statement.get_type() == 'CREATE':
                tables.append(self._extract_table_info(statement))
        return tables

Агент работает в несколько итераций. Каждая итерация обрабатывает часть дампа. И проверяет результат.

Следующие шаги: что делать после того, как вы это сделали

После того, как вы это сделали, у вас есть работающий агент по миграции данных. Но без мониторинга, алертинга и отказоустойчивости.

Следующие шаги:

1. Добавить мониторинг выполнения кода (логи, метрики, тайминги)
2. Настроить алертинг на ошибки выполнения (падения, исключения, таймауты)
3. Добавить отказоустойчивость (перезапуск агента при сбоях)
4. Настроить валидацию результатов (сравнение с контрольными суммами)
5. Интегрировать в существующий пайплайн (если есть ETL)

Без этих шагов ваш агент останется 'игрушкой в песочнице'. Которая сломается при первом же реальном использовании.

Финальный совет: не копируйте код, копируйте архитектуру

Код - это всего лишь реализация архитектуры. Архитектура - это идея. Которую вы должны понять, прежде чем копировать.

Понимание идеи позволяет адаптировать её под свои нужды. А не просто скопировать и получить ошибку.

Поэтому не копируйте код. Копируйте архитектуру. И адаптируйте её под свои данные.

Если вы не понимаете, как работает архитектура, вы не сможете её адаптировать. И ваш проект сломается.

Лучше потратьте время на изучение архитектуры. Чем потом - на исправление ошибок.

Вопросы, которые вы не задали, но должны были

Почему именно Code Execution Agent? А не просто LLM?

Потому что LLM может генерировать SQL-запросы. Но не может их выполнять. И проверять результаты. И валидировать.

Агент - может. Потому что генерирует код, который выполняется. И проверяется.

Это - принципиальная разница. Между 'возможно' и 'точно'.

Именно эта разница позволила Remote мигрировать тысячи таблиц без галлюцинаций.

Именно эта разница позволит вам сделать то же самое.

Если вы поняли разницу.

Если нет - перечитайте ещё раз. Или спросите в комментариях.

Потому что эта разница - единственное, что стоит между вами и успехом.

Или между вами и провалом.

Выбор за вами.