AI 時代，把「SQL 該怎麼下」丟給 Github Copilot 想也是很合理滴

Github Copilot 推出 Agent Mode (代理模式)已大半年，借助內建工具(Built-in Tools)或 MCP Server，Copilot 可無限擴充能力，查文件庫、搜尋 Internet、跑外部程式、上傳下載檔案、串接第三方系統，甚至修改開發及測試環境，只要你想得到，都可以被實現。(提醒：應用時需留意 AI 幻覺及出錯風險，應謹慎授權以免引爆災難)

這些年我早已脫離新技術的先鋒部隊，新東西出來好一陣子才會跟上，直到這陣子我才開始試玩 Agent Mode。而講到 Agent Mode，我心中有個夢幻應用場景，想 SQL 跟敲語法是件煩人事，若能交給 AI 做，最後再由人來確認跟微調，那就太美妙了。

傳統的 LLM 聊天模，你很難把 SQL Schema、查詢結果一股腦塞進 Prompt 叫 AI 想，但 Agent Mode 允許 LLM 主動出擊，自己查資料庫再依據結果修正 SQL 語法，不必我們辛苦準備完整 Prompt，全自動解決。

小試了一下，我還真用 VSCode + Github Copilot 配合現成擴充套件實現了這個夢想，真是 Amazing 啊~ 這篇是我的筆記。

用 MSSQL LocalDB 跑 Northwind 北風資料庫當對象進行實際操演。

首先，在 VSCode 安裝 SQL Server (mssql)(MSSQL extension for Visual Studio Code) 擴充套件。

安裝後，點左側圖示[1]開啟介面，按 + [2]新增連線，指定 Profile 名稱、主機名稱、帳密、資料庫名稱等連線資訊[3]按【Connect】[4]，右側視窗便可看到資料庫內容[5]，再來可開啟 Query 視窗下 SQL 操作。

這裡有個小問題是，我的 VSCode 顯示語系設成英文，但 MSSQL 擴充套件介面硬要顯示中文，看起來很不習慣。查到這是個 Issue，解法是勾選 Mssql: Apply Localization 設定修正：

MSSQL 擴充套件用起來十分直覺，開個 Query 視窗，下 SQL 按 Ctrl-Shift-E 執行，下方 QUERY RESULTS 視窗看結果，應該不用學就能上手。(完整功能可參考官方說明)

下了簡單的 SELECT * FROM Employees，在 Copilot 視窗發問 依年齡為 Employee 分群 結果卻讓人小失望，AI 只依據常識回答，並沒有深入了解我的 Employee 資料表結構提供解答。

點一下 Agent Mode 下方工具列的小扳手圖示，確認 SQL Server (mssql) 已在工具清單中，但沒被調用。

照理來說，Agent Mode 會自行依據當下情境判斷要調用什麼工具，調用工具與否跟使用的模型 (GPT-4.1、Claude Sonnet 4...) 也有關係，換個提示 依年齡為 Employee 分群，請依據 SQL 資料表結構進行分析再改用 Sonnet 4，結果就不同了：

Copilot 開始嘗試呼叫 MSSQL 擴充套件提供的功能，像是列舉現存連線、執行查詢取回結果... 等等，Copilot 動作執行前會徵求你的同意(但你也可以設定 Allow in this session、Allow in this workspace、Allow always，之後不用問直接跑)，按 See more 可檢視它要執行的內容，做為該不該放行的判。

最後，Copilot 直接查完資料庫給我一份員工年齡統計。結果令人噴飯! 北風公司最年輕的員工 59 歲，最年長者高壽 88，Copilot 很委婉地說：這是一個「經驗豐富」的團隊。
(註：北風資料庫是 1994 年 Access 附帶的範例，說來這份統計晚做了 30 年啊，遙想當年 Anne Dodsworth 才 29 歲，現在都做阿媽了~)

當然也可以請 Copilot 提供統計用的 SQL 語法：

如此便可套用在我們的程式或加以變化應用：

又打開了一扇通往新世界的大門，酷~

This article demonstrates using GitHub Copilot Agent Mode in VSCode to automate SQL querying with AI, enhancing productivity by letting Copilot handle database interaction and SQL generation.