面對陌生資料庫，SQL 代理往往要先查看 schema、檢查欄位和值，再執行試探查詢、分析錯誤，最後修訂並提交 SQL。HARNESSSQL（Harness-Native Training for SQL Agents in Realistic Database Environments）是一套面向這類互動流程的後訓練框架，針對模型訓練只學習「問題直接對應查詢」、但推理時才加入執行工具的落差作出修正。
傳統 Text-to-SQL 通常把資料庫視為靜態提示內容，難以涵蓋長時間、多回合的探索。HARNESSSQL 建立隔離且可執行的資料庫環境，配合隱藏的 execution oracles，讓教師模型直接在目標 SQL harness 內完成互動，並只保留經驗證的操作軌跡進行 full-sequence SFT，之後再以 execution reward 進行 RL。
項目的核心做法包括：
• 將 schema 檢查、工具呼叫、查詢執行及錯誤修正納入訓練流程
• 以 sandbox 控制資料庫狀態，保存結果與錯誤回饋
• 只使用可驗證的成功軌跡，減少錯誤示範干擾
• 讓模型適應 Spider 2.0-SQLite 的互動式任務
在 Spider 2.0-SQLite 上，Qwen3-8B 的 execution accuracy 由 15.5% 升至 45.2%，Qwen3-14B 則由 22.2% 升至 54.8%；訓練所得能力亦能轉移至 BIRD-Interact 和 LiveSQLBench。結果反映，資料庫代理要處理複雜工作流，訓練階段同步保留執行 harness，比只在推理階段補上工具更能縮小訓練與使用環境的差距。