本稿では、自然言語インターフェースを介してデータベース情報にアクセス可能にするテキストからSQL生成システムの問題に取り組みます。従来の大規模言語モデル（LLM）は、大きなスキーマや複雑な推論のため、自然な指示からSQLを生成するのが困難です。本研究では、複数のエージェントによるLLMパイプラインを評価し、様々なオープンソースモデルに対するパフォーマンスベンチマークを行いました。特に、マルチエージェントディスカッションパイプラインやプランナー・コーダー・パイプラインなどを検討し、実験により小規模モデルの性能向上が観察されました。最も良い結果を示したのはLLMリゾナー・コーダーパイプラインであり、これは特定のモデルによってIT精度が大幅に向上しました。これらの成果は、自動SQL生成の効率化において新たなアプローチを提供します。