用于零信任代理数据工程和分析处理的图形、循环和Harness工程

大型语言模型代理越来越自动化数据工作流程，但端到端云数据工程和分析执行需要跨代码、数据、基础设施和运行时环境的可靠协调。我们提出了两个零信任框架。零信任代理数据工程根据自然语言任务生成、部署和验证完整的云数据工程解决方案，并以存储库、部署、运行时和策略证据为条件完成。零信任代理 OLAP 将受控数据准备与经过验证的在线分析处理 (OLAP) 相结合，仅在验证和有证据支持的批准后才允许生产升级，并且仅在同一快照执行、精确结果等效、确定性基础和反射之后才发布分析答案。这两个框架共享三个抽象：用于证据门控工作流结构的图形工程、用于有界恢复的循环工程以及用于零信任执行的代理Harness工程。我们在名义执行、受控故障、有界恢复和策略约束条件下评估这两个框架，测量验证的完成、恢复、授权执行、生产提升和验证的 OLAP 执行。