論文の概要: Transparent, Evaluable, and Accessible Data Agents: A Proof-of-Concept Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24127v1
• Date: Sun, 28 Sep 2025 23:54:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.649492
• Title: Transparent, Evaluable, and Accessible Data Agents: A Proof-of-Concept Framework
• Title（参考訳）: 透明で、評価可能で、アクセシブルなデータエージェント:概念実証フレームワーク
• Authors: Nooshin Bahador,
• Abstract要約: 本稿では、AIエージェントの開発と評価のためのモジュール型コンポーネントベースのアーキテクチャについて述べる。 このシステムは、技術的でないユーザが複雑なデータウェアハウスと対話できるようにすることによって、データアクセシビリティにおける中核的な課題に対処する。 設計の要点は、多層推論フレームワークを通じて達成される透明な意思決定へのコミットメントである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article presents a modular, component-based architecture for developing and evaluating AI agents that bridge the gap between natural language interfaces and complex enterprise data warehouses. The system directly addresses core challenges in data accessibility by enabling non-technical users to interact with complex data warehouses through a conversational interface, translating ambiguous user intent into precise, executable database queries to overcome semantic gaps. A cornerstone of the design is its commitment to transparent decision-making, achieved through a multi-layered reasoning framework that explains the "why" behind every decision, allowing for full interpretability by tracing conclusions through specific, activated business rules and data points. The architecture integrates a robust quality assurance mechanism via an automated evaluation framework that serves multiple functions: it enables performance benchmarking by objectively measuring agent performance against golden standards, and it ensures system reliability by automating the detection of performance regressions during updates. The agent's analytical depth is enhanced by a statistical context module, which quantifies deviations from normative behavior, ensuring all conclusions are supported by quantitative evidence including concrete data, percentages, and statistical comparisons. We demonstrate the efficacy of this integrated agent-development-with-evaluation framework through a case study on an insurance claims processing system. The agent, built on a modular architecture, leverages the BigQuery ecosystem to perform secure data retrieval, apply domain-specific business rules, and generate human-auditable justifications. The results confirm that this approach creates a robust, evaluable, and trustworthy system for deploying LLM-powered agents in data-sensitive, high-stakes domains.
• Abstract（参考訳）: この記事では、自然言語インタフェースと複雑なエンタープライズデータウェアハウスのギャップを埋めるAIエージェントの開発と評価のためのモジュラーなコンポーネントベースのアーキテクチャについて述べる。 このシステムは、非技術者のユーザが会話インターフェースを通じて複雑なデータウェアハウスと対話できるようにし、曖昧なユーザ意図を正確に実行可能なデータベースクエリに翻訳し、セマンティックギャップを克服することで、データアクセシビリティのコア課題に対処する。 設計の要点は、透明な意思決定へのコミットメントであり、それは、すべての決定の背後にある"なぜ"理由を説明する多層的な推論フレームワークによって達成される。 このアーキテクチャは,複数の機能を実現する自動評価フレームワークを通じて,堅牢な品質保証機構を統合している。ゴールデンスタンダードに対してエージェントのパフォーマンスを客観的に測定することで,パフォーマンスベンチマークを可能にし,更新中のパフォーマンスレグレッションの検出を自動化することで,システムの信頼性を保証する。 エージェントの分析深度は、規範的行動からの逸脱を定量化する統計的文脈モジュールによって強化され、すべての結論が具体的なデータ、パーセンテージ、統計的比較を含む定量的証拠によって確実に支持される。 本稿では,保険請求処理システムに関するケーススタディを通じて,この統合エージェント開発と評価の枠組みの有効性を実証する。 モジュールアーキテクチャ上に構築されたエージェントは、BigQueryエコシステムを活用して、セキュアなデータ検索、ドメイン固有のビジネスルールの適用、人間の監査可能な正当化を生成する。 その結果、このアプローチは、データに敏感で高感度なドメインにLSMを駆動するエージェントをデプロイする、堅牢で、評価可能で、信頼性の高いシステムを生み出すことが確認された。

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