毎回マスターコントロール17

要旨

我々はエンタープライズ分析に対する統制されたアプローチを研究する。言語モデルが質問を解釈し、決定論的ポリシーが事前承認された分析プログラムを選択して実行し、結果と証拠の両方を返す。我々は、この制限が、関係演算に加えて集約、比較、ウィンドウ、ランキング、類似性を用いることにより、定義された分析クラス内で表現力を維持できることを示す。固定された意味、ポリシー、データ、および実行規則はまた、結果を再現可能にする。440回の実行にわたり、3つの8Bモデルが実行時にSQLを生成しツールを選択したが、Qwen3-8Bは意図のみを解釈し、ポリシーが承認されたプログラムを実行した。330の実行時計画エピソードのうち、すべてのテストデータセットにわたって完全な回答と証拠の契約に一致したものはなかった。ポリシー実行アナライザーは110のうち110に一致した。これは構成固有の結果であり、他の設計の下で実行時エージェントが成功できないことの証拠ではない。

English

We study a governed approach to enterprise analytics: a language model interprets the question, while deterministic policy selects and runs a pre-approved analytical program that returns both results and evidence. We show that this restriction can remain expressive within a defined analytical class, using relational operations plus aggregation, comparison, windows, ranking, and similarity. Fixed meaning, policy, data, and execution rules also make results replayable. Across 440 runs, three 8B models generated SQL and selected tools at runtime, while Qwen3-8B interpreted intent only and policy executed the approved program. None of 330 runtime-planning episodes matched the full answer-and-evidence contract across all test datasets; the policy-executed analyzer matched 110 of 110. This is a configuration-specific result, not evidence that runtime agents cannot succeed under other designs.