Naukowcy prezentują nową architekturę dla systemów konwersacyjnej analityki, która odwraca tradycyjny model interakcji: zamiast oczekiwać, że użytkownik zna już dokładne pytanie, system aktywnie wspiera analityka jego domenową wiedzą. Obecne narzędzia proaktywne są ograniczone - albo wykrywają jedynie anomalie statystyczne w warstwach metryk przygotowanych przez analityków, albo opierają się na logach wcześniejszych zapytań, których nowy zbiór danych po prostu nie posiada.
Proponowane rozwiązanie składa się z dwóch elementów. Po pierwsze, plugowalna abstrakcja umiejętności domeny - pakiet tematyczny w formie folderu zawierający manifest, szablony prompt'ów na różnych etapach, słowa kluczowe, raporty i opcjonalne obliczenia. Ta "umiejętność" jest automatycznie wybierana dla każdej kombinacji klienta i zbioru danych przez deterministyczne dopasowanie schematu i integrowana na każdym etapie potoku agenckiego. Ponieważ każda umiejętność to samodzielny folder rozstrzygany deterministycznie, katalog jest otwarty i rozszerzalny - tworzy się rynek ekspertów domenowych.
Drugim kluczowym elementem jest offline'owa pętla kompilacji wiedzy: agent sonduje parquet zbioru danych poprzez DuckDB bez generowania obciążenia na systemie produkcyjnym, uruchamia sprawdzane przez krytyka zbiegające się analizy per-tabel z samogojącymi się ponownieniami i waliduje połączenia danych poprzez ich wartościowe pokrycie. To tworzy trwałą wiedzę schematyczną napędzającą ekspertowe raporty, których każda opublikowana metryka jest weryfikowana i gotowa do użytku.