AI의 능력이 향상됨에도 불구하고, 대부분의 기업들은 에이전트가 프로덕션 데이터에 대해 작업할 만큼 신뢰할 수 있다고 여기지 않는다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 에이전트 기반 워크플로우를 구축하기 위해서는 먼저 인프라 문제를 해결해야 한다고 주장한다. 즉, 기존의 레이크하우스는 에이전트의 접근 패턴에 적합하지 않으며, 트랜잭션을 중심으로 설계해야 거버넌스가 뒤따른다는 것이다. 특히, 데이터베이스의 MVCC (Multi-Version Concurrency Control)를 연산적인 관점에서 비유하며, 분리된 다중 언어 환경에서는 직접적인 이식이 실패하는 이유를 설명한다. 이후, 레이크하우스에서 데이터 및 컴퓨팅 격리를 재구현하는 에이전트 중심 설계인 Bauplan을 제안한다. Bauplan에서 자체 복구 파이프라인의 참조 구현을 공유하며, 에이전트 추론과 정확성 및 신뢰성을 위한 모든 보장을 원활하게 결합한다.