文章里我用两个完全不同的领域做案例：
一个是量化投资系统，如何避免大模型直接写带有前视偏差的交易代码；
一个是 Minecraft 建造引擎，如何避免大模型直接生成低层方块坐标。
最后它们都收敛到同一套模式：
自然语言意图
→ 领域 DSL
→ IR / DAG
→ 机器可读验证
→ 修复循环
→ 确定性执行
我的理解是：未来很多复杂系统，不是简单加一个聊天框就够了，而是需要把领域知识重塑成 Agent 能稳定操作的 workflow surface 。
文章在这里： https://www.bmpi.dev/dev/agent-native-system-paradigm/
