Code-Then-Execute Pattern

计划列表是不透明的；我们需要全数据流分析和污点追踪。

让LLM输出沙箱化程序或DSL脚本：

1. LLM编写调用工具与不可信数据处理器的代码。
2. 静态检查器/污点引擎验证数据流（例如，禁止将受污染变量传入send_email.recipient）。
3. 解释器在受限沙箱中运行该代码。

x = calendar.read(today)
y = QuarantineLLM.format(x)
email.write(to="john@acme.com", body=y)

像SQL副驾驶、软件工程机器人这类复杂的多步骤Agent。

• 优点：具备形式可验证性；支持重放日志。
• 缺点：需要进行DSL设计并搭建静态分析基础设施。