自然语言输入是不确定的，Spark 作业执行却要求确定的表、字段、资源、状态和失败语义。系统不能把模型生成的任意代码直接执行，也不能把“生成了 SQL”包装成“作业已经成功”。

Spark Job 是跨进程、长耗时、有外部 application id 的任务。一次 spark-submit 调用不能解决状态持久化、失败重试、服务重启恢复、取消和审计问题。

AGI-吉尔伽美什是一个面向大数据工程和图计算场景的 TUI agent原型。它的核心不是“让用户学 Spark”，而是把 Spark、数据处理、图计算、向量知识库、任务编排这些能力沉到系统基建里，让用户用自然语言描述问题，系统自动判断要不

- 自然语言到 Spark Job 的端到端执行链路：

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