Workflows, not magic.
把复杂任务拆成有状态的步骤。每一步都知道自己在做什么、用了什么，以及接下来要去哪里。
Natural AI Workspace
不是另一个聊天框。
是一个真正能工作的 AI 空间。
NAW 把 AI、工具、工作流与执行环境放在同一个可理解的系统里。你描述目标，系统规划、调用工具、等待批准，并留下可以追踪的执行脉络。
Experimental
Workflow-native
Human controlled
NAW / workspacePREVIEW
CURRENT OBJECTIVE
Prepare the release package and verify the production boundary.
Understand objectiveContext materialized
doneInspect repositoryTool invocation completed
doneBuild releaseExecuting workflow step
runningApproval checkpointHuman decision required
pending$ supervisor verify --production-boundary
把“请 AI 帮我做”变成一个可观察、可批准、可持续的执行系统。
一般 AI 界面擅长回答。NAW 的目标是让 AI 能在明确的工作流边界内真正完成工作：理解输入、形成步骤、调用工具、处理结果，并在高影响动作前交还控制权。
工作不是一次性的对话，而是具有状态、产物与历史的执行过程。
YOUIntent目标与限制
→
NAW COREWorkflow规划、状态、验证
→
EXECUTIONTools程序、文件、服务
→
RESULTArtifacts可保存的成果
Tools with boundaries.
AI 可以使用工具，但工具并不代表无限权限。执行、输入、输出与错误都属于系统可追踪的一部分。
Approval where it matters.
需要人类判断的地方形成明确 checkpoint，而不是让高影响动作藏在一串自动化后面。
Persistent execution.
任务能保有生命周期、历史与产物。重新进入工作空间时，不必从零重新解释整件事。
Human in control
自动化越强，边界就越重要。
NAW 不把“agent 自己做完一切”当成终点。真正有用的自主性，必须建立在可见的状态、明确的权限与可介入的流程上。
01可见知道系统现在正在做什么。
02可批准重要动作在执行前可以要求人类决策。
03可追踪工具结果、工作流状态与产物保留脉络。
04可停止工作空间的控制权最后仍在用户手上。
Current state
NAW is experimental.
目前 NAW 仍处于实验与产品化阶段，尚未作为正式公开产品提供。核心方向聚焦在 AI runtime、workflow execution、tool integration、approval checkpoints，以及可被封装的本地工作空间。
Experimental