Agent 工具路由
Agent 每走一步都可能需要在多个工具或动作之间做选择。Jev 可以读取当前状态，同时判断应该搜索、读取文件、调用 API、继续等待还是交给人工。
航班搜索 Agent
- Jev decides
- 候选工具、搜索结果相关性、是否需要人工确认。
- Other software handles
- 浏览器操作、价格抓取、支付限制和最终展示。
- Watch for
- 旅行信息会变化，最终价格和购买动作不能只依赖模型判断。
实时 3D 场景搭建
传播很广的 3D Demo 并不是让 Jev 从零生成模型。更合理的工作方式是：程序准备好素材库，再让 Jev 根据文字描述并行判断应该选择哪些家具、颜色、位置、光照和状态。
室内场景生成器
- Jev decides
- 从已知素材中选择对象，并判断属性和状态。
- Other software handles
- 3D 引擎加载模型、避免碰撞、渲染画面并执行动画。
- Watch for
- 素材质量、空间约束和渲染效果来自外围系统，不是 Jev 自己的多模态或 3D 生成能力。
内容过滤与批量打标
当一个平台需要处理大量帖子、评论、工单或广告时，可以让 Jev 同时判断推广意图、欺诈风险、紧迫度、主题和是否需要复核。
隐性广告检测
- Jev decides
- 是否含推广意图、折扣诱导、品牌植入或外链导流。
- Other software handles
- 抓取内容、执行平台规则、申诉和人工复核。
- Watch for
- 灰色广告高度依赖语境，需要按语言和平台建立评测数据。
语义搜索与上下文筛选
Jev 可以对大量候选片段进行相关性判断，帮助 Agent 或 RAG 系统从长历史、联系人、文档或操作记录中选择值得保留的上下文。
- 先用数据库或向量检索生成候选项，再让 Jev 重排。
- 不要让语义模型替代精确字段、日期和权限过滤。
- 记录被丢弃的上下文，避免无法调试的静默失败。
验证其他模型的输出
Jev 可以作为便宜、快速的第二判断层，检查提示注入、工具调用风险、引用支持度或输出是否符合预期。它提供的是额外信号，不是数学意义上的正确性证明。
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Jev 与大语言模型怎么分工
选择模型之前，先按任务形状拆分工作。