从社区原帖出发
以下演示来自非官方开源项目 JEV Case 的公开案例索引。本站只精选原帖并解释可复用的决策模式，不转载视频；演示中的效果、速度和费用是作者自述，接入前仍需自行验证。
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。
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原作者视频 · @gregpr07查看 X 原帖
实时场景与角色决策
原作者让 Jev 为网页场景里的区块选择地板、按钮或忽略，并让角色选择追击、等待、包抄或撤退。画面由程序渲染；Jev 只负责给定动作之间的即时判断。
网页打斗场景
- Jev decides
- 区块类型与角色下一步动作。
- Other software handles
- 管理游戏状态、绘制区块和角色、执行动画与碰撞规则。
- Watch for
- 不要把即时动作选择误读为 Jev 自己生成画面或完成长程规划。
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原作者视频 · @ansonox查看 X 原帖
内容分析与批量分类
面对大量广告或研究论文等素材，Jev 可以批量分配预先定义的标签；素材收集、页面抓取和结果整理仍由外围程序完成。
视频广告拆解
- Jev decides
- 每条广告的钩子、格式、报价、行动号召和目标阶段。
- Other software handles
- 收集广告、读取落地页、汇总结果并供人复核。
- Watch for
- 作者的速度、数量和费用只是单次演示口径，不代表所有素材的准确率。
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原作者视频 · @TheMattBerman查看 X 原帖
语义搜索与信息筛选
Jev 可以对大量候选内容进行相关性判断，帮助 Agent、RAG 系统或信息流从历史、文档和动态中选出值得保留的内容。
- 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。