Jev Engineering:给 Agent 加决策大脑,测试提速193倍降本444倍
agihouse_org · x · 2026-09-21
作者提出 Jev Engineering 思路:当前 agent 栈的最大浪费是让昂贵模型陷入回答 yes/no、挑选下一个 worker、打相关性分数的循环,而这些调用根本不需要生成文本。
- 核心架构:请求 → 结构化状态 → Jev 路由器 → 最便宜的够用模型 → worker → 相关性/审批检查 → 执行门控 → 工具
- 决策层不生成散文,只做「路由 → 打分 → 拦截 → 审批」,把推理与决策分离
- 效果:原本每次决策耗时 5–20 秒的昂贵 LLM 调用,改为毫秒级、近零成本路由,测试中最快 193 倍、便宜 444 倍
- 作者称这有望成为 agent 缺失的控制层,详细拆解见其长文
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