Dataiku 实测 Jev 决策模型:几分钱千次调用,对比 LLM Agent

mattturck · x · 2026-10-07

Dataiku 团队把 TypeSafe 新推出的决策模型 Jev 接入其可视化 agent 画布,与 LLM agent 在同一批 200 个供应商请求上对比质量、响应时间与成本。

要点:

• Jev 属于新一代"决策模型"(与 OpenAI 新发布的 Decisions API 同类),返回的是带概率的类型化判断:是非题、分类选择或按有序标准打分,可直接接入应用下一步,测试中成本低至每千次请求几分钱。
• 实现方式:在 Dataiku 的 Structured Visual Agent 中封装为"Jev Question Set"插件块,构建者用自然语言定义各判断问题及其类型,一次调用把全部答案写入 agent 状态,供后续路由使用。
• 引用者 fdouetteau 提出设计原则:按 Jev 的 system 1/system 2 划分,在 agentic 图中显式设计 decide/analyze 等子节点;他认为这种模式可能代表未来 6 个月的 agent 形态,直到"可变 token 价格"出现。
• 结论方向:企业工作流除了有前景的模型,还需要把模型接到业务规则、与替代方案对比行为、决定人在环位置。

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