这是什么
围绕 Jev 结构化决策接口构建 agent 系统的研究原型。面向决策模型，探索工具使用、分层记忆和自然语言对话，包含 Python 实现与基准测试。
它怎么用 Jev
Jev 在工具参数、片段或 token 候选中做最终选择。辅助 logits 提出 Top-k token，Jev 选择下一 token 或回退。已保存的对话和速度实验使用 local_top1_proxy，未使用真实 Jev 逐 token 决策。
用到的原语:choice
值得抄的做法
决策保持的渐进细化：PAGE/EXPAND 增加候选覆盖，REFINE 降低粒度，Jev 始终做最终选择。
怎么试
python -m unittest discover -s tests -v
证据
每一行都是就 README 问 Jev 的一道题。≥ 0.60 算「是」，≤ 0.40 算「否」，中间这一段 Jev 不下判断。
- Jev 是主角是0.87
- 有 System One 用法是0.74
- 处理了不确定性否0.38
- 有实测数据否0.06
- 可直接跑否0.12
- 值得推荐否0.34
- 是模型的复刻未判定0.45
- 问题普遍性按 0–2 打分1.13
- 与 Jev 相关是0.98
信号由 Jev jev-1.13.0 判定，简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月23日 读 README 写成。