这是什么
一个面向 Workers、Durable Objects 和 Node 上长期运行 agent 的 fail-open 唤醒门。在休眠 agent 的 LLM 因定时器或外部事件被恢复前,wakegate 先问 Jev 这次唤醒是否值得一次完整 LLM 调用。
它怎么用 Jev
Jev 针对 agent 自己的 sleep note、event 和可选 observation 回答一个三选一 Choice(wake、not yet、unrelated)。只有当 Jev 给 wake 的概率低于 0.2 时代码才跳过唤醒;其他所有路径都会唤醒 agent。
用到的原语:choice
值得抄的做法
在 LLM 恢复前插入一次 Jev 调用,并在所有不确定路径上 fail open。
怎么试
npm install github:shitianfang/wakegate ai;用 AI_GATEWAY_API_KEY=... npm run eval 运行 eval
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0.95
- 有 System One 用法是0.69
- 处理了不确定性是0.90
- 有实测数据是0.97
- 可直接跑是0.85
- 值得推荐未判定0.56
- 是模型的复刻否0.03
- 问题普遍性按 0–2 打分1.20
- 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20日 读 README 写成。