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jev-eval-agent

vinilana/jev-eval-agent

在含 100 个工具的智能体中比较 LLM 工具选择与 Jev 路由。

Agent 决策0.44次选分类: 分类与路由代笔问卷盲审漏斗
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年9月20日,不是本站运行记录。运行步骤和作者声称的效果仍需核验。

这是什么

一个用 eve (Vercel) 构建、通过 OpenRouter 提供的个人助理智能体,包含 100 个模拟工具。它用于衡量当 LLM 自行选择工具与由 Jev 选择工具时,智能体完成任务所需的步骤数差异。

它怎么用 Jev

在 jev-classifier 模式下,Jev 在每个模型步骤前被调用,状态为 { user_request, actions_taken[], assistant_said[] }。它回答 next_tool(在 100 个工具 + respond_to_user 上的 choice)和 done(noul)。若选择了 respond_to_user 但 done 低于 JEV_DONE_THRESHOLD,路由器会阻止回复并暴露次优工具。

用到的原语:choicenoul

值得抄的做法

置信度门控路由:用 noul 的 'done' 检查门控 choice 的 respond_to_user,回退到次优工具。

怎么试

cp .env.example .env.local,填入密钥,npm install,然后 npm run eval 或 AGENT_MODE=jev-classifier npm run eval。

去 GitHub 看

开始使用 Jev:API key 与第一个请求 →

README 片段的模型判断

项目信号使用仓库元信息、已有摘要与 README 前 700 个字符;没有通读完整项目。“未检出”仅表示这些材料中未检出,并不证明项目没有该能力。这里保留原始判断与实际记录的模型、日期,不是源码审计或运行验收。

模型与判定日期

收录门禁
jev-1.13.0
项目信号
jev-1.13.0
项目分类
jev-1.13.0
模式标签
jev-1.13.0

证据

这些信号只读取仓库元信息、已有摘要与清理后的 README 前 700 字符。≥ 0.60 表示片段中有提及,≤ 0.40 表示未检出,中间为未判定;都不是源码审查或运行结果。「可运行工具」题排除了研究实验,「推荐」题筛的是学习案例 Top 10,不是内容质量合格与否。

  • Jev 是项目的核心未判定0.55
  • 展示了 System One 用法未判定0.60
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.05
  • 给出了实测数字片段中未检出0.06
  • 是能跑起来的工具片段中未检出0.20
  • 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.42
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.04
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分1.17 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.98
信号
Jev 是项目的核心0.55展示了 System One 用法0.60写了怎么处理不确定0.05给出了实测数字0.06是能跑起来的工具0.20学习案例 Top 10 候选信号0.42是模型本身的复刻0.0400.51解决的问题够普遍(0–2)1.17 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
盲审0.96代笔0.93漏斗0.79问卷0.75黑匣子0.64记分卡0.47体检0.33菜单0.2900.51

无判定区(0.40–0.60)

各阶段的 Jev 模型与判定日期见上方记录。简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月20日 读 README 写成。