Jev在智能体应用的十大实用场景排行

智能体应用中Jev排名前十的使用场景，按相对于大语言模型的理论收益（速度/成本/可靠性）排序：

1）模型路由：简单任务→低成本模型，难任务→前沿模型。别让Opus处理“重置密码”这种活。

2）工具调用风险闸：在智能体访问shell、消费或删除内容之前，进行批准/阻止/升级处理。

3）意图+领域分类：一次性分类请求，然后加载正确的提示/工具，不用搞一场2000token的辩论。

4）循环停止/继续决策：尽早终止无限智能体循环。这是大多数团队都忽略了，能极大提升可靠性的功能。

5）RAG重排序：快速给查询-文本块对打分。让大语言模型做合成工作，别让它去找文本片段。

6）护栏与策略检查：用确定性的是/否判断个人身份信息、越狱、不安全意图，不用写大段拒绝文字。

7）追踪/步骤验证：上一次工具调用真的有用吗？不用再走一轮完整大语言模型流程就能判断这条路径合格/不合格。

8）支持与工单路由：高容量、低创造性的排队、优先级、归属处理。这正是第一系统（System One）最擅长的工作。

9）UI/浏览器/移动动作选择：从屏幕截图判断：点击X，输入Y或者停止。让智能体能以UI速度运行。

10）升级给人工：基于置信度的人工介入。模糊或高风险问题→交给人，其他→自动处理。

规则：大语言模型思考和写作。Jev做决策。代码执行。这就是线束栈（harness stack）。