Jev 与 Agent 的协作架构

三层分工

AI 应用不必把所有步骤都交给 LLM，更工程化的做法是让三种角色各管一段：

组件	最擅长的事情
Code	确定性逻辑与执行、数据操作
Jev	不确定但边界明确的智能判断
LLM	复杂推理与内容生成

AI 应用 = Code + Jev + LLM

            Agent
              │
      ┌───────┼────────┐
      ↓       ↓        ↓
     Code    Jev      LLM
      │       │        │
   确定规则  智能判断   复杂推理
   执行动作  快速决策   内容生成

拆解一个客服 Agent

步骤	由谁做	内容
①	Jev	判断「是不是退款问题？」
②	Jev	判断「应该调用哪个系统？」
③	Code	执行确定动作：查询订单
④	LLM	综合订单与支付信息做复杂分析
⑤	LLM	生成最终回复

对应的流水线：

用户
 ↓
Jev：快速判断（分类 / 路由 / 风险）
 ↓
Code：执行确定动作
 ↓
LLM：复杂分析（仅在需要时）
 ↓
Jev：验证 / 审核产出
 ↓
Code：最终执行

一个更完整的工程架构

                  用户请求
                      │
                      ▼
                 ┌────────┐
                 │  Jev   │
                 └────┬───┘
                      │
          ┌───────────┼───────────┐
          ▼           ▼           ▼
        分类        风险判断     工具选择
          │           │           │
          └───────────┼───────────┘
                      ▼
                    Code
                      │
              是否需要复杂推理？
                ┌─────┴─────┐
               Yes          No
                │            │
                ▼            ▼
               LLM         直接执行
                │
                ▼
             生成答案
                │
                ▼
             Jev 质检
                │
         ┌──────┴──────┐
       通过            不通过
        │               │
        ▼               ▼
      返回           人工处理

这个结构体现了 Jev 的核心定位：它不是站在 LLM 的对面，而是与 LLM、Code 一起组成 AI 应用。其中最典型的用法是：Jev 在前面做分流与决策，LLM 只在需要复杂推理时被调用，最后再由 Jev 做质检。

（内容由AI生成，仅供参考）