Long read: how to build a Jev-powered agent stack

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文章把 Jev 定位为 AI 行业的「互联网时刻」：它不生成文本，而是以毫秒级延迟和近乎零成本告诉 agent 与 LLM 下一步该做什么，充当整个系统的决策层。作者认为，如果按正确方式搭建，这套组合就是 2028 年 AI 工程师的标准技术栈。文中给出的搭建思路是：把 LLM 留给需要自由文本生成和复杂推理的环节，把路由、分类、打分、工具选择、是否继续等小决策交给 Jev，从而省掉大量思考 token 和等待时间。作者强调关键在「设置正确」——即明确哪些判断属于 Choice、Score、Noul 三类决策，把它们从提示词里剥离出来交给 Jev，而不是继续让 LLM 用自然语言推理。结论是：Jev 不是替代 LLM，而是补上 LLM 在速度与成本上的短板，二者组合才能构成完整的 agent 栈。