Jev turns routing, scoring and verification into a decision layer

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文章的核心主张是：大多数 AI agent 的 token 消耗并不花在真正需要生成文本的地方，而是花在那些本可以用结构化判断解决的环节——该走哪条分支、这个结果够不够好、要不要继续下一步。作者认为这是多数 agent 构建者至今缺失的一层。Jev 的定位就是把这部分从「让语言模型写一段话再解析」改成「直接给出结构化决策」：路由（选哪条路径）、打分（按等级评估）、验证（判断是否通过），全部作为一层轻量、快速的决策层运行。这样做的收益是双重的：一是省 token，因为判断不再需要生成解释性文本；二是更可靠，因为模型只能在你给定的选项里选，无法自由发挥编造答案。文章据此展开架构拆解，说明如何把这一决策层嵌入现有 agent 流程，让上层模型只负责真正需要写作和工具调用的部分。结论是：把决策与生成分离，是当前 agent 架构里被普遍忽略、但收益最直接的一步。