Jev 作为 agent 决策层：毫秒级路由替代昂贵 LLM 调用

这篇在说什么

文章提出 Jev 可能成为下一代 AI agent 背后的决策层。作者的核心论点是：当前 agent 每走一步都要调用一次大模型来判断下一步做什么，单次耗时 5–20 秒且成本高昂，而其中大量决策其实非常简单，不值得动用最大智能。Jev 的定位正是接管这类「下一步该做什么」的判断——它不生成文本，而是输出结构化的概率与选择，因此可以在毫秒级、近乎零成本地完成路由。文章据此推演：把决策层与执行层分离后，agent 只在真正需要生成内容或处理复杂推理时才调用昂贵模型，整体延迟和费用都会大幅下降。结论是，Jev 的价值不在于比 LLM 更聪明，而在于把「选路」这件事从 LLM 调用中剥离出来，成为 agent 架构中独立且廉价的一层。