长文：用 Jev 做 agent 的决策大脑来砍成本

这篇在说什么

文章的核心主张是：大多数 AI agent 的成本和延迟并不来自模型本身，而来自「下一步做什么」这个反复发生的决策环节——每次都要调用大模型来判断该读哪个文件、调哪个工具、是否重试，累积起来既慢又贵。作者认为 Jev 正好补上这块缺失的「大脑」：它是一个轻量的决策模型，能在毫秒级给出下一步动作，成本几乎可以忽略。 作者的结论是，如果把这类高频、低复杂度的路由与选择决策从大模型手里拿走，交给 Jev 处理，agent 的整体账单会明显下降，而输出质量不会受损，因为真正需要推理的部分仍然留给大模型。文章给出了具体的接入方式，说明如何把 Jev 嵌进现有的 agent 循环中，让它承担「继续、重试、求助、换工具」这类判断，从而在不牺牲效果的前提下压缩成本。