JEV 工程學：打造高效智能體系統的決策層架構

• Jev 工程學 提出了一套全新的架構範式，將智能體系統徹底解耦為「大模型負責生成、Jev 負責決策、代码負責執行」的三層體系。 • 傳統 LLM 容易陷入泥潭，而 Jev 透過 Choice、Score 與 Noul 三大類型化決策原語，輸出附帶概率分布的標準數據結構，消除了輸出解析的失敗率。 • 系統的 狀態即證據，每次外部動作後必須實時重建，確保應用程式處於最新鮮的真實狀態，而非依賴過時摘要。 • 透過 置信度門控，業務代碼可依據風險嚴重度設定階梯閾值，牢守代碼決定動作是否被允許執行的底線。 • 在瀏覽器自動化、內容審查與求職評分等高頻場景中，Jev 展現出極致的速度提升與成本壓降優勢。

模型負責提議分支，代碼決定該分支是否被允許執行。 • 面向未來，決策密度論 證明了當決策成本趨近於零時，系統能對每一次交互進行全量審查，迎來複合式的效能增長。