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Routing & Cost Optimizationjev-demo
Jev 客服分流演示:先批量回答路由问题,再沿分类结果处理用户请求。
License: MITLanguage: TypeScript最近提交:2026/9/17#domain-workflows#classification-ranking
JEV 在该架构中的决策位置
同一请求评估多层分类、转人工意愿与挫折程度,低置信度时交接。
核心架构收益
把分类和人工交接放在同一流程里,生成回复另由应用处理。
固定版本源码审校依据
本站人工核验过该仓库的以下固定 commit 源码文件,确认 Jev 决策逻辑的真实接入方式:
minghanminghan/jev-demo/blob/b6892294f97384bca86d68af9b56e0ea705d7893/README.md
minghanminghan/jev-demo/blob/b6892294f97384bca86d68af9b56e0ea705d7893/app/api/jev/[...path]/route.ts
minghanminghan/jev-demo/blob/b6892294f97384bca86d68af9b56e0ea705d7893/lib/oracle.ts
minghanminghan/jev-demo/blob/b6892294f97384bca86d68af9b56e0ea705d7893/lib/route-engine.ts
审校说明与基准口径:已核对固定版本 README 与调用源码。
快速克隆仓库
git clone https://github.com/minghanminghan/jev-demo.git
同分类相关项目推荐(模型路由与降本)
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Routing & Cost OptimizationMITPython
每轮先让 Jev 判断任务类型与难度,再由本地策略为 Codex 选模型、思考深度和速度档。
JEV 在这里做什么
对当前轮次的任务层级与推理需求分类,本地规则据此选择模型配置。
↳ 把模型分配规则和判断记录放在本地,便于回看与调整。
#llm-routing-cost#coding-agents
5✓ 3 处源码证据
查看详情 →sherajdev
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一份 Jev 与 Herdr 协作指南,附有把任务分给不同 Agent 的路由原型。
JEV 在这里做什么
根据任务与仓库状态选择执行者,并给出风险和派发准备情况的判断。
↳ 提供可以阅读和修改的多 Agent 派工示例。
#llm-routing-cost#typed-decisions
✓ 2 处源码证据
查看详情 →hugo-alves
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模型路由实验页:让 Jev 从候选模型中选择,再由你比较各模型的实际回答。
JEV 在这里做什么
根据任务与候选模型说明选择模型,显示概率及运行记录。
↳ 可导出选择结果,检查路由是否符合自己的回答偏好。
#llm-routing-cost#evaluation-benchmarks
✓ 2 处源码证据
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