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Routing & Cost Optimizationvexjoy-agent
给 VexJoy 的任务分派增加一条 Jev 路线。输入需求后，判断该选哪位专长 Agent、哪项技能和哪条工作流。
GitHub
42044
License: MITLanguage: Python最近提交：2026/9/19#llm-routing-cost#mcp-integrations
JEV 在该架构中的决策位置
先判断是否需要路由，再从实际清单中选择候选；非法选择或调用失败交回原有流程。
核心架构收益
提供可对照的路由实验入口；项目文档明确说当前评测不足以把它提升为默认路线。
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：
审校说明与基准口径：存在强制路由与不可用回退路径；不将所有分派归因于 Jev。
快速克隆仓库
git clone https://github.com/notque/vexjoy-agent.git
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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
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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
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