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Routing & Cost Optimizationjev-research
一份 Jev 与 Herdr 协作指南，附有把任务分给不同 Agent 的路由原型。
License: MITLanguage: TypeScript最近提交：2026/9/18#llm-routing-cost#typed-decisions
JEV 在该架构中的决策位置
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。
核心架构收益
提供可以阅读和修改的多 Agent 派工示例。
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：主要是文档与 dry-run 路由原型，不能当作已验证运行的完整调度平台。
快速克隆仓库
git clone https://github.com/sherajdev/jev-research.git
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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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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。
JEV 在这里做什么
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。
↳ 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。
#domain-workflows#classification-ranking
✓ 4 处源码证据
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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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