Jev定位System One模型，与LLM分属三层架构

最近看到一个关于TypeSafe AI决策模型的讨论，挺有意思的。 很多人对Jev这个概念还不太理解，我来简单说说。 Jev的定位是System One模型，和LLM的关键区别在于：LLM是开放式工作，比如写代码、研究、规划、总结；而Jev是模糊但有界的语义决策，比如路由、风险门控、完成判定。 这个模型带来了一个新的三层架构： 第一层是LLM层，负责开放式工作。比如你让Agent写一段代码、研究一个技术问题、规划一个项目，这些都是LLM的强项。 第二层是Jev层，负责模糊但有界的语义决策。比如判断一个请求应该路由到哪个模块、评估一个操作的风险等级、判定一个任务是否完成。这些决策不是完全确定的，但有明确的边界。 第三层是确定性代码层，保留最终执行权。比如文件权限、花费上限、工具白名单等硬约束。这些是绝对不能出错的，必须用代码来保证。 这个架构的核心思想是：把不同类型的决策分配给最适合的处理层。LLM处理开放性问题，Jev处理模糊决策，代码处理确定性约束。 对于做AI应用的开发者来说，这种分层架构能帮他们更好地控制Agent的行为，避免LLM的随机性导致的问题。 项目地址：github.com/anthropics/cla…