Holon调度系统加Jev小决策模型，毫秒级判断效果不错

最近在给Holon的调度系统加一个小决策模型，效果比预期好。这个方案的核心是让Agent可以像人一样，在多个工作项之间切换。 之前重构调度系统时遇到一些难题。Agent收到一个输入后，系统很难只靠静态规则判断：这个GitHub event应该插入当前turn还是进入队列？它和哪个工作项有关？Agent处于sleep状态时是否应该被唤醒？一个已经过期的后台任务结果是否可以直接丢弃？ 这些问题本质上不是普通的状态机判断，而是语义判断。每次都调用一次LLM，成本和延迟又太高。当时想自己训练一个分类器来处理，但训练结果不太理想，模型有点保守，为了避免出错不下结论。也可能是数据量太小，于是最后作罢，只留了一个hook没有真正实现。 Jev这种专门做小决策的模型，刚好适合放在这里。昨天试了一下，效果确实不错。这种方案的核心优势在于，它能在毫秒级完成判断，而不需要调用完整的LLM。对于需要频繁决策的Agent系统来说，这种轻量级的决策模型特别有价值。 从实际应用角度看，这种方案可以大幅降低Agent系统的运营成本。以前每个决策都需要调用LLM，现在用小模型处理简单判断，只有复杂情况才调用大模型。这种分层决策的思路，可能会成为Agent系统的标配。 我感觉各大厂很快会跟进这种方案。估计各家都会带一个专门的Decision Model，用来处理这类场景。对于想构建Agent系统的团队来说，现在开始研究这种方案是个不错的时机。