jolestar用Jev处理Holon调度语义判断

做Agent开发的人应该都遇到过这个问题：Agent收到一个输入后，系统很难只靠静态规则判断该怎么处理。 比如一个GitHub event来了，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。 jolestar最近在重构Holon的调度系统时，尝试用Jev这种专门做小决策的模型来处理这些判断。效果比预期好，准备重新启动这个方案。 他之前试过自己训练分类器来处理这些判断，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这种模型刚好适合放在这里：成本低、延迟小、专门做分类判断。昨天试了一下，效果比预期好，准备再测试观察一段时间，后面再出个详细的报告。 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。如果你也在做Agent调度系统，可以关注一下这个方向。