MACHINE-NATIVE INTELLIGENCE
让 AI
做出决策，
而不只是生成文字。
JEV 是面向软件与 AI Agent 的决策模型：读取程序状态，返回分类、评分、选择与概率，让系统可以直接执行下一步动作。
Typed固定类型输出
Calibrated校准概率
Machine-first给软件用
● ● ●decision.run()EXAMPLE
STATE / 输入状态
客户说：“我的信用卡被扣了两次钱，急需处理。”
↓ JEV evaluates 3 typed questions
topicbillingchoice
priorityhighscore
needs_human0.93noul
高置信度 → 自动升级至账单团队
START HERE / 内容地图
这不是一页宣传，
而是一套 JEV 指南。
按你的目的进入不同页面：先理解概念，再看原理，最后用 Playground 和开发者指南落地。
A DECISION LAYER
软件真正需要的，
通常不是一段话。
LLM 擅长表达，JEV 专注于判断：路由、评分、过滤、审核和闸门。
choice这条消息属于哪个主题？
score紧急程度如何？
noul是否需要人工处理？
TYPED OUTPUT complete
topicbillingchoice
priorityhighscore
needs_human0.93noul
返回你的代码可以直接使用的决策，而不是一段需要再次解析的文字。
NEXT STEP
把 JEV 接到
你现在的系统。
接到现有 Agent / 工单 / 审核。60 分钟评估。
● ● ●consultingCTA
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