Jev最佳实践：手把手教你改进现有工作流
文章介绍了如何将决策模型Jev嵌入现有Agent工作流：将任务拆分为四部分——开放式生成交给LLM，决策判断交给Jev，确定性规则用代码处理，有后果的授权交由人工。作者讲解了Jev的三种问题类型（Choice、Score、Noul）及适用场景，并以晨间简报为例演示如何构建一个保存交接任务的路由器，从Demo逐步演进为可长期运行的完整工作流，还总结了模型路由、工具调用审查、上下文筛选等11类决策层可接入的位置。
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Jev Engineering: 从零搭建 AI 系统 1 决策模型的 10 步完整路线图
本文介绍 TypeSafe AI 推出的 System One 决策模型 Jev，其理念源自杰文斯悖论——通过分离 Agent 中的小型判断决策，降低成本并提升效率。文章以 10 步路线图讲解如何从零搭建和使用 Jev：识别 Agent 中可交由 Jev 接管的决策点、在 Playground 中测试单一决策、配置 API 与 Python SDK、编写 chief.py 脚本将请求转化为带置信度的任务分发文件（handoff），并存入本地任务队列供后续 Worker 消费。文中还展示了 Browser Use 结合 Jev 后 7 秒、$0.0039 完成机票搜索的案例。
