agent-jev

给 Agent 装直觉：50ms 一次前向，直接出概率做决策

AgentJev-0.6B 是一个面向 AI Agent 的快速决策模型，定位为「系统一」式直觉判断器。它接收非结构化状态（如代码 diff、执行 trace、日志）和结构化问题，在一次约 50 毫秒的前向传播中直接输出校准过的概率分布，完全跳过自回归解码生成 token 的过程。这解决的是 Agent 在循环中频繁做小决策时，调用大模型既慢又贵的问题：把「该不该重试」「这个补丁是否修复了 bug」这类判断交给一个轻量专用模型，用概率而非自然语言回答。核心能力包括：一次前向即得分布、零输出 token 解码、对非结构化上下文的结构化提问接口，以及概率校准以支持阈值决策。适合嵌入 Agent 控制流做快速筛选或路由，而不是替代通用对话模型。