Jev 集成核心是结构化响应与前置定义：返回确定性JSON，含强类型字段与置信度；需明确定义问题类型（Noul/Choice/Score）、调用用SDK封装、业务逻辑直读字段执行分支判断。
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Jev 的响应格式不是需要“解析”的自由文本，而是直接可消费的结构化结果。集成关键不在后处理，而在前置定义清晰、调用方式统一、业务逻辑对齐。
响应格式本身很干净
Jev 返回的是确定性 JSON，每个问题对应一个强类型字段，不带多余解释。例如：
{
"answers": {
"is_urgent": { "noul": 0.92 },
"assign_to": { "choice": "support", "confidence": 0.87, "probabilities": { "billing": 0.03, "support": 0.87, "tech": 0.10 } },
"sentiment": { "score": 2.4, "confidence": 0.79 }
}
}你不需要写正则、不担心格式错乱、也不用做字符串清洗——它永远合法、永远含 confidence 和明确类型字段。
集成三步走：定义 → 调用 → 执行
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定义问题时就锁定输出形状
每个questions字段必须指定原语类型（Noul/Choice/Score），并给出完整候选集或评分范围。比如：-
Choice必须列全所有可能值（最多 255 个），不能留“其他”； -
Score的criteria是有序数组，如["低", "中", "高"]； -
Noul不接受模糊表述，问题必须是可二值化的陈述。
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用 SDK 封装一次调用，别手拼 HTTP
TypeSafe 官方 SDK（如typesafe-sdk）已把序列化、重试、超时、认证全包好。示例：TypeSafeClient client = new TypeSafeClient(); SystemOneResponse resp = client.systemOne( "state": "用户提交表单失败，错误码 422，浏览器为 Safari 17", "questions": Map.of( "browser_action", new Choice("下一步该操作哪个元素？", Map.of("submit_btn", "提交按钮", "retry_link", "重试链接")), "needs_manual_review", new Noul("该错误是否需人工介入？") ) ); -
业务逻辑直接读字段，跳过中间层
不要把它当“AI返回”，而当作“远程 if/else 接口”。比如：-
resp.answers.get("needs_manual_review").noul > 0.85→ 转人工队列； -
resp.answers.get("browser_action").choice.equals("submit_btn")→ 自动点击 DOM 元素； -
resp.answers.get("sentiment").score >= 2.5→ 触发安抚话术流程。
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注意两个易踩坑点
State 不是提示词，是上下文快照
它可以是 JSON、纯文本、甚至 base64 编码的截图摘要，但必须包含决策所需全部事实。避免“请根据上文判断”，Jev 没记忆、不回溯。多个问题共享同一 state，但彼此独立
你问“是否紧急”和“分给谁”，Jev 是并行评估，不是先判紧急再据此选人。复杂依赖逻辑（比如“只在紧急时才选 tech 团队”）得由你代码组合，而不是塞进一个问题里。
本质上，Jev 集成不是接入一个 AI，而是接入一组带概率的、可编程的判定函数。只要问题定义够紧、调用姿势对、后续分支写得清楚，系统就能稳稳跑起来。
