Jev模型专为高频结构化决策设计，仅返回选择、打分或是非判断及置信概率，适用于工单路由、内容质检、智能体动作决策与线索分级等场景，直接驱动业务逻辑。
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Jev模型专为高频、原子化、结构化决策任务设计，不生成文本，只返回选择、打分或是非判断及对应置信概率，适合嵌入业务系统控制流中直接驱动逻辑分支。
工单自动路由与优先级调度
第一步：将用户原始消息（如“订单没收到，已超7天”）作为state输入，定义questions为{ department: choice({ logistics: "物流问题", payment: "支付异常", product: "商品缺货" }), urgency: score([0, 1, 2, 3]) }。
第二步：调用Jev API，获取结构化响应，例如{ department: "logistics", urgency: 3 }，无需解析JSON字符串，直接映射到工单分配规则引擎。
第三步：在路由服务中用switch-case匹配department值，urgency≥2则触发加急队列并短信通知负责人。这一步必须确保state中不含用户隐私字段（如手机号、身份证号），【否则将违反《数据安全法》属地化存储要求】。
内容质检与风险拦截
方法一：是非判断型质检
对客服对话日志逐条判断“是否出现承诺性话术”，question设为commitment: probability("客服明确承诺X天内解决")，置信度＞0.85即标红告警。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
方法二：多选项分类型质检
输入短视频文案原文，questions设为{ category: choice({ false_advertising: "夸大功效", privacy_violation: "泄露用户信息", policy_breach: "违反平台禁令" }), severity: score([1, 2, 3, 4, 5]) }，结果直接写入审核数据库，跳过人工初筛环节。
智能体动作决策（Browser-use场景）
fast-browser-use技能将网页DOM元素编号为候选动作集，例如[1]“点击‘立即购买’按钮”、[2]“填写收货地址表单”、[3]“关闭弹窗”。Jev接收当前页面HTML快照+动作编号列表作为state，question设为action_id: choice({ 1: "buy", 2: "fill_address", 3: "close_popup" })。
本地Qwen3.5-9B模型单次前向计算完成决策，输出{ action_id: 1, confidence: 0.96 }。该机制彻底规避了传统LLM生成CSS选择器时的格式幻觉问题，【一次错误选择器可能导致整个自动化流程中断】。
线索分级与销售跟进策略匹配
将CRM中客户行为数据（最近3次访问页面、停留时长、下载白皮书次数、是否提交试用申请）拼接为JSON字符串作为state，questions定义为：
• intent: choice({ cold: "无明确意向", warm: "浏览产品页≥2次", hot: "提交试用+下载定价页" })
• next_step: choice({ email_nurture: "发送案例邮件", call_scheduled: "预约销售通话", demo_booked: "自动创建演示会议" })
系统每小时批量调用Jev处理新线索，结果直接写入Salesforce Opportunity Stage字段，销售SOP完全由模型决策驱动，不再依赖销售经理人工打标。
