Jev模型不支持多版本共存，但可通过隔离环境、输入结构或部署形态实现多行为分支并行调用；推荐使用独立虚拟环境安装不同版本SDK，避免混用导致的运行时异常。
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Jev 模型本身不支持传统意义上的“多版本共存”——它不是靠加载不同权重文件切换行为的模型，而是由 fast-browser-use 包封装的固定决策核（decision kernel），版本升级直接替换函数逻辑与运行时依赖。但你确实可以实现「多个 Jev 行为分支并行调用」，关键在于隔离输入结构、运行环境或部署形态，而非安装多个 pip 包。
用不同 Python 环境分隔版本
这是最稳妥、零冲突的方式。Jev 的 SDK（如 fast-browser-use）版本变更常伴随 ask_jev() 参数校验逻辑升级（比如新增 noul 类型支持、state 字段长度限制收紧）。若需同时验证 v0.2.1 和 v0.3.5 的输出差异：
- 分别创建两个虚拟环境：
python -m venv jev-v2和python -m venv jev-v3 - 在各自环境中安装对应版本：
pip install fast-browser-use==0.2.1/pip install fast-browser-use==0.3.5 - 调用时明确指定解释器路径，避免混用：
jev-v2\Scripts\python.exe test_v2.py
用不同输入结构模拟“逻辑版本”
Jev 不维护内部状态，所有行为由 state + questions 定义。你可以在同一环境中，通过调整问题定义来实现“功能版本切换”：
- 旧版逻辑：只含
choice类型问题，用于意图识别 - 新版逻辑：加入
score+noul组合，支持模糊判断兜底 - 示例：同一 state 下，分别传入两套 questions 列表，结果自然分离
混合部署：本地 SDK + 远程 API 并行
当你需要对比本地轻量核与云端增强版（如 TypeSafe AI 提供的 full-context Jev API）时，无需安装多个模型包：
- 本地保留
fast-browser-use，走ask_jev()调用 CPU 决策核 - 远程调用使用官方
typesafe-aiSDK 或直发 HTTP 请求，需设置TYPESAFE_API_KEY环境变量 - 两者输入格式兼容（都是字典），可统一封装为
run_jev(mode="local")或run_jev(mode="api")
不推荐的做法
以下操作容易引发隐性错误，应避免：
- 在同一环境反复
pip install --force-reinstall切换版本 → 可能残留缓存导致 ONNX Runtime 加载异常 - 手动复制
%LOCALAPPDATA%\fast-browser-use\runtime\下的 DLL 文件 → 版本不匹配会触发DLL load failed - 试图用
importlib.reload()动态切换模块 →ask_jev依赖底层 C++ 运行时，热重载不可靠
