Jev模型不支持多轮对话，它仅接受单次结构化状态输入并输出原子化决策结果；其设计本质是无状态的“智能if语句”，所有上下文需由外部系统维护并完整重传，而非依赖模型自身记忆。

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Jev模型本身不支持多轮对话——它根本就不是为多轮设计的模型。

它压根没有“对话历史”这个概念

Jev的输入是单次状态（state），不是对话流。你给它一段客服记录、一个API响应体、一条日志片段，再附上几个预设选项，它就直接输出每个选项的概率。它不会记住上一轮你让它判断过什么，也不会把前一条结果当作上下文带入下一次调用。所谓“多轮错乱”，其实是误把它当成了ChatGPT这类对话模型在用。

常见误用场景：强行拼接成多轮

有些开发者会把多个判断任务串起来，比如：

• 第一轮让Jev判断用户情绪 → 得到“生气:0.91”
• 第二轮把“生气:0.91”连同新消息一起喂给Jev，让它决定是否升级工单
• 第三轮又把前两轮结果打包，让它选处理部门

这种做法会让Jev反复处理已被加工过的中间结果，而它对“0.91”这种数字毫无语义理解，只当普通文本匹配。输出概率就会漂移、矛盾、不可复现。

Ask Gemini/ChatGPT

用于在用户想通过浏览器自动化与 Google Gemini 或 ChatGPT 交互时。触发短语包括“ask Gemini”“ask ChatGPT”“ask GPT”“让...”。

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真正该怎么做：用Jev做原子决策节点

它适合嵌在流程里，每次只解决一个明确的小问题：

• 用户当前这条消息是否含辱骂词？→ Choice：是/否
• 这条订单金额是否超阈值？→ Choice：正常/高风险
• 该调用哪个工具？→ Choice：search / calculate / escalate

每个判断独立执行，结果由业务代码串联。不要让Jev自己“记着前面做了什么”，那是Agent编排层的事。

如果真要模拟多轮效果

必须由外部系统维护完整state，并每次把**最新、最全、结构化后的当前状态**重新输入Jev。例如：

state = { "user_message": "...", "emotion_score": 0.91, "order_risk": "high", "history_length": 3 }

而不是把三轮Jev输出拼成字符串再喂回去。Jev只认干净输入，不认“对话感”。