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LangChain 用 Jev 构建高效 Agent，解决循环决策成本问题
LangChain 团队与 Sydney Runkle 用 Jev 与 LangChain 集成构建 Harness。Agent 循环中每一步决策都调用完整大模型，导致延迟高、成本贵。Jev 作为“System One”模型，可快速判断任务复杂度（分类任务），简单任务用便宜模型，难任务用旗舰模型，或做风险检查（如判断危险操作），相当于给自动驾驶装反应极快的刹车。
当前结论
LangChain 和悉尼团队用 Jev 解决了 Agent 循环决策成本高的问题，简单任务用便宜模型，难任务用旗舰模型，或者做风险检查，很实用。
10 个信源58° AI 热度最后更新 2026/9/18 09:02:44
证据链
10 个信源冲突核查
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