对比
Jev（System One）与传统生成式 LLM
Jev 与传统 LLM 在 AI 系统中承担不同角色。本文对比两类模型的优势。诸如 System One Model 与 System Two 等术语见术语表。
功能对比
| 维度 | Jev（System One Model） | 传统生成式 LLM |
|---|---|---|
| 核心用途 | 结构化、可重复的决策 | 自由文本生成与开放式推理 |
| 输出形态 | 固定 schema 的决策结果 | 自然语言文本 |
| 输出波动 | 极低 | 较高，相同 prompt 也可能不同 |
| 适合任务 | 路由、分类、打分、过滤 | 对话、写作、摘要、复杂推理 |
| 在 Agent 栈中的角色 | 决策/路由层 | 内容与推理执行层 |
混合 Agent 架构
推荐做法是混合栈：用 Jev 做决策与路由层，再对选定路径调用生成式 LLM 完成推理与内容生成。这与本站贯穿介绍的 混合 Agent 栈 思路一致。
实践中请在代码里设定置信度阈值。Jev 低置信输出应升级到较慢的 LLM 路径或人工审核队列，而不是硬走脆弱分支。
生产环境如何选型
从输出契约入手
若下游函数需要枚举、分数或布尔门控，优先 Jev；若需要段落、计划或对话轮次，优先生成式 LLM。
基准测试决策面，而非演示
用生产 trace 回放两种方案，跟踪一致率、延迟预算与解析失败频率。营销演示很少覆盖上线后的重试风暴。
速度与成本图表
想看可视化？打开 基准测试报告 ，查看基于 TypeSafe 已公布区间的延迟、定价、工作流加速与场景模板。
来源参考: