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Jev 在 Harness 中实现可审计的决策原语

Harness Blog原文发布 2026-09-21 20:57首次收录 2026-09-22上架 2026-09-22 07:10

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这件事讲了什么

现在的 AI Agent 做决定时,通常是先写一段文字或 JSON,然后由外部软件去猜它到底选了什么。TypeSafe 推出的 Jev 改变了这一点:它直接把“决定”本身作为输出,比如从几个选项里选一个、打个分数,或者回答是/否,并且给出这个决定的可信度概率。这样做的意义是,Agent 在思考和行动之间那些原本藏在文字里的判断,比如下一步该做什么、证据够不够、某个操作风险大不大,现在都能被记录下来、评估和审计。Harness 已经在评测、模型路由和风险打分等生产环境中试用了这个方案。

可以使用的工具

文中可用工具

  • JevTypeSafe 推出的决策模型,直接输出带概率的类型化决定(Choice、Score 或 Noul),而非生成文本。
  • Harness在生产环境中测试 Jev 决策原语,应用于评测、模型路由和风险打分。
  • RLCDJev 训练所用的目标函数,全称“面向校准决策的强化学习”,旨在让模型输出的概率具有实际意义。
这是基于来源内容整理的摘要。原文链接失效后,本页摘要和讨论仍会保留。

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