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别再拿 GPT-5.6 写 if 了,Agent 真没这么富 😂 很多 Agent 每一步都叫一次大模型: “用户这句话,是退款、查物流、投诉,还是找人工?” 这种活让 GPT 深度思考,多少有点像: 请诸葛亮过来判断红绿灯。 Jev 干的就是这种“模糊 if”。 比如用户说: “东西晚了三天,我已经不想要了。” 直接丢给 Jev: Choice: A. 查物流 B. 退款 C. 投诉 D. 转人工 返回: 退款 0.91 投诉 0.06 物流 0.02 人工 0.01 代码直接: 0.9 → 调退款 Skill 0.7~0.9 → 再让 LLM 判断 <0.7 → 转人工 阈值你自己定。 重点来了: Jev 不写小作文,不输出 reasoning, 只负责回答一个问题: “现在该走哪条路?” 输入目前只要 $0.042 / 百万 token,输出还不要钱。 以后 Agent 的合理分工可能是: 确定规则 → 代...

别再拿 GPT-5.6 写 if 了,Agent 真没这么富 😂

很多 Agent 每一步都叫一次大模型:

“用户这句话,是退款、查物流、投诉,还是找人工?”

这种活让 GPT 深度思考,多少有点像:
请诸葛亮过来判断红绿灯。

Jev 干的就是这种“模糊 if”。

比如用户说:
“东西晚了三天,我已经不想要了。”

直接丢给 Jev:

Choice:
A. 查物流
B. 退款
C. 投诉
D. 转人工

返回:
退款 0.91
投诉 0.06
物流 0.02
人工 0.01

代码直接:

0.9 → 调退款 Skill
0.7~0.9 → 再让 LLM 判断