malevrigns/agent-jev
已核验研究评测文档提及
AgentJev 用 Qwen3-0.6B 回答 Boolean、Choice 和 Score 问题，并给出注明训练差异的 Jev 对比。
候选评分头直接为门控、路由与评分返回分布，无需解码文字或 JSON 答案。
README 对比的是经基准数据训练的 AgentJev 专用模型与零样本评估的 Jev 1.13.0，训练条件不同。
下载权重，将 safetensors 文件包装为 torch 服务所需格式，再使用本地工作台或 Python 客户端。
超过 2,048 词元的输入会被拒绝；随附 Claude Code PreToolUse 钩子在服务不可用时放行工具。
证据检查时间:
AgentJev-0.6B - a fast 'System One' decision model for AI Agents: feed it any unstructured state (diffs, traces, logs) and structured questions, get calibrated probability distributions back in one ~50ms forward pass. Zero output-token decoding.
Star 统计的是整个仓库，其中可能包含与 Jev 无关的工作。
文档提及 表示链接的文档或源码证据。JevHunt 未独立运行或评测该项目。
证据提交: a965ca8ff06ccabc0c796dca5447b55cc2069cee
发现来源：awesome-jev。
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