Jev 研究验证：检查 AI Agent 的证据 | AutoJev

Jev 研究验证评估 Agent 收集的证据是否支持一个具体结论。它考虑结论、已有证据、来源质量和风险，返回 supported、contradicted 或 insufficient 等有限状态。

工作流问题

当前证据是否足以让 Agent 采用这个结论？

这是工作流检查，不是新事实的来源。AutoJev 不会在预设内部浏览网页来寻找缺失证据。Agent 必须先收集来源，并继续对引用准确性负责。

研究验证输入示例

{
  "claim": "这个订单符合加急退款政策",
  "evidence": ["订单延迟了三天送达", "政策要求至少延迟五天"],
  "source_quality": "mixed",
  "stakes": "medium"
}

下面是一个用于说明结构的结果，并非固定输出：

{
  "recommendation": "insufficient",
  "confidence": 0.88,
  "guidance": "不要声称符合资格。请补充适用的政策例外，或收窄结论。"
}

实际答案和概率取决于你提供的状态以及配置的 Jev 服务。

有价值的研究检查

• 验证证据是否直接支持准备写入的结论。
• 发现来源与拟议结论之间的矛盾。
• 对来源较弱的高风险结论进行升级。
• 当必要事实尚未验证时，让 Agent 继续搜索。
• 防止引用被用于它并未证明的结论。

确定性的来源检查仍然重要。URL、发布日期、访问状态和权威性要求应该另行验证。

运行预设

调用 POST /api/v1/decisions/research，或在 Playground 打开研究验证示例。research-check Skill 会为支持 MCP 的 Agent 增加触发指导。

相关 Jev 资源

• Jev 模型指南
• Jev MCP Server
• 安装 Jev Skills
• 全部 Jev 用例

常见问题

这能替代事实核查吗？

不能。它帮助判断输入证据是否支持一个边界明确的结论，不会独立发现真相，也不能取代权威验证。

预设会浏览网页吗？

不会。被评估的证据由调用方提供。

证据不足时应该怎么办？

暂不发布结论，继续收集更好的证据，缩小表述范围，或把决策交给人工复核。