Jev 任务路由：选择 AI Agent 下一步 | AutoJev

Jev 任务路由从应用定义的选项中选择下一条工作流路径。当 Agent 能描述当前情况，但不应依赖开放式生成来决定继续、深入检查、拆分任务还是停止时，这个预设很有用。

工作流问题

根据现有证据和约束，Agent 下一步应该做什么？

AutoJev route 预设使用有限策略，例如快速执行、深入复核、任务拆分或阻塞。你的工作流再把这个答案映射到自己的确定性动作。

任务路由输入示例

{
  "task": "处理同时涉及账户访问和扣款争议的请求",
  "evidence": ["客户身份已经验证", "是否符合退款条件尚不明确"],
  "constraints": ["未确认前不得改变账户状态"]
}

下面是一个用于说明结构的结果，并非固定输出：

{
  "recommendation": "review_deep",
  "confidence": 0.82,
  "guidance": "选择具体动作前，先深入检查退款资格。"
}

实际答案和概率取决于你提供的状态以及配置的 Jev 服务。

任务路由适合处理什么

• 决定继续、向用户提问还是停止。
• 把支持请求转到正确工作流。
• 在快速检查和深入复核之间选择。
• 判断一个大目标是否应该拆成更小任务。
• 在证据不足时升级处理。

答案空间应保持小而且可执行。若 Agent 需要创造计划或撰写回复，应在路由确定后再使用生成式模型。

运行预设

调用 POST /api/v1/decisions/route，或在 Playground 打开任务路由示例。task-router Skill 可以让支持 MCP 的 Agent 识别何时到达这个决策节点。

相关 Jev 资源

• Jev 是什么？
• 面向 Agent 的 Jev AI
• Jev Skills
• 全部 Jev 用例

常见问题

任务路由和模型路由一样吗？

不一样。任务路由选择下一条工作流路径；模型路由选择哪个已批准模型来处理任务。

可以定义不同的路由选项吗？

可以。当工作流需要自定义答案空间时，使用通用 Decisions API。预设为常见 Agent 任务路由提供稳定策略。

路由结果会自动执行下一步吗？

不会。AutoJev 返回决策和指导，调用工作流在已有权限内应用结果。