jev模型不支持多轮对话，因其是无状态、单次前向传播的结构化决策函数，无kv缓存、不暴露hidden states、不支持continuation token，强行拼接历史会导致schema校验失败或概率校准失效。
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Jev模型不支持多轮对话上下文记忆，它被设计为单次前向传播、无状态、结构化决策函数调用，输入是当前state，输出是预定义类型的决策结果，【不保留历史、不生成文本、不维护会话状态】。任何试图在本地实现“Jev多轮对话”的做法，都是对模型定位的根本性误用。
为什么Jev不能用于多轮对话
Jev是TypeSafe定义的System One模型，其全部技术约束都指向“零状态判别”：它没有KV缓存层，不暴露hidden states，不支持continuation token，官方API响应体中不含session_id或history_token字段。强行拼接历史进input JSON会导致两个后果：一是触发schema校验失败（Jev只接受严格声明的state字段）；二是概率校准失效（RLCD训练目标仅针对单次独立判别）。
这一步操作起来很简单，直接把包含历史的JSON发过去，但服务器会立刻返回422错误，提示"state must be a flat object without nested history"。
本地模拟“类多轮”行为的替代方案
如果你需要基于Jev构建带上下文感知的决策链，必须由调用方在Jev之外自行管理状态。以下是可落地的三层结构：
方法一：状态聚合层（推荐）
在调用Jev前，由业务代码将当前事件与最近3条决策结果合并为新state。例如客服路由场景：
① 用户第1次提问 → 构造{"user_input": "登录失败", "last_routed_to": null} → Jev输出{"route": "auth-team", "confidence": 0.92}
② 用户第2次追问 → 构造{"user_input": "验证码收不到", "last_routed_to": "auth-team"} → Jev重新评估是否维持路由或切换至sms-team
方法二：决策日志回填（仅调试）
本地启动一个内存Map，key为user_id+timestamp，value为上一次Jev返回的choice和score。每次请求前查Map，把previous_decision作为新字段注入state——但注意：【该字段名必须提前在Jev模型配置中声明，否则被拒绝】。
方法三：外挂轻量状态服务
用Redis存user_id → [ {decision, timestamp, score} ]，设置TTL=15m。每次Jev调用前执行LRANGE user:123 0 2取最近3条，拼成"recent_decisions": [...] 字段。这个方案适合异步worker，不适合毫秒级同步接口。
Python本地状态管理代码示例
以下代码仅管理本地state生命周期，不触碰Jev API，运行前需安装redis（如用方法三）或保持纯内存（方法一）：
# state_manager.py —— 纯内存版，适用于CLI调试或单元测试
from typing import Dict, Any, Optional, List
class LocalStateTracker:
def __init__(self, max_history: int = 3):
self.history: Dict[str, List[Dict[str, Any]]] = {}
self.max_history = max_history
def get_state_for_user(self, user_id: str, current_input: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
# 取出该用户历史决策记录（若存在）
past = self.history.get(user_id, [])
# 合并当前输入与最多max_history条历史
merged = {"user_input": current_input.get("text", ""), "history": past[-self.max_history:]}
return merged
def append_decision(self, user_id: str, decision_result: Dict[str, Any]):
if user_id not in self.history:
self.history[user_id] = []
self.history[user_id].append({
"decision": decision_result.get("choice"),
"score": decision_result.get("score"),
"at": time.time()
})
# 截断过长历史
if len(self.history[user_id]) > self.max_history:
self.history[user_id] = self.history[user_id][-self.max_history:]
# 使用示例：
tracker = LocalStateTracker(max_history=2)
state = tracker.get_state_for_user("u789", {"text": "支付超时"})
# → 得到: {"user_input": "支付超时", "history": [...]}
# 调用Jev API后：
tracker.append_decision("u789", {"choice": "retry-payment", "score": 0.87})
