jev模型不生成逻辑或自由文本，仅做决策；优化需选对choice接口、精简state输入、用confidence和top_k代码兜底。

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Jev 模型本身不依赖提示词生成逻辑，它根本不会“生成逻辑”或输出自由文本。所谓“逻辑混乱”，通常是误把它当成了传统大模型（如 GPT 或 Claude）来用——而 Jev 的设计原则恰恰是拒绝生成、只做决策。

如果你发现返回结果不符合预期，问题几乎一定出在：

• 用了错误的接口类型（比如该用 Choice 却调了 Score）；
• 输入 state 塞了干扰信息；
• 没设置置信度阈值，把低概率结果当真用了；
• 或者根本没理解 Jev 的输出是“信号”，不是“结论”。

下面分三块说清楚怎么真正优化：

选对接口：工单分类就用 Choice，别碰 Score 和 Noul

工单分类是典型的“多选一”任务，必须用 Choice 接口。它会从你给的字符串列表里挑一个，并返回每个选项的概率分布。

Integrate Claude Agent SDK with You.com MCP server

将 Claude Agent SDK 与 You.com HTTP MCP 服务器集成，支持 Python 和 TypeScript。当开发者提及 Claude Agent SDK、Anthropic Agent SDK 或将 Claude 与 MCP 工具集成时使用。

下载

• Noul 只适合二值判断，比如“是否紧急？”“是否含敏感词？”——不能返回“账务”“物流”这种多类标签
• Score 要求选项有明确序关系，比如“低/中/高风险”，但“退换货”和“技术咨询”之间没有天然高低之分
• Choice 支持任意字符串列表，Jev 内部做语义对齐，哪怕你写的是“售后问题”，而预设项是“退换货”，也能匹配上

精简 state：删掉所有不参与判断的字段

Jev 对输入结构不敏感，但对信息密度很敏感。很多“乱选”其实是被冗余字段带偏的。

• 直接把工单正文当 纯字符串 传入 state，别套 JSON 包一层（除非你真有多个必要字段）
• 如果必须结构化，用扁平 JSON：{"subject": "订单未发货", "body": "9月20日下单，至今无物流更新"}
• 删掉客服ID、时间戳、订单号、用户手机号等无关字段——它们占 token，还可能触发模型对“编号格式”的错误联想
• 正文超长时，优先截断末尾；Jev 更关注开头的诉求句和关键词，比如“一直收不到货”比后面10行物流截图描述更重要

加一层代码判断：用 confidence 和 top_k 控制路由出口

Jev 返回的不是最终决定，而是带概率的信号。你需要用代码兜底：

• 检查 confidence 字段，低于 0.7 就进人工队列，别自动分发
• 用 top_k=2 拿前两个选项，看概率差是否小于 0.15 —— 如果是“退换货: 0.48，技术咨询: 0.45”，说明语义模糊，必须干预
• 可以在问题里加一句约束：“仅从以下四类中选一个，不要推理，不要解释”，虽不影响 Jev 行为（它本来就不解释），但能压低边缘 case 的不确定性

不复杂但容易忽略。