浏览社区开发的 Jev 项目，了解它们解决什么问题、Jev 在哪里参与判断，以及对应的开源仓库和源码依据。
数据抓取自 AgentBuff Awesome Jev 目录快照 2026-09-21 核验方法
可以按项目名称、作者、用途或标签搜索，也可以按类别和活跃度筛选。点击项目详情可查看 Jev 的具体作用和源码链接。
langchain-ai
给 Python LangChain 流程加一个可选 Jev 分类节点，返回类别、概率和等级评分。
TypeSafeClassifier 将 JSON 状态及类型化问题发送到 /v1/systemone，支持同步与异步 Runnable 调用。
把结构化判断接进已有 LangChain 流程与追踪接口。
virattt
一个教育用途的 AI 对冲基金原型，其中可选 Jev 适配器把结构化判断接到基金决策流程。
把策略问题转为 System One 请求，再把原生答案转换成项目统一的结果格式。
在同一研究流程里选择使用 Jev 或其他模型后端。
BerriAI
LiteLLM 的复杂度路由器可选用 Jev 判断请求应交给哪个模型档位。
将请求映射到预设复杂度类别，再由 LiteLLM 路由策略选择后端。
让模型分流使用可检查的复杂度判断。
can1357
Oh My Pi 编程 Agent 内含可选的 TypeSafe 判断提供器，供小型决策流程调用。
将 Agent 的状态与有界问题发送给 Jev，并解析结构化回答。
在现有 Agent 流程里接入可替换的判断提供器。
davila7
claude-code-templates 社区仓库中的 Jev 路由模组，为 Claude Code 子 Agent 建议模型与思考档位。
评估任务级别、推理需求和生产风险，由本地策略映射成调用配置。
把模型选择规则单独配置，便于核对每次路由原因。
ComposioHQ
Composio 的可选 TypeSafe provider，用 Jev 从工具与有限参数选项中做判断。
将工具或操作条件转成结构化问题，读取 Jev 答案后交由本地调用逻辑处理。
把结构化判断接到已有工具调用接口中。
vercel
AI SDK 中的 TypeSafe provider，让 TypeScript 应用通过统一 evaluate 接口调用 Jev。
把选择、评分和是非问题转换为 TypeSafe System One 请求，并解析结构化结果。
在 AI SDK 应用中复用统一的调用接口。
trycua
Cua 仓库的 jev-use 预览示例：Driver 观察与执行，Jev 从有界候选中选择浏览器动作。
读取 DOM 或可用的视觉区域描述，仅返回已提供的候选动作 ID。
提供 Python、TypeScript 循环，以及离线与在线分开的验证路径。
Cua 仓库的 jev-use 预览示例：Driver 观察与执行，Jev 从有界候选中选择浏览器动作。
读取 DOM 或可用的视觉区域描述，仅返回已提供的候选动作 ID。
提供 Python、TypeScript 循环，以及离线与在线分开的验证路径。
Jev 集成位于预览示例，不能代表整个 Cua 框架或 CUA-S1；离线 fixture 通过不代表线上模型效果。 已核对固定版本 README 与集成源码。
pydantic
Pydantic AI 的可选 Jev 模型：把输出模型里的布尔和枚举字段变成问题，拿回符合类型的判断。
TypeSafeModel 将支持的 output_type 字段编译为类型化问题，经 TypeSafeProvider 请求 API 后还原输出。
决策型 Agent 可以复用 Pydantic 输出定义，并与其他模型作对照。
Pydantic AI 的可选 Jev 模型：把输出模型里的布尔和枚举字段变成问题，拿回符合类型的判断。
TypeSafeModel 将支持的 output_type 字段编译为类型化问题，经 TypeSafeProvider 请求 API 后还原输出。
决策型 Agent 可以复用 Pydantic 输出定义，并与其他模型作对照。
可选 provider，不是通用聊天模型替换；可用输出类型应以该版本实现为准。
elizaOS
Eliza 源码中的可选 TypeSafe HTTP 适配器，默认没有注册到 Agent 运行时。
只有业务代码显式调用 systemOne 才发送状态和问题，返回经校验的结构化答案。
提供一个可复用的服务端接入模块，不代表 Eliza 已在实际业务中使用 Jev。
langchain-ai
LangChain.js 的可选 TypeSafeClassifier 集成，把状态和预设问题交给 Jev。
通过 invoke 调用 TypeSafe，解析 choice、noul、score 及其概率。
可把结构化判断接入 LangChain 流程，无需把它包装成聊天生成。
vercel-labs
json-render 网站里的 Jev UI 组合实验：从预定义组件与属性候选中选择，再由代码组装界面。
通过 Vercel AI Gateway 评估组件配置，composeSpec 把答案变成界面规格。
提供一条与逐 Token 生成 JSON 不同的、可检查的界面组合路径。
browser-use
给浏览器一个目标，让 Jev 选择操作和页面控件，需要输入文字时再调用文本模型。
根据当前 DOM，在一次请求里选择操作和相应控件；文本模型负责生成输入内容。
把界面选择、文字生成与浏览器执行分开，方便查看每一步。
openchamber
OpenChamber 可选开启自动模型路由：Jev 看消息属于哪类任务，再使用该类绑定的模型和思考档位。
Choice 判断任务类别；另可用 Noul 判断自动批准的权限是否应留给用户确认。
把模型选择和权限提示接进现有会话界面，并记录失败回退原因。
0xPlaygrounds
Rig 仓库中的实验性 TypeSafe crate，用 Rust 类型组织 Jev 的问题与答案。
把应用状态和问题发送给 Jev，解析 Choice、Score 或 Noul 答案。
复用问题与答案的字段布局，并验证答案是否符合问题。
kunchenguid
Firstmate 可选用 Jev 看任务简报并匹配派工规则，再由本地规则选择 Agent 配置。
将任务简报与候选规则发送给 Jev，按匹配概率及本地条件解析执行配置。
把语义匹配与最终派工规则分开。
tamaratran
为 Claude Code 删减旧工具调用和结果，保留留下来的原文，不另写摘要。
分别判断工具调用与完整结果是否仍需保留，本地规则执行保留、截短或删除。
减少摘要改写对路径、命令和报错原文的影响。
vercel
Vercel's open agent framework, which ships Jev as the default evaluation model in its experimental evaluate path.
当前收录包含项目简介与链接，尚无可核对的 Jev 决策点。
打开项目链接查看原始资料与实现。
Vercel's open agent framework, which ships Jev as the default evaluation model in its experimental evaluate path.
当前收录包含项目简介与链接，尚无可核对的 Jev 决策点。
agentgateway
Agentgateway 仓库里的 Jev 护栏示例，通过 webhook 检查模型请求和回复。
Jev 对越狱、有害内容和秘密泄露评分，示例按阈值或评估错误拒绝请求。
展示网关接入方式；模型评分不能保证阻挡全部攻击。
latitude-dev
Latitude 的可选 Jev 预分类器为对话检查打分，并记录检查选择的依据。
判断各项检查的适用性，满足阈值与限流条件时补充检查任务。
记录模型、阈值、调用时间与选择原因，便于对照原流程。
ax-llm
Ax 框架提供 TypeSafe 接口，可用布尔或有限类别签名调用 Jev，也可读原生答案。
将支持的签名映射到 Jev 问题，或直接发送原生 System One 请求。
在 Ax 工作流中复用结构化签名与 Jev 概率结果。
TheoLeeCJ
Semantic ifs from open models, on a 3090 at home. Independent; not affiliated with Jev or TypeSafe.
当前收录包含项目简介与链接，尚无可核对的 Jev 决策点。
打开项目链接查看原始资料与实现。
Semantic ifs from open models, on a 3090 at home. Independent; not affiliated with Jev or TypeSafe.
当前收录包含项目简介与链接，尚无可核对的 Jev 决策点。
jarrodwatts
在 Monad 的 Kuru MON-USDC 订单簿上尝试做市，Jev 可按新区块选择买卖方向。
开启 Jev 模式后读取订单簿并选择方向，代码模拟成交或按配置提交 post-only 限价单。
默认 mock 模型；无私钥时为 dry run，模拟结果不证明可获利。
TianyuCodings
Jev 决策模型的纳米级复刻版本，支持并行决策输出、动态候选集与完整的端到端训练评估流水线。
通过前向网络对多个并行问题与动态候选集进行一次性评分，输出归一化置信度并记录游戏环境中的动作路径。
开源了从数据准备、模型训练到游戏评测的全套流程，为学术界与开源社区研究非生成式离散决策模型提供参考。