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malevrigns/agent-jev — エージェント統合の方式を README に明記

malevrigns/agent-jev の最新コミットは、HTTP API と Python クライアントによるフレームワーク非依存の統合方式を英語版 README に明記し、中国語バッジと Community 節を削除した。

リポジトリ情報malevrigns/agent-jev ↗

malevrigns/agent-jev の最新コミットは、HTTP API と Python クライアントによるフレームワーク非依存の統合方式を英語版 README に明記し、中国語バッジと Community 節を削除した。

GitHub の説明: AgentJev-0.6B - a fast 'System One' decision model for AI Agents: feed it any unstructured state (diffs, traces, logs) and structured questions, get calibrated probability distributions back in one ~50ms forward pass. Zero output-token decoding.

スター
★ 388
フォーク
36
言語
Python
ライセンス
Apache-2.0
最新リリース
v1.0.0
原文を見る ↗GitHub で見る ↗

malevrigns/agent-jev は、エージェントループにおいて判断だけを受け持つ小規模モデル AgentJev-0.6B をリリースしたリポジトリである。2026-10-30 のコミット fbe1bc97c76873d08f0820adf0dead55e95d5fc6 は、英語版 README のみに手を加えたドキュメント変更である。エージェントループにゲートやルーティング、スコア判定が必要なとき、フレームワークに縛られない意思決定サービスとして使い、統合は HTTP API か Python クライアントで行うという点が README に明確にされた。

このモデルは文章を生成しない。diff、trace、ログのような状態と、すでに用意された質問を与えると、1 回の順方向伝播(forward pass)で各オプションの確率分布を返し、デコードされる出力トークン数は 0 である。リポジトリの説明では、この伝播におよそ 50ms かかるとされている。Claude Code フックは統合例の一つとしてのみ提示されており、サーバの起動に関するメモは jev_service/README.md に残っている。ベースモデルは Qwen3-0.6B で、重みは Hugging Face に公開されており、ライセンスは Apache-2.0 である。今回のコミットは README.md の 1 ファイルのみを変更し、追加 1、削除 6 で、上部の中国語(简体中文)バッジリンクと下部の Community 節にある Linux.Do リンクを取り除いた。

今回の変更は文書の整理であるため、コード経路と性能の数値はそのまま変わらない。README のデモ動画の説明が引用する '23 tests passed, 1 failed' の事例は、リポジトリ側が作った例であり独立した評価ではない。確率キャリブレーション(calibration)の精度や他のフレームワークとの比較資料は、今回の記録には示されていない。今確認できるのは、統合経路が HTTP API と Python クライアントである事実までが文書上明確になったという点だけであり、この記述を信じて実際のエージェントに組み込んで試すかどうかを判断するのは早い。