AgentConnect 支持 Jev 了

一个支持频道里什么消息都有：提问、bug 反馈、后续追问，还有偶尔一句“谢谢，搞定了”。团队接入了好几个 Agent 之后，就得决定哪些消息值得回复、该由谁来回复。分派 issue、挑选审查者、给新任务选模型，本质上也是同一类判断。

AgentConnect 现在支持 Jev，也就是 TypeSafe 的判断模型，用它替 Agent 做这类判断。你定义一个问题和判定标准，Jev 根据上下文给出答案，AgentConnect 再按你配置的规则使用这个答案。

这种可复用的问题，我们称为决策（Decision）。一个决策可以回答是或否，可以在你定义的类别里选一个，也可以按你的量表打分。比如：这条消息需要回复吗？这是技术问题还是账单问题？这个任务有多复杂？同一个决策可以用在多个地方，每个地方自己决定拿答案做什么。

以支持 Agent 为例，可以给它配一个 Needs reply 决策：有人求助时触发，打招呼和致谢就跳过。判断时会把之前的对话一起考虑，不只看最新一条消息。在 Agent 的集成标签页里，从频道行添加这个决策，再选哪些答案触发回复即可。

用分类决策还能把回复范围限定在技术问题上，如下图：

在 Slack 里，服务多个 Agent 的共享机器人可以用 Support category 决策把新对话分给不同的 Agent：技术问题交给工程 Agent，账单问题交给支持 Agent。类别怎么分、谁来负责，都由你的团队定义。决策还能串联：先判断类别，再判断客户有多着急，然后才让专家 Agent 加入。

同样的思路也能用在团队的其他工作上：

• issue 分派和代码审查。 在 GitHub、GitLab 或 Gitea 里，当多个 Agent 关注同一个仓库时，由决策选择哪些 Agent 接手一个 issue 或 PR（GitLab 上是 MR）。比如用一个关于审查重点的问题，把认证相关的改动交给安全审查 Agent，把数据模型的改动交给架构审查 Agent。
• Runtime 和模型选择。 新会话启动时，由决策为 Agent 选择 Runtime 和模型。可以把任务复杂度分数映射到你偏好的模型，也可以用 PR author 示例做交叉审查：Claude 写的 PR 让 Codex 审，Codex 写的让 Claude 审。已有的会话保持启动时的选择不变。

Agent 工作过程中也可以自己发起决策。在工具与技能 → Decisions 下挂上一个决策，Agent 就能自己提供上下文并使用答案，比如先给工单分类，再决定怎么处理。它能做什么操作，仍然由原有权限决定。

要创建第一个决策，打开一个只有一个 Agent 的 Playground 对话（控制台里显示为“试用”），描述你想判断什么。下面这个请求和内置的 Needs reply 示例是同一个判断；换成团队需要的任何问题，流程都一样：

Create a Decision called Support requests. Use Jev to answer Yes when someone asks for help, and No for greetings, thanks, or casual conversation.

Agent 会起草决策并提交给你审批。在提议的参数里核对名称、模型、问题和判定标准，然后点批准并执行保存，或点拒绝放弃。你批准之前，什么都不会生效。保存后，到决策页打开它，点用示例试运行，对一段示例对话跑一次，查看答案和各项概率，调整判定标准再试。频道和路由编辑器也都能用示例消息预览规则的效果。决策也可以手动创建，或者直接从 Needs reply、Support category、PR focus、Task complexity 等内置示例开始。

费用方面：运行在 AgentConnect Cloud 上的 Agent 用组织额度（credits）评估决策；自己的 Daemon 需要在基础设施 → Provider keys 里添加 TypeSafe (Jev) 的 API key。

更多说明见文档。如果觉得有用，欢迎到 GitHub 给 AgentConnect 点个 star。