开源了一个 0.6B 的 Agent Decision Model：AgentJev，顺手和 Laya 跑了个对比

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最近自己折腾了一个小项目：AgentJev-0.6B，想给 Agent 做一层轻量的 System 1 decision model。

起因是前段时间一直在看 Jev 这个方向，感觉挺有意思，但 Jev 本身没有完整开源，很多实现和训练细节没法直接研究，所以干脆按照自己的理解重新做了一版。

模型底座是 Qwen3-0.6B，主要做 Boolean / Choice / Score 三类决策。输入可以是日志、diff、trace、工具状态之类的信息，然后直接返回候选项的概率分布，不需要生成文本，decoded token = 0。

算法上我主要做了几件事：让 candidate 之间先互相参考再统一打分；去掉候选位置依赖；训练时直接学习完整 probability distribution；最后再单独做概率校准。

Laya 发得比我早，所以我也直接拿它当 baseline 跑了一遍 Typed Decisions。

目前同一个 2000 题测试集：

AgentJev：79.25%

Laya：77.00%

纸面上高 2.25 个点，不过这个只能说明 benchmark，真实 Agent 场景我还没做完整 PK，这块不敢吹 ^-^

另外我也做了 shared-prefix KV reuse，在 64 Choice + 1 Boolean 这种多候选场景下，实测 609ms → 299ms。

代码、权重和评测结果都已经放出来了：

GitHub：

Hugging Face：

目前还是比较早期的一版，后面准备继续加真实 Agent trajectory、tool routing 和 outcome-based learning。

LinuxDo 大佬多，欢迎帮我看看，模型设计、训练方式、benchmark 哪里有问题都可以直接提，我也想看看这条路线到底能不能在真实 Agent 里跑起来。

一些可视化效果如下：



在claude中的效果：