Jev 类决策模型接入智能体前应验证概率校准

一项新的工程实测梳理了通用分类 API 在智能体路由、推理强度选择和上下文筛选中的用途，并明确提醒分类准确率提高不等于置信度可靠。该结论对准备将 Jev 类决策模型接入智能体流水线的团队有直接意义。

在集成前，仅凭准确率评估模型可能掩盖概率估计偏差。研发团队应使用独立留出集检查概率校准与误判成本，而不是把训练数据上的性能当作唯一依据。这一步骤能帮助发现分类器在真实路由或筛选场景中是否高估自身置信度。

关于额外的 Brier loss，实测表明它只在特定实验中带来有限收益，无法保证所有任务都改善。因此引入 Brier loss 需要按具体任务验证收益，不应默认其能提升全局表现。

同时，不应把分类预筛当作唯一安全边界。智能体系统需要与其他机制配合，避免单一分类决策导致不可恢复的错误。分类准确率、概率校准和误判代价应当组合评估。

目前材料未说明该实测使用的数据集、任务类型以及概率校准的具体方法，因此上述建议需在实际项目中结合独立留出集和误判成本定义进一步验证。