用 JEV 构建 Agent Harness

JEV 为 Harness 中需要语义判断的环节提供类型化结果：哪些工具适用、回答是否有依据、历史材料是否需要保留、任务是否需要验证。你可以直接调用组件，也可以注册中间件或只读工具，让判断参与 Agent 的运行流程。

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按要解决的问题选择能力

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用一个客服流程理解组合方式

用户说“未发货就退款”时，先用工具选择保留查询和退款工具，再用执行前防护检查退款建议是否得到当前证据支持。Agent 形成回答后，用草稿审核检查是否虚构到账或遗漏退款条件；调用结束后，再用轨迹评估统计工具使用和回答质量。 这些能力可独立启用。第一次接入可从退款工具防护学习场景、配置和失败处理，也可以直接运行下面的离线案例，观察审核失败后仅修订草稿的过程。

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选择接入方式

• 直接调用：应用已经有输入、证据或草稿时，调用 Judge、评估器、证据处理器等组件，自行消费结果。
• Harness 集成：通过 .middleware(...)、.compaction(...) 或 Toolkit 注册工具，把判断放在对应执行环节。
• AgentScope Service：通过 session 的 agentOverrides.jev 配置用途；检索源、模型目录、浏览器和验证证据仍由宿主提供。Service 配置

JEV 判断不授予工具权限，也不证明业务操作已经成功。工具授权、ACL、参数校验、幂等及独立完成验证仍由你的应用负责。各页面分别说明建议、实际输入和执行结果的关系。

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从离线案例开始

运行案例无需密钥，展示检索、审核和有限修订。所有可运行源码位于 agentscope-examples/jev，入口包为 io.agentscope.examples.jev。 接入真实模型前，先了解 Noul、Choice、Score 与状态契约，再配置客户端和运行模式。文档中的概率阈值是示例值，应使用自己的业务样本校准。