给 Agent 调度系统加一个小决策模型

测了一下 Jev，又把我前段时间想给 Holon 做的语义调度系统捡了起来。

当时重构 Holon 的调度系统，目标是让 Agent 可以像人一样，在多个工作项之间切换：一个工作项需要等待外部流程时，就先切到另一个工作项继续执行。

但遇到了一些难题，Agent 收到一个输入后，系统很难只靠静态规则判断：

• 这个 GitHub event 应该插入当前 turn，还是进入队列？
• 它和哪个工作项有关？
• Agent 处于 sleep 状态时，是否应该被唤醒？
• 一个已经过期的后台任务结果，是否可以直接丢弃？

这些问题本质上不是普通的状态机判断，而是语义判断。每次都调用一次 LLM，成本和延迟又太高。当时我想自己训练一个分类器来处理这些判断，但训练结果不太理想，模型有点保守，为了避免出错不下结论。也可能是我自己的数据量太小，于是最后作罢，只留了一个 hook，没有真正实现。

Jev 这种专门做小决策的模型，刚好适合放在这里。昨天试了一下，效果比预期好，所以我准备重新启动这个方案，再测试观察一段时间，后面再出个详细的报告给大家。

我感觉各大厂很快会跟进这种方案，估计各家都会带一个专门的 Decision Model，用来处理这类场景。