Agent

企业部署了好几个大模型，可算力总是有限的。我想做一套算力分配机制：先判断这次请求是什么、要多少能力，再结合业务规则、模型能力和实时负载，把有限的算力自动、合理地分给每一次请求，并且说清楚为什么这么分。

JEV-27B-VL 把快速概率判断和深度推理放进同一个模型。真正值得关注的不是又一个 27B 模型，而是 Agent 执行链路里可能被拆出来的那一层：Decision Layer。

企业 AI 推广初期，同样的算力可以让少数人用最好的模型，也可以让更多人先用起来。我倾向于后者：把模型路由当成算力预算管理，追求的不是单次质量最高，而是整体价值面积最大。

与其用大模型判断该调哪个大模型，不如让几十毫秒的决策模型坐在所有模型前面：结合任务特征、SLA 与实时算力状态，做企业 AI 的请求分流。

从 DeepSeek 公开的 DSec 沙箱基础设施出发，聊聊企业智能体平台里那条容易被忽略的链路——Sandbox：它的启动风暴、并发口径、隔离边界，以及我们现在该怎么测。

AI测试最难的地方，不是多了多少新的测试技术，而是原来习惯的“功能对不对”已经不足以回答“这个系统能不能上线”。把测试拆成功能、模型质量、RAG、Agent、性能、安全、稳定性七个部分，串成一张能落到测试方案和准出判断上的地图。