Jev + LiquidAI LFM Personal Assistant
这是 Marius Vach 公开的项目资料。本站按原始来源展示项目信息，用中文说明适用场景和阅读边界；项目名、源帖与代码保持原样，便于逐项核对。
这条案例记录了什么
场景
工具选择、Agent 与模型路由
选择工具标识；参数校验、权限和执行仍由程序负责。
证据
社区公开项目或作者演示
原始来源：Marius Vach via X。作者自述，本站未独立复现。
时间与作者
Marius Vach
记录日期：2026-09-24。日期与身份应以原始资料为准。
怎样核对这个项目
- 先打开原始来源，确认作者、日期与 Jev 在项目中的具体用途。
- 如果提供仓库，再检查代码、运行要求和许可证；仓库存在不代表本站已经运行成功。
- 对速度、成本、准确率和规模数字，查看原文的任务、环境和计算口径。
- 工具列表和版本。
- 参数与权限检查。
- 不执行或人工复核分支。
- 路由候选是否完整。
原始文字与技术细节
以下内容保留原语言，供核对事实。中文页的场景说明是阅读提示，不是逐句翻译或实测结论。
展开英文项目摘要与原帖
项目摘要
Marius Vach describes pairing Jev with LiquidAI's LFM 2-350M-extract in a personal assistant: Jev decides which tool to call, while the smaller extraction model produces the arguments.
来源原文
Jev @typesafeai and @liquidai LFM 2-350M-extract is a nice combo. Jev decides which tools to call and LFM extracts the arguments from the query. Building a different personal assistant with it right now
原记录的限制
- The personal assistant is described as in progress; no repository or completed benchmark is linked.
- The post does not publish the tool schema, confidence thresholds, or failure handling.