RohOnChain Jev Agent Workflow
这是 Roan 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
Agent 与模型路由
根据任务状态选择一条已定义的处理路径。
证据
社区公开项目或作者演示
原始来源：Original post on X by @RohOnChain。作者自述，本站未独立复现。
时间与作者
Roan
记录日期：2026-09-19。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。
- 路由候选是否完整。
- 模糊请求的回退分支。
- 完整任务成本与结果。
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
Jev 用于 24/7 交易系统的文章导读；作者声称判断低于 100ms。
来源原文
Jev is the FASTEST AI model ever built for trading It makes calibrated buy/sell decisions in under 100 ms That is one real decision on every single block, 24/7 In this article I've shown EXACTLY how to build HFT trading system with Jev (from scratch) https://x.com/i/article/2100887343809110016
原记录的限制
- Implementation details are based on the author's public post on X.
- Performance figures and benchmarks are author-reported community claims.
- Production deployments may require custom calibration and policy thresholds.