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TypeSafe AI 官方首页。系统介绍旗舰模型 Jev 与 System One 决策范式，专注于高速类型化代码决策而非自由长文本生成。
System One 决策模型 · 开发者生态导航
Jev AI 开发者资源库
专注收录依据官方资料整理的 Jev System One 决策模型客户端 SDK、架构模式与实证代码资产。
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TypeSafe AI 控制台与 Web Playground
官方开发者控制台。用于创建 API 密钥、查看用量额度，并在网页 Playground 中直接输入 State 和类型化问题进行实时交互测试。
官方文档
TypeSafe 官方技术文档库
官方核心技术文档。系统化讲解 System One 决策模型原理、State 上下文结构化建模、校准概率输出以及完整 API 接入指引。
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TypeSafe 机器可读文档索引 (llms.txt)
官方提供的标准化 llms.txt 知识索引，完整映射所有文档章节、原语契约和架构模式，专为 AI Agent 与自动化工具提供无幻觉上下文。
官方开源
官方 TypeScript / JavaScript SDK (@typesafe-ai/sdk) →
官方生产级 Node.js 与 TypeScript 客户端，完整封装 choice()、score() 与 noul() 原语函数，支持端到端严格类型检查、自动重试与错误分类。
官方开源
官方 Python SDK (PyPI: typesafe-sdk) →
官方 Python 客户端类库，同时提供同步 (TypeSafeClient) 与异步 (AsyncTypeSafeClient) 接口，内置 Pydantic 严格校验与重试策略。
官方开源
System One Python 适配器 (LLM 平替测试) →
官方开源的 TypeSafeClient 无缝平替适配器，底层通过通用 LLM 接口模拟 System One 结构化输出，便于无网测试与本地沙盒开发。
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官方 Agent 技能库 (Agent Skills) →
TypeSafe 官方维护的智能体技能集合，供 AI 编程助理快速掌握 System One 决策契约、原语构建规范与概率后处理逻辑。
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架构模式：意图分流与确定性路由 (Intent Routing) →
利用 Jev 的毫秒级判断能力对用户请求进行多维分类，结合校准置信度将请求精确分流到确定性业务代码、垂直领域大模型或人工坐席。
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架构模式：推测性扇出并发评估 (Speculative Fan-out) →
在单次 API 请求中同时提交数十个预判问题，宿主程序根据返回的置信度只处理高度确定性的分支，将多轮往返压缩为一次超低延迟调用。
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智能家居助理控制演示 (官方实证案例) →
官方实证参考案例与代码演示，利用推测性扇出架构在单一请求内同时评估空调、灯光与安防子系统意图，附官方演示视频与源码结构。
System One 架构特性
Jev 决策模型与传统生成式大语言模型有什么本质区别？
传统 LLM 是基于多轮自回归生成的慢思考系统（System Two）。而 Jev 是 TypeSafe AI 推出的旗舰级 System One 决策引擎，专为毫秒级、强类型、高确定性的代码运行时决策打造。通过对预设状态与类型化问题（Choice, Score, Noul）进行直觉式并发评估，直接输出可被业务逻辑调度的结构化概率与决策结果。