前两篇解决了"Agent 跑起来"与"Agent 连出去"，本篇回答一个更隐蔽也更普遍的问题：Agent 运行时大量出现的不是长链路推理，而是"该用哪个模型、哪些工具该暴露、这个操作能否放行、这条回答能否发布"一类高频小判断。把它们继续交给主模型顺便判断（慢、格式不受控）或硬编码规则（覆盖不了语义长尾），都会成为系统性的质量与成本负担。本篇引入 JEV——一个专门的结构化决策模型与组件集，为这类判断返回可直接写进分支的类型化结果：Noul 概率、Choice 单选、Score 评分。

四章是一条递进的学习路径：第 35 章先让读者亲眼看到一个判断返回 noul: 0.92，再把它与已学的生成模型（第 6 章）、工具（第 7 章）、中间件（第 9 章）、权限（第 10 章）逐一对照，讲清"资格"与"时机"的分工；第 36 章走通一个判断的完整生命周期——客户端、三种问题类型、OFF/SHADOW/ENFORCE 运行模式与两组状态契约；第 37 章用一条客服退款流程串起三个完整判断域（工具防护、证据检查、内容审核），每个域从场景配置走到可运行验证，其余七个域收敛为索引；第 38 章回答"证明判断值得信任"——条件评审、轨迹评估、批量回归与基线对照。

本篇有一条贯穿的退款客服主线：用户说"先查订单，未发货再退款"，工具选择保留查询与退款工具，执行防护拦截尚无证据的退款调用，草稿审核把"可以无条件退款"修订为保留条件，第 38 章再用真实对比数据回答"JEV 与文本模型谁更值得接管"。同样重要的是 JEV 的边界纪律：语义判断不授予工具权限，也不证明业务操作已经成功——授权、ACL、参数校验、幂等与独立完成验证仍由应用负责；所有概率阈值都是演示值，上线前必须用自己的业务样本校准。多数章节提供无需密钥的离线案例，读者可以先跑通执行链路，再切换真实后端。