এজেন্ট মূল্যায়নের একটি গোপন সমস্যা রয়েছে: সিদ্ধান্তকারী নিজেই অবিশ্বস্ত হতে পারে। একটি নতুন পরীক্ষায় Jev-কে GPT-5.6 Luna, Terra এবং Claude Sonnet 4.6-এর সাথে পরীক্ষা করা হয়েছিল। ফলাফল: → 500/500 বাইনারি সিদ্ধান্ত মানব অরাকলের সাথে মিলে গেল → 92–913× কম স্কোর ভ্যারিয়েন্স → 0.44s গড় ল্যাটেন্সি → প্রতি মূল্যায়নে $0.00035 Jev একটি অনুচ্ছেদ তৈরি করে তারপর সেটিকে স্কোরে পরিণত করে না। এটি সরাসরি একটি সংগঠিত সিদ্ধান্ত নেয়। এটি এজেন্ট মূল্যায়নের অর্থনীতিকে পরিবর্তন করতে পারে। সস্তা, দ্রুত বিচারকদের মাধ্যমে দলগুলি আরও বেশি ট্রেস মূল্যায়ন করতে, আরও বেশি রিগ্রেশন চেক চালাতে, এবং প্রতিটি এজেন্ট আপডেটের চারপাশে ফিডব্যাক লুপকে আরও শক্তিশালী করতে পারবে। গুরুত্বপূর্ণ সতর্কবাণী: এটি একটি সংকীর্ণ, প্রাথমিক পরীক্ষা। কিন্তু দিকটি অত্যন্তআকর্ষণীয়: বিশ্বস্ত এজেন্টগুলির জন্য শুধুমাত্র ভালো মডেলই যথেষ্ট নয়, ভালো বিচারকওপ্রয়োজন।