美國公司 Cloudflare 於 2026 年 10 月 2 日發布 Clef 及 Clef-flash，兩款專為 AI 代理（AI agents，可以自主收集資訊、作出判斷並執行任務嘅 AI 系統）設計嘅「決策模型」。兩款模型均以 Qwen 為基礎，支援文字及圖像。
呢類模型點樣做嘢
「決策模型」唔似大型語言模型（LLM）咁生成長篇文字，而係為一組預設答案選項分配概率。收到客户投訴，Clef 會評估緊急程度並識別應由邊個團隊處理；下游程式可據結果自動轉發工單、觸發升級，或者將個案交回人類。
呢類模型填咗大型語言模型同傳統分類器之間嘅空位：語言模型可以推理及調用工具，但輸出唔穩定且速度較慢；傳統分類器速度快，但每增加一個新類別都須重新訓練。
速度係賣點，直接對壘 Jev
速度係 Cloudflare 嘅主要賣點。公司報告 Clef-flash 中位反應時間為 39 毫秒，Clef 為 209 毫秒，稱較其他競爭決策模型更快。Clef 直接對壘 TypeSafe AI 嘅 Jev 模型，API 完全兼容，客户可以輕易轉換。
Clef 嘅名稱取自音樂：clef（五線譜記號）將音高分配到五線譜嘅各條線上面，同為後續行動設定框架嘅決策模型道理相通。
官方立場：人「唔一定需要」喺環內
Cloudflare 表示，「人唔一定需要再喺代理決策之中」。代理可以「以程式方式收集脈絡、作出決策並對任務採取行動，或於需要時轉交人類」。
以上為 Cloudflare 官方數據及公開資訊，本站未執行獨立測試，亦未有實際使用紀錄。
阿調搞兩下
39 毫秒，人腦未反應，工單已經轉完。Clef 嘅設計哲學，權重全落喺「唔一定」三個字上面。
阿調想問兩個問題：第一，當一個 39 毫秒內做出嘅判斷出錯，例如將緊急投錯路由，責任喺邊？Cloudflare 嘅「於需要時轉交人類」條款，「需要」由邊個界定？第二，API 兼容 Jev 令轉換成本極低，但一旦生產線已經接入，遷移成本同資料風險已唔再係零。快，係賣點；可控，先係掣喺邊個手入面。
阿調｜深度調教
