Ein kostenloser praktischer Kurs, der in 12 Notebooks 13 KI-Agenten-Anwendungsfälle mit Jev System One und einem LLM aufbaut, mit echten Ausgaben und Benchmarks.
该仓库是一个免费的端到端教程，包含12个Jupyter notebook，使用TypeSafe AI的Jev / System One模型构建13个AI智能体用例，并提供真实输出、基准测试和可运行的demo，是实质性的Jev集成与教学项目。
TypeSafeAITypeSafeAI/jev-harnessOfficialTypeSafeAI-Community-Repository, das einen Jev-basierten Vorschlagsprüfungs-Workflow implementiert: Ein LLM schlägt vor, Jev beantwortet vier enge Fragen, Code entscheidet und hinterlässt Belege; einschließlich Offline-Tests, Routing-Experimenten und einer Next.js-Demo.
hardness1020hardness1020/learn-agent-architectureErklärt, wie moderne KI-Agenten von Grund auf aufgebaut werden, einschließlich Schleifen, Werkzeugen, Speicher usw. Abschnitt 22 integriert TypeSafe Jev als Entscheidungskante im Graph-Engineering.
ekzhangekzhang/openjev-sglangJev-kompatibler API-Endpunkt basierend auf offenen Modellen (nur Prefill), der die TypeSafe Jev/System One-Bewertungsendpunkte mit Qwen3.6-35B-A3B auf SGLang implementiert.
