Der Autor bemängelt den hohen Token-Verbrauch bei Urteilen in der KI-Agenten-Entwicklung und testet die Anbindung des Modells Jev an Codex.
AIエージェント開発では「判断」にトークンを使いすぎる。 コード・設計・デバッグは高性能AIでよいが、テスト成否や分類などの単純判断までCodexに任せる必要はない。 判断専用モデル「Jev」をChatGPTと相談しながらCodexにつないでみた。 詳しくはコメント欄から↓
Gregor Zunic präsentiert einen Open-Source-Browser-Agenten, der Browser Use und Jev kombiniert, Flüge in 7 Sekunden für 0,0039 $ findet und dabei neuen Aktionsraum pro Schritt, DOM-Zustandsraum und kleines LLM-Fallback zum Tippen nutzt.
Scott Williams prognostiziert, dass Custom-Jev-Modelle (paralleles constrained Decoding) bestehende Agentensysteme token-effizienter machen und Millionäre hervorbringen.
Der Nutzer lobt die extrem schnelle Reproduktion jeder Bewegung und jedes Befehls durch das JEV-Modell und glaubt, dass Bots dadurch intelligenter werden.
