Das Schwierige an einem überwachten Agenten ist die Häufigkeit der Rückfragen beim Menschen: zu oft hören sie auf zu lesen, zu selten entgeht etwas. Jev liefert eine Zahl von 0 bis 1: Über 0,9 fährt der Agent fort, unter 0,1 stoppt er, dazwischen fragt er nach.
The hard part of a supervised agent: asking the human too often and they stop reading; too rarely and something slips through. Jev gives you a number instead of a sentence. Say yes above 0.9 and the agent goes ahead. Say no below 0.1 and it stops. Anything in between, it asks
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.
