Dieser Beitrag stellt einen Recruiter-Agenten vor, der automatisch Kandidaten anhand einer Beschreibung (z. B. „Founding eng, NYC, fintech“) sucht und Jev verwendet, um jeden Kandidaten zu bewerten und Kontaktinformationen zu geringen Kosten zu erhalten.
Hiring is no longer a problem, We built the best Recruiter agent It finds the people you want to hire and gets their email for a few cents. Here's how it works: - Describe the hire: "Founding eng, NYC, fintech" - The agent searches for free, and Jev scores every candidate
Der Autor testete Jev anhand eines Benchmarks mit 1.565 deutschen und englischen Geschäfts-E-Mails von Industrielieferanten in 10 Kategorien. Jev war weniger genau als Gemini, doch der Autor interessierte sich für die Fehlermuster und erwägt weiterhin den Produktionseinsatz.
Aaron Levie sagt, Jev helfe Agenten bei schnellen Entscheidungen in Workflows, Datenklassifizierung und Beurteilungen, mit einer Box-und-Jev-Demo, die einen Incident-Bericht aus Box abruft.
Fatih Yildiz sagt, dass Jev von TypeSafe AI für Observability-Entscheidungsmodelle vielversprechend aussieht, und merkt an, dass bei edge_delta die Latenz bei Frontier-Modellen für operatives Prioritäts-Scoring und Event-Routing steigt, weshalb Jev getestet wird.
