Uso de CowAgent para crear una herramienta de análisis de tickets por lotes en Jev: una llamada por ticket devuelve 7 clasificaciones, puntuaciones y juicios booleanos con distribuciones de probabilidad en unos 500 ms.
Had CowAgent build a batch ticket analysis tool on Jev. Jev doesn't generate text. You send content and typed questions, it returns classifications, scores and booleans, each with a probability distribution. One call per ticket, 7 judgments, ~500ms.
El autor comparte una experiencia con Jev: al principio parecía complicado, pero encajó al entenderlo como 'no dejar que la IA escriba texto'. Con la gestión de consultas como ejemplo, el enfoque convencional vuelca todo en GPT o Claude para analizarlo, mientras que Jev plantea un enfoque distinto.
El prototipo usa IA para estimar la duda o el interés a partir de los movimientos del cursor o la pausa antes de hacer clic, observando el comportamiento del cliente y complementando explicaciones o sugiriendo comparaciones.
El autor creó una demo de atención al cliente en tiempo real para comercio electrónico con Jev y gpt-live-1, que sugiere productos recomendados al instante según el habla del usuario durante la conversación, brindando una gran experiencia.
