L'auteur a construit un harness avec Jev de TypeSafe AI qui apprend la tâche en cours d'exécution, en déplaçant des étapes des appels LLM vers le code, faisant passer 100 000 alertes de conformité de plus de 290 000 $ sur Opus 5 à moins de 26 000 $ avec agentrun().
We built a new harness using @typesafeai's Jev that cuts the cost of repetitive work by 90%. The harness learns the job as it runs, moving steps from LLM calls to code. Running 100,000 compliance alerts costs >$290K on Opus 5. With agentrun() we got it down to <$26K.
Le LLM conserve mémoire et contexte, utilise agent-desktop pour prendre des captures et les envoie à Jev, qui sélectionne le bon élément pour agir, accélérant Computer Use avec Cursor et en mode headless.
Riley Brown partage que Jev de TypeSafe AI a classé 500 e-mails en quelques secondes pour seulement 3,5 centimes, illustrant une classification rapide et peu coûteuse.
Vidéo explicative complète présentant Jev, une IA qui n'écrit pas de texte mais détermine vers quel service acheminer les demandes et leur urgence.
