Penulis menyoroti konsumsi token berlebih pada penilaian dalam pengembangan agen AI dan mencoba menghubungkan model Jev ke 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 memamerkan agen browser open source yang menggabungkan Browser Use dan Jev, menemukan penerbangan dalam 7 detik dengan biaya $0,0039, memakai ruang aksi baru tiap langkah, ruang status DOM, dan fallback LLM kecil untuk mengetik.
Scott Williams memprediksi model bergaya Jev kustom (parallel constrained decoding) akan membuat sistem agen perusahaan lebih efisien token dan menciptakan jutawan.
Pengguna memuji model JEV karena sangat cepat mereproduksi setiap gerakan dan perintah, dan percaya bot akan menjadi lebih pintar.
