JevでComputer Useを高速化：LLMの記憶とJevによる操作実行
LLMが記憶とコンテキストを保持し、agent-desktopでスナップショットを取得してJevに送信、Jevが適切な要素を選んで操作を実行し、Computer Useを高速化。Cursor対応、ヘッドレス運用も可能。
アクセスチケット自動化：Jevの判断コストは1パイサ未満
Kaustav Banerjeeがアクセスチケットの完全自動化ワークフローを共有：20ステップ中4つの判断はLLMではなくTypeSafe AIのJevが担当。LLMは一度だけ実行され、チケット全体で₹0.16、Jevの割合は1パイサ未満。
An access ticket came in. Here's the workflow that closed it, step by step, with what each step cost.20 steps. 4 judgment calls go to @typesafeai 's Jev, not an LLM. The LLM runs once. Whole ticket: ₹0.16. Jev's share: under 1 paisa. What ran: 1. Code pulls the repo + ticket
· 0 likesOpen on X
More like this
Jevが500件のメールを数秒で分類、コストはわずか3.5セント
Riley Brown氏が、TypeSafe AIのJevを使って500件のメールを数秒で分類し、コストはわずか3.5セントだったと共有。高速かつ低コストなメール分類を実証。
テキストを書かないAI「Jev」の総合解説動画
テキストを書かないAI「Jev」の総合解説動画。問い合わせをどの部門に振り分けるか、緊急度はどれくらいかを判断するAI。
