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。
Jev をタスクルーターに：テスト40/40、Opus を使うのは18件中1件だけ
思考と実行を分離するアプローチ。オーケストレーターはタスクを書くだけで、小型モデルの Jev が Haiku・Sonnet・Opus のどれで実行するかを決定。テストは 40/40 成功し、現在は約18タスク中1つだけが Opus に回る。
A saída foi separar quem pensa de quem faz. Orquestradores só escrevem a tarefa. Um modelo pequeno, o Jev, decide quem executa e com qual modelo: Haiku, Sonnet ou Opus. Acertou 40 de 40 no teste. Hoje só 1 em 18 tarefas vai pro Opus.
· 1 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。
