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。
自動化ワークフローの意思決定層としてのJev
投稿は、Jev により多くの Zaps がパス構造を採用すると予測している。コードは決定論的決定、AI は確率的決定、人間は判断と例外を担当し、Jev が各自動化実行のパスを決定する意思決定層となる。
I expect we’ll start seeing more Zaps structured like this because of Jev. PATHS • Code: deterministic decisions • AI: probabilistic decisions • Humans: judgment and exceptions Jev becomes the decision layer that determines which path each automation run should take. The
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