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 Engineeringの動画を紹介する投稿。静的エージェントワークフローを、実行中に自己書き換え可能なグラフに変換する様子を、数百のルート、数千の交差、多様なエージェント・ツール・信頼度レベルという大規模例で示しています。
Jev Engineering turns a static agent workflow into a graph that can rewrite itself while running. the video is basically the problem at scale: hundreds of routes → thousands of crossings → different agents → different tools → different confidence levels Jev Engineering