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ガイド：受信トレイの仕分けを狭いモデルタスクに
投稿はJevガイドを引用し、受信トレイの仕分けを狭いモデルタスクに変え、コードが次の処理を決める方法を示している。
NVIDIA researcher Peter Belcak: "you're using a generalist to do this very small task" 32 minutes on finding agent tasks that smaller models can handle, with code deciding what happens next The Jev guide below turns inbox triage into a narrow model task: classify each message,
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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。
