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。
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。
Computer Use is now faster with jev > LLM holds the memory/context > LLM uses agent-desktop to take snapshots and sends them to Jev to take action > Jev takes action by selecting the right element to interact with Cursor enabled, headless with @opencode and agent-desktop
· 892 likesOpen on X
More like this
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。
Jevで音声によるリアルタイムブラウザ操作を実現
ユーザーが音声でJevと対話し、文字起こしがJevに送られ約300msで確率が返り、ブラウザがクリックを実行。1回の判断コストは約0.0002ドル。
