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。
投稿者は、自身のJevチケットルーターが1回のLLM呼び出しとコードによる次の処理決定を採用していると共有し、Anthropicのエージェント構築ガイド共著者Barry Zhang氏の見解を引用している。
Barry Zhang, coauthor of Anthropic's guide to building agents: "I work with some really resourceful startups and they can do everything within one LLM call" One model call, with code deciding what happens next My Jev ticket router follows that approach Jev proposes a