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を活用したオープンソースのデスクトップ自動化arc-cua
開発者がオープンソースのarc-cuaを公開。エージェントがデスクトップ作業をJevに委任し、クリックと入力を実行。各操作後のスクリーンショットとLLM呼び出しは不要で、エージェントが計画しJevが実行する。
jev has now solved computer use, and it's fast. i built arc-cua - lets agents hand off a desktop task, and jev handles the clicks and typing until it's done. >no screenshot + LLM call after each action. >the agent plans, jev executes. open source. link below.
· 318 likesOpen on X
More like this
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。
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。
