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と確率付きDecision Treeでカレー店の問い合わせを処理
Treeや業務ルールをコードで定義し、曖昧な判断をJevに任せ、確率やconfidenceをログに残してカレー店の問い合わせ処理を検証した事例。
Jevを使って、カレー店への問い合わせを「確率付きDecision Tree」で処理する検証をしてみました。 Treeや業務ルールはコードで定義し、曖昧な判断をJevに任せる構成です。 確率やconfidenceをログに残すことで、「なぜHuman
· 0 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。
