CowAgent gebruiken om een batch-ticketanalysetool op Jev te bouwen: één aanroep per ticket retourneert 7 classificaties, scores en booleaanse oordelen met kansverdelingen in ongeveer 500 ms.
Had CowAgent build a batch ticket analysis tool on Jev. Jev doesn't generate text. You send content and typed questions, it returns classifications, scores and booleans, each with a probability distribution. One call per ticket, 7 judgments, ~500ms.
De auteur deelt een Jev-ervaring: het leek eerst lastig, maar werd duidelijk bij de gedachte 'laat de AI geen tekst schrijven'. Met de afhandeling van vragen als voorbeeld: de conventionele aanpak gooit alles naar GPT of Claude voor analyse, terwijl Jev een andere aanpak volgt.
Het prototype gebruikt AI om aarzeling of interesse te schatten uit cursor bewegingen of talmen voor het klikken, observeert het klantgedrag en vult uitleg aan of suggereert vergelijkingen.
De auteur bouwde een e-commerce realtime klantenservice-demo met Jev en gpt-live-1, die tijdens een gesprek direct aanbevolen producten voorstelt op basis van de spraak van de gebruiker, wat een geweldige ervaring oplevert.
