Uma sessão de agente ficou presa em 992k tokens. O usuário fez o Jev da TypeSafe AI julgar cada chamada de ferramenta antiga, mantendo cada mensagem palavra por palavra, reduzindo para 379k tokens e retomando de onde parou.
life saving usecase: one agent session got stuck at 992k tokens. i let @typesafeai jev judge every old tool call, kept every message word for word, and got it to 379k. it picked up where it left off.
Gregor Zunic apresenta um agente de navegador open source que combina Browser Use e Jev, encontra voos em 7 segundos por US$ 0,0039, usando novo espaço de ações por passo, espaço de estados DOM e fallback de LLM pequeno para digitar.
Scott Williams prevê que modelos personalizados no estilo Jev (decodificação restrita paralela) tornarão os sistemas de agentes existentes mais eficientes em tokens, criando milionários.
O usuário elogia a reprodução extremamente rápida de cada movimento e comando do modelo JEV, acreditando que os bots se tornarão mais inteligentes.
