Автор создал harness на Jev от TypeSafe AI, который учится в процессе работы и переносит шаги из вызовов LLM в код, снизив стоимость 100 000 оповещений о соответствии с более чем 290 000 долларов на Opus 5 до менее 26 000 долларов с agentrun().
We built a new harness using @typesafeai's Jev that cuts the cost of repetitive work by 90%. The harness learns the job as it runs, moving steps from LLM calls to code. Running 100,000 compliance alerts costs >$290K on Opus 5. With agentrun() we got it down to <$26K.
LLM хранит память и контекст, использует agent-desktop для снимков и отправляет их в Jev, который выбирает нужный элемент для действия, ускоряя Computer Use с поддержкой Cursor и headless-режима.
Riley Brown делится, что Jev от TypeSafe AI классифицировал 500 писем за секунды всего за 3,5 цента, демонстрируя быструю и недорогую классификацию почты.
Полное объясняющее видео о Jev — ИИ, который не пишет текст, а определяет, в какой отдел направить запрос и насколько он срочный.
