Автор описывает Jev как компонент, который фильтрует и принимает решения, а LLM углубляется только когда это оправдано. Это архитектура для ИИ-агентов и рабочих процессов, приоритизирующая вычислительные затраты и стоимость.
Para visualizar mejor lo que contaba antes: Jev filtra y decide. El LLM profundiza solo cuando merece la pena. Esta separación me parece de las arquitecturas más interesantes para agentes y workflows de IA actualmente. Priorizando siempre compute y coste.
Gregor Zunic представляет открытый браузерный агент, объединяющий Browser Use и Jev: поиск рейсов за 7 секунд и 0,0039 доллара, с новым пространством действий на каждом шаге, пространством состояний DOM и резервной малой LLM для ввода.
Скотт Уильямс прогнозирует, что кастомные модели в стиле Jev (параллельное ограниченное декодирование) сделают существующие агентные системы компаний более токен-эффективными и создадут миллионеров.
Пользователь хвалит модель JEV за чрезвычайно быстрое воспроизведение каждого движения и команды, считая, что боты станут умнее.
