Автор делится, что его маршрутизатор тикетов Jev использует один вызов LLM, а код решает, что делать дальше, ссылаясь на Барри Чжана, соавтора руководства Anthropic по созданию агентов.
Barry Zhang, coauthor of Anthropic's guide to building agents: "I work with some really resourceful startups and they can do everything within one LLM call" One model call, with code deciding what happens next My Jev ticket router follows that approach Jev proposes a
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.
