В посте сравниваются упоминания в групповом чате, LLM-оркестратор и TypeSafe Jev для выбора отвечающего агента: медианная задержка 0,29 с и $0,00002 за сообщение.
$10k/month just to decide which agent should answer. not to answer. to decide. group chat + @mentions: fast, cheap, terrible UX. an LLM orchestrator: nice UX, 4-7s and $0.00046 a message. @typesafeai jev: 0.29s median, $0.00002. same decision, $20/month.
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.
