Jev 加速 Computer Use：LLM 记忆配合 Jev 执行操作
LLM 持有记忆与上下文，通过 agent-desktop 截图并发送给 Jev，由 Jev 选择正确元素执行操作，实现更快的 Computer Use，支持 Cursor 与无头模式。
用 TypeSafe Jev 构建 harness，将重复工作成本降低 90%
作者用 TypeSafe AI 的 Jev 构建新 harness，运行时学习任务并将步骤从 LLM 调用迁移到代码，使 10 万条合规告警成本从 Opus 5 的逾 29 万美元降至 agentrun() 的不到 2.6 万美元。
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.
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