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。
Jev 工作流：为每个队列设计清晰的下一步
该帖子讨论了 Jev 工作流中队列设计的原则：每个队列（如收件箱、招聘、赞助）都应配置明确的后续动作。Jev 负责文本分类，智能体准备交接，连接的工具执行下一步任务，未明确的证据则保留处理。
Every queue in a Jev workflow needs a useful next step. Inbox → support review Recruiting → recruiter follow-up Sponsorships → draft clarification Jev classifies the text. Your agent prepares the handoff, and connected tools handle the next task. Unclear evidence stays in
· 0 次赞在 X 打开
更多类似内容
Jev 数秒分类 500 封邮件，成本仅 3.5 美分
Riley Brown 分享使用 TypeSafe AI 的 Jev 在数秒内分类 500 封邮件，成本仅 3.5 美分，展示其高效低成本的邮件分类能力。
Jev AI 综合解说视频：不写文本的AI
介绍AI Jev的综合解说视频，它不写文本，而是判断咨询应路由到哪个部门及紧急程度。
