Diskuterar en dual-engine-lösning med System-1 (JEV) för routing under 100 ms och System-2 för tung LLM-resonemang, för att undvika dyra anrop till stora modeller för varje mikrouppgift.
90% of AI agent setups burn money by routing every micro-task through a heavy LLM. Dual-engine fix: ⚡ System-1 (JEV): Sub-100ms routing 🧠 System-2: Heavy LLM reasoning What engine stack are you building on? #AI #Tech #SaaS #AgenticAI
Gregor Zunic visar en öppen källkods-webbläsaragent som kombinerar Browser Use och Jev, hittar flyg på 7 sekunder för 0,0039 $, med ny åtgärdsrymd per steg, DOM-tillståndsrymd och liten LLM-fallback för att skriva.
Scott Williams förutspår att anpassade Jev-modeller (parallell begränsad avkodning) gör befintliga agentsystem mer token-effektiva och skapar miljonärer.
Användaren berömmer JEV-modellen för dess extremt snabba reproduktion av varje rörelse och kommando, och tror att botar kommer att bli smartare.
