Jev + моделі прийняття рішень: агент вирішує лише при змінах
Автор ділиться поєднанням Jev з моделями прийняття рішень і додаванням монітора tinyfish, щоб агент вирішував лише при змінах.
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Новини запусків, пояснення, демо та проєкти спільноти навколо TypeSafe Jev, впорядковані за темами. Кожен запис веде до джерела в X.
Редакційна добірка · Не повний список · Ручне оновлення
01 / EXPLORE
0 means awaiting a verified post
Автор ділиться поєднанням Jev з моделями прийняття рішень і додаванням монітора tinyfish, щоб агент вирішував лише при змінах.
Ділимося патерном кодинг-агента: /ticket-triage питає Jev, куди дивитися, Cursor перевіряє репозиторій, Jev позначає можливі прогалини в тестах після diff, PHPUnit/Playwright перевіряють поведінку, а людина переглядає перед комітом.
Асистент Jev з відкритим кодом зчитує екран через служби спеціальних можливостей, використовує ШІ для оцінки намірів і рівня небезпеки, генерує 3 варіанти відповіді та підтримує заповнення одним дотиком без автоматичної відправки.
Команда Koimiao створила симуляцію Stanford Town за допомогою Jev. Це не ігрове демо, тут немає гравця: мешканці самі вирішують, куди йти, з ким зустрічатися і коли говорити, а люди можуть лише спостерігати. Включено демо та код на GitHub. Link
Завдяки тому, що Jev діє як швидкий та інтуїтивний шлюз перед викликом важкої LLM-генерації, гібридний конвеєр значно знижує витрати на токени та затримку, зберігаючи високоякісне вилучення пам’яті та побудову графа знань.
Автопілот Jev Engineering спрямований на розрив, коли рої ШІ-агентів добре виконують завдання, але не знають, коли зупинитися, наприклад, агенти, що працюють до 4000 кроків.
Користувач використав Jev для керування телефоном на Android: відкрив застосунок Uber, ввів маршрут і дійшов до екрана оплати за 9 дій приблизно за 21 секунду.
Автор показує, як Jev швидко знаходить вхід і точно заповнює інформацію про зовнішні посилання, а також планує перевести попередній Submit Agent у режим JEV.
У дописі показано, що Luna сама потребує ~39 викликів, ~5 хвилин, ~$0,037 за перемогу; тоді як Jev+Luna — лише ~4 виклики, ~1,7 хвилини, ~$0,009, що підкреслює ефективність і економічність Jev.
Луна мовчить, поки Jev не повторить той самий рух тричі без прогресу, а потім дає коротку підказку. Jev досі виконує кожен рух; Луна лише вказує.
JevTree розгортає кілька можливих майбутніх і об'єднує еквівалентні стани, перетворюючи локальні інтуїції на довгостроковий графік ймовірності, що дозволяє Jev автономно приймати багатокрокові рішення.
JEV перевищив 18K зірок за тиждень. jev-ultrafast розбиває кожне рішення браузера на операцію, ціль кліку та введений текст, тому один запит LLM замінює п’ять. Він бронює Цюрих—Лондон у Google Flights за 7,1 секунди, тоді як ChatGPT Operator витрачає 3 хвилини за $200/міс.