JevでComputer Useを高速化：LLMの記憶とJevによる操作実行
LLMが記憶とコンテキストを保持し、agent-desktopでスナップショットを取得してJevに送信、Jevが適切な要素を選んで操作を実行し、Computer Useを高速化。Cursor対応、ヘッドレス運用も可能。
Jev：信頼度スコアで固定リスト分類を高速化
Jevは事前定義された回答と信頼度スコアを返し、高容量ワークフローで単純なケースを直接分類し、不確かなケースはより大きなモデルに委ねられます。
If the answer must come from a fixed list, why use a large language model every time? Jev returns a predefined answer with a confidence score. In a high-volume workflow, that could let straightforward cases move through classification while uncertain ones go to a larger model or
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テキストを書かないAI「Jev」の総合解説動画。問い合わせをどの部門に振り分けるか、緊急度はどれくらいかを判断するAI。
