Agent-Native vs TypeSafe AI - Jev

Déclarez une capacité une fois avec defineAction() : agent, interface React, clients HTTP et intégrations appellent le même code, sans logique dupliquée.

L'agent sait ce que l'utilisateur consulte, sélectionne et modifie, et les deux lisent et écrivent la même base PostgreSQL comme source unique de vérité.

Donnez aux agents une expertise réutilisable, un contexte persistant et une mémoire longue durée pour éviter répétitions et erreurs récurrentes.

Exécutez le travail des agents selon un planning ou des événements et déléguez à des agents spécialisés dans un espace ou entre agents connectés.

Jev outputs typed decisions that application code can act on directly, rather than prose that must be parsed and interpreted.

Every decision carries an estimate of how confident the model is, so you can set thresholds for autonomous action versus human escalation.

TypeSafe reports Jev at roughly 193x faster and 444x cheaper than LLM-based workflows on comparable System One tasks, with a price of $42 per billion input tokens.

Because confidence estimates expose uncertainty, Jev is designed to avoid hallucination-style failures in automation, enabling zero-hallucination decision paths where confidence is high.