Agent-Native は月間 52,065 訪問、前月比成長率 +90.7%、料金体系無料を記録しています。TypeSafe AI - Jev は月間 6,148,688 訪問、成長率 -36.4%、料金体系有料を記録しています。
エージェントとUIが同じ機能を共有するオープンソースTypeScriptフレームワーク
TypeSafe AI is an AI lab building machine-native intelligence infrastructure, and Jev is its first System One Model — a model designed to make decisions inside software rather than reply to humans. Instead of returning strings, Jev accepts structured questions and returns typed decisions with calibrated confidence scores, so applications can act autonomously when confidence is high and escalate for human review when it is not. TypeSafe reports roughly 193x faster and 444x cheaper performance on System One workloads compared with general-purpose LLMs.
| 項目 / 指標 | | |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | agent-native.com | typesafe.ai |
| 料金モデル | 無料 | 有料 |
| 月間訪問数 | 5.21万 (52,065) | 614.87万 (6,148,688) |
| 前月比トラフィック増減 | +2.48万 (+90.7%) | -351.3万 (-36.4%) |
| 主要市場とシェア | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (98.6%) | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (26.4%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 2.26万 | 314.11万 |
| ユーザー評価 | 4.4 | 4.2 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |
エージェントとUIが同じ機能を共有するオープンソースTypeScriptフレームワーク
defineAction()で機能を一度宣言すれば、エージェント、React UI、HTTPクライアント、各種連携が同じコードを呼び出し、実装の重複を排除できます。
ユーザーが閲覧・選択・編集している内容をエージェントが把握し、双方が同一のPostgreSQLデータベースを唯一の正として読み書きします。
再利用可能な専門知識、永続コンテキスト、長期メモリをエージェントに付与し、説明の繰り返しや同じ失敗を減らします。
スケジュールやイベントに応じてエージェント作業を実行し、同一ワークスペース内または接続されたエージェント間で専門エージェントに委任できます。
TypeSafe AI is an AI lab building machine-native intelligence infrastructure, and Jev is its first System One Model — a model designed to make decisions inside software rather than reply to humans. Instead of returning strings, Jev accepts structured questions and returns typed decisions with calibrated confidence scores, so applications can act autonomously when confidence is high and escalate for human review when it is not. TypeSafe reports roughly 193x faster and 444x cheaper performance on System One workloads compared with general-purpose LLMs.
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.
GPT-6 Astra、Sol、Luna、そしてリアルタイムのマルチモーダルエージェントを展開するためのエンタープライズ開発者プラットフォームと API。
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