Agent-Native vs TypeSafe AI - Jev

Declare uma capacidade uma vez com defineAction() e ela fica disponível para o agente, a interface React, clientes HTTP e integrações, eliminando lógica duplicada.

O agente sabe o que o utilizador está a navegar, selecionar e editar, e ambos leem e escrevem a mesma base PostgreSQL como única fonte de verdade.

Dá aos agentes conhecimento reutilizável, contexto persistente e memória de longo prazo para deixarem de repetir explicações e erros.

Executa trabalho de agentes por agendamento ou evento e delega em agentes especialistas no mesmo espaço ou entre agentes ligados.

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.