Agent-Native vs TypeSafe AI - Jev

Khai báo năng lực một lần bằng defineAction() và tác nhân, giao diện React, HTTP client cùng tích hợp đều dùng chung mã, loại bỏ trùng lặp.

Tác nhân biết người dùng đang duyệt, chọn và sửa gì, hai bên cùng đọc ghi một cơ sở dữ liệu PostgreSQL làm nguồn sự thật duy nhất.

Cấp cho tác nhân kiến thức tái sử dụng, ngữ cảnh lâu dài và bộ nhớ dài hạn để giảm việc phải giải thích lại và lặp lại lỗi cũ.

Chạy công việc của tác nhân theo lịch hoặc sự kiện, đồng thời ủy thác cho các tác nhân chuyên trách trong cùng không gian làm việc hoặc giữa các tác nhân kết nối.

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.