Jev 用法与案例：Browser Use、Agent 工作流

介绍 Jev 用于支持工单分派、路由和打标，不替代 Claude/GPT，而是补上代码里每天跑百万次的快速结构化判断。

作者描述 Fuse 的 agent 流水线：从客户反馈聚类到设计评审、代码评审、监控与自动修错，其中代码评审环节接入 Jev 来选懂相关代码且有空的人类评审者。

Laya 的 MLX 移植版在 Mac Studio M4 Max 上跑 Snake demo，每秒约 11 次决策，全部本地推理，零输出 token。

一段 17 分钟演讲切片，Jev 创始人称 Jev 比现有模型快 200 倍、便宜 400 倍且零幻觉，主张从人类偏好对齐走向校准决策。

文章主张先定位 agent 的成本黑洞，再决定怎么用 Jev 做决策路由，而不是盲目跟风接入。

中文整理版，涵盖 7 秒查航班、Claude Code 上下文清理、逐区块交易决策、Mac 操作、弹幕审核、盯 Codex 干活、马里奥等具体项目。

作者解释 Jev 不是 LLM 而是决策模型：给上下文和问题，毫秒返回结构化选项、概率与置信度，可用于路由模型、选工具、打分验证、加护栏和人工升级。

作者称同街区买房要 41 万美元，而用 Jev 花 14 小时、13.87 美元就建出了这栋房子，附加速视频。

作者列出 OpenRouter、OpenCode Zen、OrcaRouter 上可免费用的模型，并说明用 Jev 做 agent 路由/风险/暂停，聊天模型负责写作与工具调用。

作者基于 Jev 搭了实时工具，扫描公司 Slack 里的「企业废话」，并称效果不错。

完整教程含 API 配置和三个 demo：语音控制浏览器、AI 记忆、YouTube 预测器。

主张用确定性软件架构把 Jev（System 1）与前沿推理模型（System 2）连成 System 1.5。