Jev 用法与案例：Browser Use、Agent 工作流

视频演示：Jev 在 40 秒内分析 37 个品牌的 724 条广告，逐条拆钩子、形式、Offer、CTA 和落地页错配，成本 0.09 美元。

作者说明 6/25/49 只是 Ultrafast 实现在当前基准下的成绩，不代表 Jev 或 Browser Use 上限，并放出完整测试与方法。

Jev 只能从离散选项里挑工具，写不出搜索词，所以用 Mercury 2.5 高速生成参数补齐。

Jev 负责选工具，Mercury 2.5 生成工具参数，WebMCP 把网站功能包装成可调用工具。

Jev 单靠 DOM 操作只完成 25/49 项任务，接入 WebMCP 后全数通过，成本还降了 18%。

PlayCanvas 渲染 3DGS，LiteRT.js 在浏览器内做分割与检测，Jev 负责判定室内外、有无植被、能否通行。

韩文帖列出 Jev 可插入的决策点：模型路由、Agent 路由、工具选择、Browser Use、上下文压缩、批量分类、执行前安全检查和结果验证。

观点：搜索、重试、选工具、是否停止这类小判断不需要前沿大模型，用 Jev 当「交警」可让 agent 成本大幅下降。

他调侃 Jev 像给 AI Agent 打的「加速针」，并提到 arXiv 上已有人研究这个让 agent 更快更聪明的模型。

作者用 Jev 做第一个小项目：把银行邮件零样本分类为重要或不重要，自称效果完美。

GitHub 开源项目 JEV Trader 把读盘口、Jev 模型判断、挂单撤单、盈亏监控串成链上交易系统，盯 Monad 上 Kuru 的 MON-USDC 盘口约每 300ms 决策一次。

知乎作者实测 Jev 驾驶决策，改提示也压不住内置刹车倾向，认为它只是快速 JSON 分类器。