इस नाम का उल्लेख पिछले लेखों में भी हुआ था, इसलिए मुझे यह जानने में दिलचस्पी है कि यह क्या है https://t.co/7qiEKzo5Yd Jev AI ने AI एजेंट की सामान्य समझ को बदल दिया जूलियन गोल्डी SEO #AIसारांश #Claude #Codex Jev द्वारा AI एजेंट के निर्णय और स्वचालन में परिवर्तन 🔳 Jev की विशेषताएँ Jev लेखन उत्पादन के बजाय, चयन, मूल्यांकन और निर्णय जैसे निर्णय-आधारित कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया System 1 प्रकार का AI मॉडल है, जो तेज़ी और कम लागत के साथ बड़ी संख्या में निर्णयों को संभालने का उद्देश्य रखता है। 🔳 पारंपरिक मॉडलों के साथ भूमिका का विभाजन बड़े मॉडल अनुसंधान, योजना बनाना और लेखन उत्पादन जैसे कार्यों को संभालते हैं, जबकि Jev अगले टूल का चयन, प्रक्रिया को जारी रखने का निर्णय, मानवीय सत्यापन की आवश्यकता आदि जैसे संक्षिप्त उत्तरों से समाधान होने वाले निर्णयों को संभालता है। 🔳 गति और लागत वीडियो में, सामान्य AI मॉडल की तुलना में Jev 20 से 200 गुना तेज़ और 40 से 400 गुना कम लागत पर काम करता है, जिससे प्रदर्शन-उच्च मॉडल पर बड़ी संख्या में छोटे-छोटे निर्णयों को सौंपने की आवश्यकता कम होती है। 🔳 3 प्रकार के निर्णय Jev में, कई प्रस्तावों में से चयन (Choice), परिभाषित मापदंडों के आधार पर मूल्यांकन (Score), और Yes/No को संभावना के आधार पर निर्धारित करना (Probability-based) समर्थित है, और प्रत्येक निर्णय के साथ सहमति का स्तर प्राप्त किया जा सकता है। 🔳 सहमति के आधार पर स्वचालन यदि सहमति का स्तर उच्च है, तो स्वचालित प्रक्रिया होगी; यदि कम है, तो मानवीय सत्यापन की मांग की जाएगी। इस प्रकार, AI के गलत निर्णयों के साथ-साथ, AI के "अनिश्चित" स्थिति को भी संचालन नियमों में शामिल किया जा सकता है। 🔳 कई निर्णयों की समानांतर प्रसंस्करण एक ही परिस्थिति के संदर्भ में, कई प्रश्नों को समूहबद्ध करके, Jev प्रक्रिया क्रम, आपातकालीनता, सत्यापन की आवश्यकता, आदि को समानांतर में मूल्यांकन कर सकता है, जिससे AI-एजेंट में प्रतीक्षा समय कम होगा। ListItemIcon AI Research Paper Classification Example एक प्रयोग में, AI research paper के title, abstract, 24 candidate topics Jev को प्रदान किए गए। 18 प्रक्रियाओं की कुल लागत 8 सेंट, प्रति प्रक्रिया मध्यमान समय 256 मिलीसेकंड। ListItemIcon Email Sorting Example 500 emails Jev में classify करने पर, "reply", "further research", "hold", "human review" —— 500 emails में से प्रत्येक को 5-6 सेकंड में categorize करके, 3.5 सेंट में प्रसंस्कृत किया। ListItemIcon Lead Evaluation Example 700 leads and individual messages evaluate करने पर, 40 seconds में response prediction and confidence score generate हुए; mismatched leads detected; total cost: 9 cents. ListItemIcon Browser Operation Integration Browser agent में, प्रत्येक page change पर, Jev next action select करता है; text input only delegated to generative model. Video shows browser command count reduced from 1092 to 101; task time reduced by 25%. ListItemIcon Flight Search Caveat Example shows flight discovered in 7 seconds at <0.5 cents — but no booking was made. The 7-second measurement started only after initial page load. ListItemIcon Internal Link Optimization 586-page website ke liye internal links build karne par: 584 links placed in 45.1 seconds; 139 pages with no suitable destination received no links; total cost: 21 cents. ListItemIcon Model Routing एक सस्ता-तेज़ मॉडल (Jev) + प्रदर्शन-उच्च-महंगा मॉडल — Jev request type evaluate karke appropriate model route karta hai. Video shows LangChain integration example: use cheapest viable model for each task. ListItemIcon Tool Usage Safety Check AI agent tool execute karne se pehle Jev risk assess karta hai; safe → execute; risky → halt or human review. ListItemIcon Context Reduction Jev agent history ke tool calls ki importance evaluate karke unnecessary info remove kar sakta hai. Example: ~1 million tokens reduced to ~86k tokens in ~1 second. ListItemIcon Context Reduction Concerns Individual history items delete karne se long-term tasks ke past reasoning aur context kho sakte hain. Isliye deletion ki jagah summarization ke liye selection ka use bhi consider kiya ja sakta hai. ListItemIcon Jev Limitations Jev text, code ya research output generate nahi karta — sirf decision-making ke liye designed hai. High confidence ≠ guaranteed correctness; actual outcomes (e.g., file save) must be separately verified. ListItemIcon Input Design Importance Bas question field name se intent samajh nahi aata — question text aur options clearly define karna zaroori hai. Inadequate context ya information se decision quality kam hogi. ListItemIcon Pricing Video mein: ~4 cents per ~1 million input tokens; output currently free. 10,000 executions of 1000-token inputs ≈ 42 cents total. ListItemIcon What Matters: Task Completion Cost🔳 महत्वपूर्ण बात टास्क पूरा करने की लागत है जबकि निर्णय लेना स्वयं सस्ता हो सकता है, लेकिन यदि गलत रूटिंग के कारण एजेंट अनावश्यक प्रोसेसिंग करता है, तो कुल लागत बढ़ जाती है; इसलिए, प्रति निर्णय लागत के बजाय, टास्क पूरा होने तक की कुल लागत पर ध्यान देना आवश्यक है। 🔳 AI एजेंट की संरचना में परिवर्तन वीडियो में स्पष्ट किया गया है कि पहले एक ही मॉडल लेखन और निर्णय लेने का काम करता था, लेकिन अब एक विभाजित संरचना विकसित हुई है: बड़े मॉडल अनुसंधान और उत्पादन के लिए, Jev चयन, मूल्यांकन, स्वीकृति और एस्केलेशन के लिए, और कोड वास्तविक प्रोसेसिंग के लिए। 🔳 वर्तमान में उपयुक्त उपयोग एकीकरण सुविधा अभी प्रायोगिक चरण में है, और वर्तमान में मानव-दोहराए जाने वाले सरल और स्पष्ट निर्णयों—जैसे कि ईमेल वर्गीकरण, लीड मूल्यांकन, रूटिंग, और फ्लैगिंग—से प्रारंभ करना ही व्यावहारिक है। 🔳 वीडियो का निष्कर्ष लेखन और निर्णय-लेने को अलग करके, Jev जैसे तेज़ और कम लागत वाले मॉडल को दोहराए जाने वाले सूक्ष्म निर्णयों के लिए सौंपने से AI एजेंट की समग्र गति, लागत, और स्वचालन की सीमा में सुधार हो सकता है—यही वीडियो का मुख्य तर्क है।