Browser Use 的一位开发者让 AI 在 Google Flights 上搜索苏黎世飞伦敦的航班,大约 7 秒就完成了,而负责每一次点击的那个模型,一个字都没写。这个模型叫 Jev AI,是 TypeSafe 在 9 月 15 日推出的。它不写字,只做决定,还会告诉你它有多大把握。
每个按钮、每个栏位都是 Jev 挑的,只有两个城市名是一个小型聊天模型打上去的。开发者 Gregor Zunic 算出的成本是 0.0039 美元。
7.07 秒找到航班。来源:Browser Use 的 GitHub
这个示范只搜索,而且只是「同一个任务重复三次」,不是可靠度测试。那 0.0039 美元是开发者按 token 数量算出来的估计,不是账单。
如果你正在为 AI 自动化付钱,账单里有一部分根本不是写东西,而是一个个小决定。
Jev AI 是什么?
Jev AI 只给三种答案:从清单里选一个、按量表打分,或者给出是或否的概率。
TypeSafe 列出了 Jev 适合做的十种决定,包括打分、分派,还有检查另一个 AI 的输出。价格是每一百万个输入 token 0.042 美元,答案免费。(token 是一小段文字,常常只是一个词的一部分。)
Jev 可以帮你省时间或省钱的两个地方
你不会直接用 Jev,它藏在别人帮你做的软件里面。下面的分数都是虚构的。
牙科诊所的 WhatsApp
病人传来:
「Hi doc, saya buat extraction yesterday. Sekarang bleeding tak stop. Normal ke?」
这种讯息,你不会想让一般的聊天机器人自己决定。Jev 回答你设定的问题:
WhatsApp 讯息
↓
Jev
↓
intent(意图):
appointment 0.01
price_question 0.01
medical_question 0.24
urgent_issue 0.74
needs_human: true 0.96
safe_for_bot: false 0.93
↓
你的软件
↓
马上通知员工
另一位病人传来「Hi nak tukar appointment Sabtu 3pm ke Ahad boleh?」,结果是:
intent = reschedule
confidence = 0.99
needs_human = false
这条交给预约系统处理。TypeSafe 自己的客服测试流程也是这样:Jev 读讯息,程序决定下一步。
┌→ 预约系统
│
WhatsApp → Jev ─┼→ 员工
│
├→ CRM
│
└→ 聊天 AI → 回复客户
回复由聊天 AI 来写:「Boleh 😊 Saya boleh bantu tukar appointment. Ahad ada slot 11 pagi dan 2 petang.」Jev 不用写马来文,但得看懂马来文,而 TypeSafe 说非英文「可以处理,但效果没那么好」,所以要拿你真实的讯息测试。Jev 的工作只有一个问题:这是什么,软件该怎么做?
冷气承包商的询问
来了两条询问:
「Boss 2hp inverter Daikin berapa?」
「Hi, we're opening a 12,000 sqft restaurant in PJ. Need approximately 18 units including installation. Can someone come for site visit?」
第二条,Jev 给出:
intent → quotation
residential → false
commercial → true
lead_value → HIGH
purchase_intent → 0.94
needs_site_visit → 0.91
spam → 0.01
接着:
高价值商机
↓
在 CRM 建立商机
↓
分配给资深销售员
↓
马上 WhatsApp 销售员
「berapa?」那条留在自动流程里。员工只会被真正需要他们的询问打扰。
有把握就自己做,没把握就交给人
TypeSafe 的把握度指南让有把握的答案自己执行,没把握的交给人处理,还补了一句:
同一个系统里的不同动作,应该按照出错的后果,设定不同的门槛。
价格询问看错了,损失一分钟。漏掉一个流血不止的病人,代价就大得多。而且这个分数是按大量答案校准的,TypeSafe 也说这「不保证单一答案正确」。
Jev 才推出几天,还在抢先体验阶段,开发商也无法证明价格没有补贴,所以我们现在还不会把正在运作的流程搬到 Jev 上。把决定和写作分开,这件事现在就值得做。
这个星期可以做什么
列出员工每天手动做的三个判断,连同每个判断可能的答案。标明哪些可以自己跑、哪些一定要交给你,然后问帮你做系统的人,这些判断能不能交给决策模型。
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