Jev 자동화 활용 사례

모델 호출 10회로 Google Flights 검색을 7.1초에 완료하고 토큰 사용량을 5.6배 절감

RTX 5090 한 장에서 공식 브라우저 동작 5개와 DONE 판단을 10.375초에 완료

같은 영화 검색에서 로컬 Laya와 API Jev를 비교해 392밀리초와 676밀리초에 동일한 결과를 반환

사용자가 착용 상황과 요구를 입력하는 동안 맞는 의류 컬렉션을 실시간 갱신

전체 앱을 매핑하고 각 영역에서 가능한 타입 지정 의사결정 활용 사례를 렌더링

자동 전화 시스템을 탐색하고 반복 통화에서 발견된 예외 상황을 처리

브라우저 에이전트와 타입 지정 판단을 결합해 채용 포털 지원을 2~3배 빠르게 완료

데스크톱 제스처를 밀리초 단위로 탐지해 현재 선택 요소의 동작으로 매핑

브라우저 에이전트 활동 로그를 3초마다 점수화해 세션 전체 평균을 계산

상시 실행 팀에서 브라우저 파일럿을 구동하고 예약 루틴, GitHub, 문서, MCP에 연결

브라우저 쇼핑의 각 단계를 약 0.1초에 선택하고 결제 입력은 안전한 카드 보관소에 넘기기

현재 YouTube 페이지를 정한 목표와 비교해 추천으로 주의가 흐트러지기 전에 알림

Google Flights 검색의 브라우저 행동을 선택해 약 7초에 작업을 완료

합법적 버그 바운티, 보조금, 경품, 오픈 소스 보상, 디자인 과제를 상시 검색해 수행 적합성을 판단

Wikipedia 링크 7개를 따라 평균 214밀리초 판단으로 Bookland에서 Akon City까지 5.9초에 도달

타입이 지정된 결정 뒤 프롬프트를 GrokBot에 전달해 실행하며 설정에 7분이 걸린다고 보고

Mac에서 실시간 선택지 12개를 정렬해 약 0.0000021달러와 0.18초가 걸리고 되돌릴 수 없는 작업 전에 멈췄다고 보고

자연어 질문으로 Fynk 현재 페이지 요소를 찾아 강조하고 조작

YouTube 자막의 모든 구간을 의미로 검색하고 입력 변화에 맞춰 해당 시점으로 이동

LLM이 브라우저 작업을 계획하고 Jev가 클릭과 키 입력을 선택하며 불확실한 단계는 인계

흉통 전화를 500ms에 판정해 환자를 의료진에게 바로 연결

답변 가능성이 가장 높은 에이전트로 대화를 라우팅하고 감정 순위를 매겨 아바타 상태를 갱신

관심 주제, 진정성, 답글 가치 기준을 충족하지 못한 X 피드 게시물을 숨김

‘대신 실행’, ‘컨트롤 가져오기’, ‘방법 보여주기’ 요청을 앱의 기존 동작과 UI에 매핑