Guia e comunidade independentes para programadores
Informações oficiais sobre o Jev: typesafe.ai

O modelo Jev AI.
Da ideia ao código.

O Jev é o primeiro modelo System One da TypeSafe. Devolve decisões tipadas e probabilidades que a sua aplicação pode usar. Veja em que situações faz sentido e como integrar a API.

Escolher pela tarefa

O que distingue o Jev?

A TypeSafe descreve o Jev como um modelo System One: devolve respostas de tipos definidos e probabilidades, em vez de gerar texto livre. Compare-o com modelos generativos e regras em código para escolher a abordagem certa.

AspetoJevLLMs generativosRegras em código
SaídaOpções, pontuações e probabilidades definidas antecipadamenteTexto, código ou saída estruturada flexívelValores determinados por condições explícitas
VelocidadeOtimizado para baixa latência; a TypeSafe indica 70–500 ms nos seus testesDepende do modelo, prompt e comprimento da saídaGeralmente muito rápido para condições conhecidas
Mais indicadoDecisões repetidas que exigem interpretar a entradaEscrita, raciocínio complexo e tarefas abertasCondições claras e estáveis
Limite principalNão gera texto livre; uma resposta tipada também pode estar erradaAs respostas podem exigir processamento e validaçãoDifíceis de manter quando a entrada é ambígua
i

Os números de velocidade vêm de testes da TypeSafe sobre tarefas específicas de decisão estruturada. Não são uma avaliação independente nem uma garantia geral. Ler a metodologia

Qual escolher?

Se as respostas já estão definidas, mas é preciso interpretar a entrada, o Jev pode ser útil. Para gerar texto ou código, use um modelo generativo. Se as condições são claras, escreva-as diretamente como regras.

A ideia central

Para decisões que a sua aplicação toma todos os dias.

O Jev avalia texto ou dados estruturados de acordo com as perguntas que definir. Devolve opções, pontuações e probabilidades que o código da sua aplicação pode utilizar diretamente.

Jev em três etapasExemplo de funcionamento · não é uma resposta real do modelo
01Mensagem do cliente

“A minha subscrição foi cobrada duas vezes. Podem ajudar?”

02Pergunta e opções

Que equipa deve tratar disto?

Respostas possíveis: faturação · apoio técnico · vendas
03Resultado em formato definido
FaturaçãoJev

Probabilidade ilustrativa 0.92

01

Fornecer contexto

Envie texto, dados JSON ou uma lista de textos. O Jev ainda não aceita imagens, áudio nem vídeo como entrada.

02

Definir as respostas possíveis

Antes da chamada, escolha o formato de resposta: uma opção, uma pontuação ou um valor para uma pergunta de sim ou não.

03

O código decide o passo seguinte

Use o resultado e o grau de confiança para encaminhar um pedido, pedir revisão humana ou iniciar uma ação. Um formato correto não garante uma decisão acertada.

Com base na documentação oficial da TypeSafe

Onde se aplica

Decisões concretas em aplicações reais.

O Jev adequa-se a decisões repetidas cujas respostas possíveis já estão definidas. Estes exemplos são pontos de partida; avalie os resultados com os seus próprios dados.

01

Apoio ao cliente

Classifique reclamações e comentários de comerciantes, avalie a urgência e encaminhe cada caso para a equipa certa. Os casos incertos passam por revisão humana.

Decisão de exemploÉ um problema de faturação ou técnico?
02

Recomendações e ordenação

Filtre um feed segundo as preferências expressas pelo utilizador e avalie a relevância dos conteúdos, combinando-a com os seus próprios critérios de ordenação.

Decisão de exemploQuão relevante é este item para o pedido?
03

Orquestração de agentes

Encaminhe pedidos para um modelo, ferramenta ou agente; decida quando pesquisar e confirme se o resultado permite avançar.

Decisão de exemploEste pedido deve seguir para um modelo especializado?
04

Moderação e segurança

Verifique mensagens, alterações de código e chamadas a ferramentas com regras concretas. Envie casos de risco ou incertos para revisão humana.

Decisão de exemploEsta mensagem viola a política?
GitHubjev-guard
05

Jogos e simulações

Com o estado do jogo e uma lista limitada de jogadas válidas, o Jev escolhe a próxima ação de um adversário de IA ou NPC. O código do jogo valida as regras e executa a ação.

Decisão de exemploQue jogada válida deve o adversário fazer a seguir?
06

Automatizações pessoais

Organize emails e notificações segundo as suas regras, avalie o estado da casa inteligente ou decida quando executar uma rotina.

Decisão de exemploEsta notificação justifica interromper-me agora?
GitHubHA-Jev
Começar

Comece com uma decisão concreta.

Comece por uma avaliação específica de que a sua aplicação já precisa. Defina as respostas possíveis e decida em código como utilizá-las.

01

Escolher uma decisão

Por exemplo, encaminhar um pedido ou avaliar a relevância de um item.

02

Definir as opções

Defina a entrada, as perguntas e as respostas permitidas antes de chamar a API.

03

Gerir a incerteza

Use as probabilidades e o grau de confiança para decidir quando agir e quando pedir revisão humana.

Exemplo com a API

Integre o Jev no seu código.

Este exemplo de TypeScript no servidor envia uma mensagem de apoio ao cliente e duas perguntas com um formato de resposta definido ao Jev 1.13, através do OpenRouter. A chave da API fica no servidor; a sua aplicação decide como usar os resultados.

Experimentar Jev grátis
TypeScript no servidortypesafe/jev-1.13
const apiKey = process.env.OPENROUTER_API_KEY;
if (!apiKey) throw new Error("Set OPENROUTER_API_KEY");

const response = await fetch("https://openrouter.ai/api/alpha/decisions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer " + apiKey,
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "typesafe/jev-1.13",
    state: "My card was charged twice. Please help ASAP.",
    questions: {
      department: {
        type: "choice",
        instructions: "Which team should handle this?",
        criteria: {
          billing: "Payments and refunds",
          technical: "Bugs and integrations"
        }
      },
      urgent: {
        type: "noul",
        instructions: "Does this message need urgent attention?"
      }
    }
  })
});

if (!response.ok) throw new Error("Jev request failed: " + response.status);
const {answers} = await response.json();

if (answers.department.choice === "billing" && answers.urgent.noul > 0.8) {
  // Route to the billing review queue.
}
URL da APIPOST /api/alpha/decisions
Entradastate + questions
Saídaanswers

Como ler a resposta

choice indica a equipa responsável; noul devolve um valor entre 0 e 1 para a pergunta de sim ou não. O seu código combina ambos com as regras de encaminhamento.

Antes de utilizar em produção

Teste com pedidos representativos, registe a versão do modelo e envie os casos incertos ou de grande impacto para revisão humana. O valor 0,8 é apenas um exemplo.

Referências da API: OpenRouter · TypeSafe

LangChain · Python

Integrar o Jev ao harness de um agente LangChain

O harness coordena as chamadas ao modelo e às ferramentas. Num ponto de decisão, o Jev lê uma mensagem, uma chamada de ferramenta proposta ou o estado do agente e devolve uma resposta tipada. Seu código define o próximo passo; as tarefas abertas continuam com o modelo de chat.

ModelRouterMiddlewarebefore_agent → wrap_model_call

Classifique a última mensagem antes da execução, escolha um modelo e mantenha essa escolha durante a tarefa. A opção, as probabilidades e a confiança continuam disponíveis no estado do agente.

AutoModeMiddlewarewrap_tool_call

Verifique uma chamada de ferramenta antes de executá-la. Se o Jev identificar risco ou falta de autorização, o middleware bloqueia a chamada e devolve um ToolMessage de erro. Ele não pede aprovação humana.

TypeSafeClassifierChoice · Score · Noul

Você também pode criar pontos de verificação: passe mensagens ou o estado do agente ao TypeSafeClassifier em um middleware próprio e use Choice, Score ou Noul para decidir o fluxo ou solicitar revisão.

O que significa cada campo

O pedido define as perguntas e o formato esperado. A resposta contém um resultado para cada pergunta. Estes são os campos JSON usados no exemplo.

Pedido

model
O identificador do modelo. O exemplo fixa Jev 1.13 para tornar a versão explícita.
state
O texto ou os dados estruturados a avaliar, como uma mensagem de apoio.
questions
Um objeto cujas chaves são os nomes das perguntas. As mesmas chaves aparecem depois em answers.
type
O formato da resposta: choice seleciona uma opção; noul devolve um valor para uma pergunta de sim ou não.
instructions
A decisão concreta que o modelo deve tomar.
criteria
Para choice, as opções permitidas e uma breve descrição de cada uma.

Resposta

answers
Um resultado por pergunta, com o mesmo nome.
choice
A opção escolhida, aquela com maior probabilidade.
probabilities
A probabilidade de cada opção; os valores somam 1.
confidence
Um grau de confiança calculado a partir da distribuição de probabilidades, diferente da probabilidade da opção escolhida.
noul
Um valor entre 0 (não) e 1 (sim) para uma pergunta binária.

Uma resposta no formato certo pode estar errada. Teste casos representativos e defina limiares de encaminhamento adequados à sua aplicação.

Projetos

System One.

Jev é o modelo da TypeSafe. A comunidade também explora decisões rápidas e estruturadas com modelos abertos e outras interfaces. Compara o código, as abordagens e os respetivos limites.

Projetos independentes da comunidade, não versões oficiais do Jev.

Guia System One para programadores Ver todos os projetos no GitHub
Dados abertos e novidades da comunidade Abrir o Jev AI Radar no GitHub
Em torno do modelo

O que diz a comunidade.

Reunimos os pontos principais das discussões de lançamento, do SDK oficial e de um vídeo independente. Conheça o essencial aqui e consulte as fontes quando quiser aprofundar.

X

A TypeSafe publica no X novidades e informações sobre o produto. São declarações da própria equipa; confirme os detalhes técnicos na documentação antes de os usar.

Ver a fonte

GitHub

O SDK oficial para JavaScript e TypeScript inclui a API, exemplos e histórico de versões. É um bom ponto de partida para perceber como escrever um pedido ao Jev em código.

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Hacker News

A discussão de lançamento aborda possíveis aplicações, formas de avaliação e o que fazer com respostas erradas apesar de um grau de confiança elevado. É uma conversa entre programadores, não um teste de desempenho.

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ThursdAI · TypeSafe AI

Jev na prática: uma conversa com a TypeSafe

Allie Laabs, da TypeSafe, explica no ThursdAI o System One e as respostas Choice, Score e Noul. Os apresentadores testam a classificação de publicações, mostram uma demonstração de Doom e discutem os limites do Jev.

Ver a fonte
Ver nesta página

Jev em vídeo: decisões estruturadas e limites

Neste vídeo independente, RepoChad analisa o formato de saída, os números de velocidade apresentados pela TypeSafe, demonstrações e questões em aberto. O vídeo só é carregado depois de carregar em reproduzir.

Ver a fonte
As pessoas por trás do Jev

Uma nova forma de integrar decisões de IA no software.

A TypeSafe AI apresentou o Jev como o seu primeiro modelo System One. O objetivo declarado é tornar decisões rápidas e estruturadas utilizáveis nos fluxos de software comuns.

O fundador Diogo Almeida trabalhou anteriormente na OpenAI e na Google Brain. Segundo a TypeSafe, o seu trabalho em seguimento de instruções e RLHF influenciou a investigação por trás do ChatGPT.

Perguntas frequentes

As respostas às perguntas mais comuns.

O Jev é um chatbot?

Não. O Jev foi concebido para devolver decisões tipadas e probabilidades, não respostas de conversa livres ou código gerado.

Pode ser usado em recomendações?

Pode ajudar a pontuar ou reordenar candidatos pela relevância semântica. Um sistema completo também precisa de seleção de candidatos, regras de negócio, avaliação e lógica própria de ordenação.

Uma saída tipada significa que a decisão está certa?

Não. O tipo limita o formato, mas a opção escolhida pode estar errada. Teste com dados representativos e trate a incerteza no código.

Onde posso aprender a usar Jev?

Comece pela documentação e pelo SDK oficiais da TypeSafe. A página do modelo no OpenRouter também permite aceder ao Jev através da plataforma.

Começar por uma pergunta

Experimente o Jev numa decisão concreta.

Defina uma pergunta e as respostas possíveis. A sua aplicação decide o que fazer com o resultado.

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