Agen dapat menghasilkan kode, tetapi memahami konteks sistem tetap menjadi bagian yang sulit. Tim yang berhasil dalam maturitas AI memiliki lapisan konteks yang memberikan agen tepat apa yang mereka butuhkan, menghindari pemborosan waktu dan token dalam perbaikan loop. Pekan ini, pembaruan desain sistem menjelajahi sembilan tempat terbaik untuk menggunakan Jev, Model Sistem Pertama Type Safe AI, yang 100x lebih cepat dan lebih murah daripada LLM frontier.

Tidak seperti model besar yang dilewati karena biaya, Jev membuka kasus penggunaan baru. Aplikasi kunci meliputi perutean model, tempat Jev mengarahkan prompt ke LLM yang tepat, dan pengawal yang mendeteksi risiko keamanan sebelum melewatkan prompt. Penggunaan lain meliputi pengendalian pemanggilan alat, triage kotak masuk, pere peringkat bagian, dan evaluasi LLM.

Model unggul dalam pelabelan massal dan keputusan waktu nyata, seperti perdagangan, sementara gate kepercayaan memastikan tindakan yang tepat berdasarkan hasilnya. Prinsip inti menggunakan LLM untuk generasi dan Jev untuk keputusan di sekitarnya. Selain itu, artikel membedakan antara MCP dan pemanggilan fungsi, dengan catatan bahwa keduanya mengizinkan akses alat LLM tetapi berbeda dalam lokasi implementasi.

Pemanggilan fungsi lokal berjalan pada mesin pengguna, sementara fungsi MCP dapat berada pada server jarak jauh. Artikel juga mendefinisikan agen AI dan AI agen, menjelaskan bagaimana lapisan orkestrasi mengkoordinasikan beberapa agen menuju tujuan bersama melalui perencanaan dan loop umpan balik.