Агенты могут генерировать код, но понимание системного контекста остается сложной частью. Команды, успешно достигшие зрелости в ИИ, имеют слой контекста, который предоставляет агентам именно то, что им нужно, избегая потери времени и токенов в циклах исправлений. Это еженедельное обновление по дизайну систем рассматривает девять лучших мест для использования Jev — первой модели System One от Type Safe AI, которая в 100 раз быстрее и дешевле, чем пограничные LLMs. В отличие от больших моделей, пропущенных из-за стоимости, Jev открывает новые варианты использования. Ключевые приложения включают маршрутизацию моделей, где Jev направляет запросы к соответствующим LLMs, и защитные механизмы, которые обнаруживают угрозы безопасности перед передачей запросов. Другие варианты использования включают контроль вызова инструментов, triage почтовых ящиков, переранжирование фрагментов и оценку LLMs. Модель превосходно справляется с массовой разметкой и принятием решений в реальном времени, таких как торговля, а механизм уверенности обеспечивает правильное действие на основе результатов. Основной принцип заключается в использовании LLMs для генерации и Jev для окружающих решений. Кроме того, статья различает MCP и вызов функций, отмечая, что оба позволяют доступ к инструментам LLMs, но отличаются по месту реализации. Локальный вызов функций выполняется на машине пользователя, тогда как функции MCP могут находиться на удаленных серверах. Статья также определяет ИИ-агентов и агентный ИИ, объясняя, как слои оркестрации координируют несколько агентов к общим целям через планирование и обратные связи.