wy-coliney/jev-browser-use

解決する問題

Jev Browser Use は、高速で専門的なモデル（Jev）と、より高性能な汎用エージェント（Codex）の間でワークロードを分割することで、ブラウザ自動化を加速します。すべてのクリック、スクロール、トグルを高コストで高遅延のモデルが処理する必要がなくなり、ブラウザベースの AI エージェントの速度低下を防ぎます。

仕組み

このプロジェクトは、Jev がアクセシビリティテキストに基づいて反復的なナビゲーションと制御アクションを処理するハンドオフメカニズムを実装しています。Codex は、高レベルの計画、テキスト入力、スクリーンショットの視覚的解釈、結果の最終検証を担当します。これにより、Jev がアクションを実行し、Codex が結果を検証するループが形成され、個々のインタラクションごとに新しいホストモデルのターンが発生するのを回避します。

対象ユーザー

Codex や他の AI エージェント（Claude Code など）のユーザーで、ダッシュボードのナビゲーション、設定の管理、レポートの確認など、反復的なブラウザタスクを実行し、遅延と API コストを削減したい方。

ハイライト

• 高速化： 特定のワークフローでブラウザ操作速度が 5〜10 倍向上すると主張。

• コスト効率： Jev の低コスト API を使用して反復的な決定を処理し、高価なモデルは複雑な推論に限定。

• 統合： Codex Skill またはプラグインとして動作し、追加のドライバーや npm 依存関係なしで既存のブラウザ接続を利用。

• ハイブリッドアプローチ： アクセシビリティテキストベースのナビゲーション（Jev）と視覚的判断（Codex）を組み合わせ。