TypeSafe открыла ранний доступ к модели Jev для типизированных решений

TypeSafe AI открыла ранний доступ к Jev — модели, которая не генерирует свободный текст, а возвращает типизированные вероятностные решения по заданной схеме.

По описанию компании, Jev принимает общее состояние и набор заранее определённых вопросов, которые можно обработать параллельно в рамках одного запроса. На выходе получается не обычный ответ чат-модели, а структурированный результат для трёх типов задач: бинарного решения, выбора из вариантов и оценки по шкале. Детали API и примеры компания привела в анонсе: TypeSafe AI.

Практически это выглядит как отдельный слой перед агентом или маршрутизацией: сначала получить формализованную оценку, а затем решать, какой инструмент вызывать, куда направлять запрос и нужно ли вообще выполнять действие с повышенным риском. Отдельно заявлена интеграция с LangChain через TypeSafeClassifier, который возвращает результат классификации вместо стандартного сообщения LLM.