APUS開源國內首批Jev跨平臺復現：國產模型實現秒級決策
為何重要
此成果驗證了「快慢分工」Agent 架構在工程落地的有效性，解決了匯入大型模型與 API 依賴的成本瓶頸。對產業而言，標誌著端側 LLM 能夠脫離雲端支援複雜任務，強化了本土 AI 工具在隱私與自主性上的競爭力。
9月19日，APUS旗下AI實驗室發布了針對「Jev」決策模型的首個獨立開源復現成果，將其包裝為 fast-browser-use Agent Skill，驗證了在無依賴閉源 API 的情況下，透過端側算力完成高頻智慧化決策的可行性。
- 該專案以 MIT 協議發布，支援 macOS、Linux、Windows 三大作業系統，並可在無 GPU 的裝置上執行。
- 在 Apple M2 Pro 消費級筆電上進行維基百科檢索的中位耗時約 18 秒，表單填報與導航任務僅需 3 秒左右。
- 開箱即用的
fast-browser-use支援透過一行命令接入 Claude Code、Codex、OpenCode 等主流程式設計智慧體。