에이전트형 앱에서 LLM 대비 이론적 이득(속도 / 비용 / 신뢰성) 순으로 나열한 상위 10가지 Jev 활용 사례:

1.) 모델 라우팅 (Model routing)
간단 작업 → 저비용 모델. 복잡 작업 → 최첨단 모델. “비밀번호 재설정” 같은 일에 Opus를 소모하는 것을 중단하세요.

2.) 도구 호출 위험 게이트 (Tool-call risk gates)
에이전트가 셸(shell)을 건드리거나, 비용을 지출하거나, 삭제하기 전에 승인/차단/상향 조치합니다.

3.) 의도 + 도메인 분류 (Intent + domain triage)
요청을 한 번만 분류하고, 적절한 프롬프트/도구를 로드하며 2K 토큰의 논쟁을 피합니다.

4.) 루프 중지 / 계속 결정 (Loop stop / continue decisions)
무한 에이전트 루프를 초기에 종료시킵니다. 대부분의 팀이 무시하는 가장 큰 신뢰성 확보 방안입니다.

5.) RAG 재순위화 (RAG reranking)
쿼리↔청크 쌍을 빠르게 점수화합니다. LLM은 합성(synthesis)에만 사용하고, 구절 검색에는 사용하지 않습니다.

6.) 가드레일 및 정책 검사 (Guardrails & policy checks)
개인 식별 정보(PII), 탈옥(jailbreak), 안전하지 않은 의도를 에세이 형식의 거부 대신 자신감 있는 예/아니오로 처리합니다.

7.) 추적 / 단계 검증 (Trace / step verification)
마지막 도구 호출이 실제로 도움이 되었는지 확인합니다. 또 다른 전체 LLM 턴 없이 경로를 통과/실패 판정합니다.

8.) 지원 및 티켓 라우팅 (Support & ticket routing)
대량의 높은 볼륨, 낮은 창의성을 가진 문의를 대기열화하고 우선순위와 담당자를 지정합니다. 완벽한 System One 작업입니다.

9.) UI / 브라우저 / 모바일 액션 선택 (UI / browser / mobile action choice)
화면 스냅샷으로부터: X 탭하기, Y 입력하거나 중지합니다. UI 속도로 움직이는 에이전트들.

10.) 인간에게 에스컬레이션 (Escalation to human)
신뢰도 기반의 HITL(Human-in-the-loop). 모호하거나 중요도가 높은 경우 → 사람. 그렇지 않으면 → 자동.

규칙:
LLM이 생각하고 작성합니다.
Jev가 결정합니다.
코드가 강제합니다.

이것이 바로 harness 스택입니다.