Jev Ultrafast: Dinamik ve İndeksli Eylem Alanına Sahip Web Tarayıcı Ajanı

Genel Bakış ve Temel Mimari

Web tarayıcı ajanlarında en önemli performans darboğazı, her adımda yüksek gecikmeye yol açan çok modlu büyük dil modellerine (VLM) bağımlı olmaktır. Jev Ultrafast, dinamik ve indekslenmiş bir eylem alanı mimarisi kullanarak bu süreci hızlandırır:

Ajana tek bir doğal dil hedefi tanımlanır.
TypeSafe tabanlı Jev mimarisi, sayfadaki uygun operasyonu ve hedef arayüz bileşenini seçer.
Küçük bir dil modeli (LLM), yalnızca operasyon TYPE_TEXT olduğunda devreye girerek metin üretir.
Sistem, Google Flights üzerinde Zürih'ten Londra'ya uçuş arama senaryosunu; metin üretimi ve bekleme süreleri dahil yalnızca 7,1 saniyede tamamlar.

Dinamik Eylem Alanı (The Action Space)

Ajanın her sayfa gözlemi, etkileşime girilebilecek bileşenleri listeleyen yeni bir dinamik eleman tablosu üretir:

[1] button: Bilet türünü değiştir · Gidiş-dönüş
[2] combobox: Nereden? · San Francisco
[3] combobox: Nereye? · boş
[4] textbox: Kalkış · boş

Sistemde yalnızca desteklenen hedefler ve 8 temel operasyon sunulur: CLICK, TYPE_TEXT, SELECT, SCROLL_UP, SCROLL_DOWN, WAIT, DONE ve BLOCKED.

Yazılım Geliştirme Açısından Çıkarımlar:

Tek Ağ Çağrısında İki Karar: Operasyon ve hedef tahmini tek bir istekte spekülatif olarak çözülür. İşlem CLICK ise sadece click_target yürütülür; böylece ağ gecikmesi minimuma iner.
Uyumlu Hedef Başlıkları: Her hedef başlığı yalnızca kendisiyle uyumlu elemanları içerir. Yerel açılır menü seçimleri gözlemlenen eleman ve seçenek indeksini taşır.
Genel Politika: Karar mekanizmasında siteye özel betikler ya da önceden hazırlanmış metin kalıpları bulunmaz. Ekran görüntüsü oluşturucu tarayıcıyı yönlendirmez, yalnızca etiketleme yapar.

Kurulum ve Çalıştırma Adımları

Projeyi yerel ortamınızda ayağa kaldırmak için aşağıdaki 5 adımı uygulayın:

Depoyu klonlayın: git clone https://github.com/browser-use/jev-ultrafast.git
Proje dizinine geçin: cd jev-ultrafast
Bağımlılıkları senkronize edin: uv sync
Ortam dosyasını oluşturup API anahtarlarını ekleyin: cp .env.example .env (TYPESAFE_API_KEY ve TEXT_MODEL_API_KEY)
Uygulamayı başlatın: uv run jev

Tarayıcınızda http://127.0.0.1:8766 adresine gidip "Start demo → Run automatically" seçeneğiyle denetleyiciyi başlatabilirsiniz. Denetleyici; numaralı elemanları, operasyon olasılıklarını, hedef olasılıklarını ve yürütülen eylemleri gösterir. Chrome bağlantısı Browser Harness üzerinden uzaktan hata ayıklama (remote debugging) ile kurulur. Metin üretimi için OpenRouter üzerinden inception/mercury-2.5 (reasoning kapalı) kullanılır; ayrıca Gemini, GLM veya DeepSeek gibi OpenAI uyumlu modeller de yapılandırılabilir.

Kütüphane Kullanımı ve Pratik Değerlendirme

Geliştiriciler, jev_ultrafast kütüphanesini doğrudan Python projelerine dahil edebilir:

from jev_ultrafast import Agent

with Agent(
    "https://www.google.com/travel/flights?hl=en",
    "Find one-way flights from Zurich to London on September 20, 2026, for one adult in economy"
):
    pass

Otonom ajan geliştirmede en kritik ders; her adımda genel amaçlı modellerle akıl yürütmek yerine, eylem alanını indeksli tablolara bölerek eylem seçimini hafif modellerle tek turda (single round-trip) çözmektir.

Orijinal kaynağa buradan ulaşabilirsiniz.

Bu konuyu derinlemesine öğrenmek isterseniz: Tool Calling ve Multi-Step Agent'lar modülüne göz atın.