Grep.ai AgentRun — harness enterprise com nós Jev tipados
Em 18 de setembro de 2026, o CTO da Grep.ai Miguel Ríos publicou o artigo no X AgentRun: a harness for repetitive knowledge work (produto: grep.ai).
O AgentRun é um harness de workflow, não um modelo de decisão novo. Um agente frontier faz o job caro uma vez, deixa notes e escreve um programa no AgentRun DSL. Os casos ordinários passam a rodar em passos inspecionáveis — agentes research / judge / report / operator, código puro e nós Jev tipados (Route, Classify, Sift, Pick, além de verify e gates de confiança). O texto se posiciona como “the first harness built around Jev” — trate esse ranking como UnverifiedClaim.
O walkthrough longo de alerta AML cita ganhos grandes de custo e latência vs agente frontier completo (ex.: ~$2,89 → ~$0,25 por alerta num braço de 100; projeções maiores em 100k). Esses números são UnverifiedClaim do vendor, não medições do ModelSystem.One. O ângulo de governança: cada resposta Jev guarda probs, então o julgamento dá pra replayar sem refazer a pesquisa.
Fontes: post + artigo no X · grep.ai.