Jev 接入 WebMCP 后任务完成率从 25/49 拉满,成本再降 18%
FinanceYF5 · x · 2026-09-20
作者拆解了一套 Agent 与网站交互的新组合的分工与实测成绩：
- Jev：只能从离散选项中选择工具，无法自行生成任意文本（如搜索词）；
- Mercury 2.5：负责生成搜索词等工具参数，每秒可输出 1000+ token，速度快、成本低；
- WebMCP：把网站功能转化为清晰、可直接调用的工具。
实测数据：Jev 单独通过浏览器 DOM 操作只完成 25/49 项任务；接入 WebMCP 后提升到 49/49 全部完成，成功数接近翻倍，同时模型成本再降 18%。
结合线程首帖：该组合模型成本比 GPT-6 Astra 配合代码执行低约 112 倍，比 Astra 截图操作浏览器低约 245 倍。核心结论是：真正改变 Agent 表现的不是模型，而是与网站交互的方式。
所属事件:Jev+Mercury 2.5+WebMCP 全解基准，成本仅为 GPT-6 Astra 的 1/112(6 条相关)→
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