Jenova Agent API: Eine API für Ihr gesamtes Agenten-Backend

2026-07-21

Produktionsreife AI-Agenten zu entwickeln bedeutet noch immer, LLM-Anbieter-APIs, Orchestrierungs-Frameworks, Vektordatenbanken, Speicherlösungen, Tool-Server und die Infrastruktur für den zuverlässigen Betrieb unter echtem Traffic zusammenzufügen. Die Jenova Agent API beseitigt dies vollständig – eine API, die Ihren gesamten selbstgebauten Agenten-Stack durch das erste vollständig verwaltete Agenten-Backend auf dem Markt ersetzt.

✅ Individuelle Agenten in Minuten definieren – Anweisungen, Modelle, Wissensdatenbanken, Tools
✅ Jedes Modell von OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek – ein Endpunkt, keine Bindung
✅ Persistenter Speicher, verwaltete Speicherung und integriertes RAG – keine bereitzustellende Infrastruktur
✅ Praxiserprobte Orchestrierung und MCP-Tool-Integrationen ab dem ersten Tag

Jenova Agent API – Eine API für Ihr gesamtes Agenten-Backend

Sie bringen die Fachexpertise mit. Die API übernimmt alles andere. Um zu verstehen, warum das wichtig ist, betrachten wir, was tatsächlich nötig ist, um heute einen produktionsreifen Agenten bereitzustellen – und warum die aktuelle Landschaft aus Frameworks, SDKs und verwalteten Services die schwierigsten Probleme weiterhin ungelöst lässt.

Kurzantwort: Was ist die Jenova Agent API?

Die Jenova Agent API ist ein vollständig verwaltetes Agenten-Backend, mit dem Entwickler individuelle AI-Agenten über eine einzige Integration erstellen, konfigurieren und bereitstellen können – und dabei selbst entwickelte Orchestrierung, Modell-Routing, Speicher, Speicherung, RAG und Tool-Infrastruktur ersetzen.

Wichtige Funktionen:

Individuelle Agenten mit spezifischen Anweisungen, Modellauswahl, privaten Wissensdatenbanken und Tool-Konfigurationen erstellen
Agenten-Orchestrierung, die Modelle, Tools, Speicher und Abrufe automatisch koordiniert
Multi-Modell-Zugriff auf OpenAI, Anthropic, Google, xAI und DeepSeek – keine Anbieterbindung
Unbegrenzter Gesprächsspeicher und persistenter Kontext in jeder Sitzung integriert
Vollständig verwaltete relationale und Vektordatenbanken mit integriertem RAG
Unbegrenzte MCP-Tool-Integrationen sofort einsatzbereit

Das Problem: AI-Agenten bereitzustellen ist ein Infrastrukturproblem

Der Markt für AI-Agenten soll von 10,9 Milliarden US-Dollar auf 182,9 Milliarden US-Dollar bis 2033 bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 49,6 % wachsen. Mit mehr als 170 AI-Agenten-Start-ups in 26 Kategorien und 51 % der Unternehmen, die Agenten bereits in irgendeiner Form einsetzen, ist die Nachfrage nicht der Engpass. Die Umsetzung ist es.

Beim Übergang vom Prototyp zur Produktion stoßen Engineering-Teams an ihre Grenzen:

Komplexe Orchestrierung – Modelle, Tools, Speicher und Abrufe über mehrstufige Workflows koordinieren
Fragmentierung der Modellanbieter – separate Integrationen, SDKs und Abrechnungen für jeden LLM-Anbieter verwalten
Kontext- und Speicherverwaltung – externe Zustandsspeicher für persistente Gespräche aufbauen
Engineering von RAG-Pipelines – Vektordatenbanken bereitstellen, Abrufe optimieren, Embedding-Pipelines verwalten
Aufwand für Tool-Integrationen – MCP-Server, API-Wrapper und Authentifizierungsabläufe für jeden externen Service anbinden
Zeit bis zur Produktion – monatelange Infrastrukturarbeit, bevor der Agent überhaupt etwas Nützliches tut

Architekturdiagramm für AI-Agenten, das die Komplexität der Koordination von Modellen, Tools, Speichersystemen und externen Integrationen zeigt

Die Lücke zwischen Tooling und Produktion

AI-Agenten scheitern in Produktionsumgebungen in 70 % bis 95 % der Fälle, abhängig von der Aufgabenkomplexität

Die Ursache ist nicht die Modellqualität – sondern alles rund um das Modell. Fehlerhafte Übergaben zwischen Schritten, Kontextdrift in lang laufenden Workflows und stille Fehler durch unbehandelte API-Timeouts summieren sich über jede Ausführungsphase hinweg.

Die aktuelle Tooling-Landschaft bietet auf jeder Ebene Teillösungen, deckt jedoch nicht den gesamten Stack ab:

Open-Source-Frameworks wie LangChain und LangGraph bieten Orchestrierungsgrundbausteine, aber Sie tragen sämtliche Infrastrukturkosten – Container, Skalierung, Monitoring und Incident Response. LangChain hat dokumentierte Skalierungsengpässe bei In-Memory-Operationen sowie eine fehlende native Testinfrastruktur. LangGraph erfordert erheblichen Engineering-Aufwand und fundierte Python-Kenntnisse, bevor Sie Ihren ersten Agenten erstellen können.
Anbieter-SDKs wie das OpenAI Agents SDK bieten schlanke Orchestrierungsschleifen, verzichten jedoch bewusst auf zentrale Funktionen – kein integrierter Langzeitspeicher, kein RAG, keine verwaltete Infrastruktur. Die schwierigen Probleme werden ausdrücklich dem Entwickler überlassen.
Anbieterverwaltete Services wie Claude Managed Agents übernehmen die Laufzeitumgebung, binden Sie jedoch an ein einzelnes Modell auf der Infrastruktur des Anbieters – keine Modellwahl, kein On-Prem, keine Bereitstellung in Ihrer eigenen Cloud.

Schätzungsweise 88 % der Enterprise-AI-Agenten, die in Demos funktionieren, scheitern bei der Bereitstellung in realen Workflows

Wie Kearneys Analyse des Markts für agentische AI feststellt, erfordert der Aufbau agentischer Fähigkeiten von Grund auf „hoch spezialisierte technische Fachkräfte, die rar, teuer und schwer zu rekrutieren sind“. Der Infrastrukturmarkt steckt weiterhin in den Kinderschuhen, und die meisten Teams wählen zwischen monatelanger Infrastrukturarbeit im Eigenbau und einer Bindung an einen einzelnen Anbieter.

Genau dieses Problem wurde mit der Jenova Agent API gelöst.

Die Lösung: Die Jenova Agent API

Die Jenova Agent API ist das erste vollständig verwaltete Agenten-Backend – eine API, die Orchestrierung, Modell-Routing, Speicher, Speicherung, RAG und Tool-Integration übernimmt, damit Sie sich darauf konzentrieren können, was Ihr Agent tut, statt Infrastruktur am Laufen zu halten. Definieren Sie das Verhalten Ihres Agenten, fügen Sie Ihr Wissen hinzu, wählen Sie Ihr Modell und stellen Sie ihn bereit – den Rest übernimmt die Plattform.

Selbstgebauter Agenten-Stack	Jenova Agent API
3–5 LLM-Anbieter-APIs separat integrieren	Ein Endpunkt, jedes Modell – OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek
Orchestrierung mit LangGraph / CrewAI / AutoGen erstellen	Praxiserprobte Orchestrierung integriert
Vektordatenbanken für RAG bereitstellen und verwalten	Vollständig verwalteter Vektorspeicher mit integriertem RAG
Externen Speicher und Zustandsverwaltung implementieren	Unbegrenzter persistenter Speicher pro Sitzung, ohne Konfiguration
MCP-Server und Tool-Integrationen manuell anbinden	Plattformnatives MCP mit unbegrenzten Tool-Verbindungen
Wochen für Definition, Tests und Iteration des Agentenverhaltens	Individuelle Agentenerstellung in Minuten
Eigene Infrastruktur erstellen, bereitstellen und skalieren	Produktionsreife verwaltete Infrastruktur

Individuelle Agenten in Minuten

Dies ist der Kern der Entwicklererfahrung. Statt monatelanger Pipeline-Entwicklung, um einen spezialisierten Agenten zum Laufen zu bringen, definieren Sie vier Dinge:

Anweisungen – die Verhaltensregeln, Fachexpertise und Antwortleitlinien, die Persönlichkeit und Fähigkeiten Ihres Agenten prägen
Modell – wählen Sie das optimale Modell für Ihren Anwendungsfall aus OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek oder anderen Anbietern. Wechseln Sie jederzeit ohne Codeänderungen.
Wissensdatenbank – laden Sie Dokumente, Produktspezifikationen, interne Wikis, Compliance-Leitfäden oder alles andere hoch, was Ihr Agent für domänenspezifisches Schlussfolgern benötigt. RAG wird automatisch verarbeitet.
Tools – verbinden Sie MCP-Server und plattformnative Integrationen. Gmail, Calendar, Search, Notion oder jeden individuellen MCP-Endpunkt, mit dem Ihr Agent interagieren muss.

Sie bringen die Fachexpertise mit. Die API übernimmt Orchestrierung, Abruf, Speicher und Infrastruktur. Der von Ihnen definierte Agent ist sofort über einen standardmäßigen REST-Endpunkt verfügbar – ab dem ersten Aufruf produktionsbereit.

Integrierte Orchestrierung

Jeder API-Aufruf läuft durch eine praxiserprobte Orchestrierungsebene, die Modelle, Tools, Speicher und Abrufe automatisch koordiniert. Mehrstufige Workflows, Tool-Aufrufe, abrufgestütztes Schlussfolgern und Fehlerbehebung werden von der Plattform übernommen – nicht durch individuellen Code in Ihrer Anwendung. Keine Framework-Installation, keine Graphdefinitionen, kein Boilerplate für Zustandsautomaten. Dieselbe Orchestrierungs-Engine wurde mit mehr als 30.000 Nutzern in über 70 Ländern in der Produktion getestet.

Jedes Modell, ein Endpunkt

Greifen Sie über eine einzige Integration auf Modelle von OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek und weiteren Anbietern zu. Weisen Sie verschiedenen Agenten je nach Aufgabe unterschiedliche Modelle zu – einen Agenten für intensives Schlussfolgern bei einem Anbieter, einen schnell antwortenden Agenten bei einem anderen – alles über denselben Endpunkt. Wenn neue Modelle erscheinen, sind sie ohne Migration verfügbar. Keine separaten SDKs, keine anbieterspezifischen Authentifizierungsabläufe, keine Anbieterbindung.

Persistenter Speicher und Kontext

Jede Sitzung umfasst unbegrenzten Gesprächsspeicher und persistenten Kontext. Ihr Agent erinnert sich an frühere Interaktionen, Nutzerpräferenzen und laufende Projekte – ohne externe Zustandsspeicher. Kein Redis, keine Sitzungsdatenbanken, keine Logik zur Cache-Invalidierung. Der Speicher ist in die Infrastrukturebene integriert und skaliert automatisch.

Vollständig verwaltete Speicherung und integriertes RAG

Die Plattform stellt verwaltete relationale und Vektordatenbanken bereit. Laden Sie Dokumente in die Wissensdatenbank Ihres Agenten hoch, und abrufgestütztes Schlussfolgern funktioniert automatisch – Segmentierung, Embedding, Indizierung und Abruf werden ohne Konfiguration verarbeitet. Keine Bereitstellung von Vektordatenbanken, keine Wartung von Embedding-Pipelines, keine Optimierung von Abrufschwellenwerten.

MCP-Tools sofort einsatzbereit

Verbinden Sie externe Services über plattformnativen MCP-Support. Gmail, Google Calendar, Drive, Search, Notion und jeder Remote-MCP-Server sind ohne individuellen Integrationscode verfügbar. Definieren Sie, auf welche Tools Ihr Agent zugreifen darf, und die Orchestrierungsebene übernimmt Aufruf, Authentifizierung und Verarbeitung der Antworten.

So sieht eine Anfrage aus:

bash
curl -X POST https://api.jenova.ai/v1/chat \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent": "your-custom-agent-slug",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Analyze this quarter'\''s support tickets and identify the top three churn risk patterns"
      }
    ]
  }'

Ein Aufruf. Orchestrierung, Modell-Routing, Speicher, Abruf aus der Wissensdatenbank und Tool-Zugriff erfolgen hinter dem Endpunkt. Die vollständige Dokumentation behandelt Authentifizierung, Endpunkte, Anfrage-/Antwort-Schemas und die Konfiguration individueller Agenten.

Im Vergleich zu LangChain und LangGraph

LangChain und LangGraph sind die am weitesten verbreiteten Open-Source-Tools für die Entwicklung von AI-Agenten. LangGraph bietet eine graphbasierte Laufzeitumgebung mit expliziter Zustandsverwaltung und Checkpointing – leistungsstarke Grundbausteine für komplexe, verzweigte Workflows. Es handelt sich jedoch um Frameworks, nicht um verwaltete Services, und dieser Unterschied verursacht reale Betriebskosten:

Die Infrastruktur liegt vollständig bei Ihnen. Sie stellen Container bereit, verwalten die Skalierung und übernehmen Monitoring sowie Incident Response. LangGraph ist „ein Infrastrukturkostenpunkt, den Sie selbst tragen“ – die Apache-2.0-Lizenz ist kostenlos, der Betrieb in der Produktion jedoch nicht.
Speicher und RAG sind Eigenbau. LangChain stützt sich stark auf In-Memory-Operationen, die bei großer Skalierung zum Engpass werden. Sie stellen eigene Vektordatenbanken bereit, entwickeln eigene Embedding-Pipelines und verwalten Abrufe selbst.
Lücken in der Produktion verstärken sich. LangChain fehlt eine native Testinfrastruktur – das Produktionsproblem, das sich „am schnellsten verstärkt“. LangGraph erfordert selbst für einfache Agenten erhebliche Vorabinvestitionen in Graphkonzepte und Zustandsverwaltung. Entwickler berichten über Skalierungsprobleme, die Multi-Process-Ansätze erfordern und die das Framework nicht nativ löst.
Modell-Routing ist manuell. LangGraph ist modellagnostisch – es kann jedes LLM aufrufen –, doch Sie implementieren jede Anbieterintegration, verwalten separate API-Schlüssel und übernehmen die Routing-Logik selbst.

Das explizite Checkpointing und das Graphmodell von LangGraph sind tatsächlich leistungsstark für Entwickler, die granulare Kontrolle über komplexe Workflows benötigen und bereit sind, die Infrastruktur selbst zu betreiben. Für Teams jedoch, die Agenten bereitstellen möchten – statt Agenten-Infrastruktur aufzubauen und zu betreiben –, liefert die Jenova Agent API Orchestrierung, Speicher, RAG und Modell-Routing als verwalteten Service. Keine Graphdefinitionen, keine Container-Orchestrierung, keine Bereitstellung von Vektordatenbanken.

Im Vergleich zum OpenAI Agents SDK

Das OpenAI Agents SDK ist ein schlankes Open-Source-Framework, das auf vier Grundbausteinen basiert: Agents, Tools, Handoffs und Guardrails. Es umfasst integriertes Tracing, funktioniert über die Chat Completions API mit mehr als 100 LLMs und ermöglicht Entwicklern einen schnellen Start mit nur wenigen Codezeilen.

Das SDK ist jedoch bewusst unvollständig – absichtlich:

Kein Langzeitspeicher. Das SDK verwaltet Gesprächszustände innerhalb einer Sitzung, bietet jedoch standardmäßig keinen dauerhaften oder semantischen Speicher. Persistenter Speicher über Sitzungen hinweg erfordert das Anbinden externer Lösungen.
Kein integriertes RAG. Es gibt keinen integrierten Vektorspeicher oder Abruf-Layer. Die Verankerung in domänenspezifischem Wissen – die Fähigkeit, die Agenten für reale Arbeit nützlich macht – bleibt vollständig beim Entwickler.
Keine Workflow-Engine. Es gibt keine graphbasierte Workflow-Engine und kein vorgegebenes System zur Agentenplanung. Komplexe mehrstufige Workflows mit Verzweigungslogik erfordern individuellen Orchestrierungscode.
Gehostete Tools binden an OpenAI. Während das SDK mehrere Modellanbieter unterstützt, hängen gehostete Tools wie Dateisuche, Code Interpreter und Websuche von der Infrastruktur von OpenAI ab. Die Nutzung dieser Funktionen erfordert ausdrücklich die Plattform von OpenAI.

Die Stärke des SDK liegt in seiner Einfachheit und im schnellen Prototyping. Sein Design „verlagert die Verantwortung jedoch auf den Entwickler, wenn fortgeschrittene Verhaltensweisen erforderlich sind“. Die Jenova Agent API ist im Wesentlichen das, was Sie zusätzlich auf Basis des Agents SDK entwickeln müssten – Speicher, RAG, verwaltete Speicherung, Multi-Modell-Routing und Produktionsinfrastruktur –, bereitgestellt als verwalteter Service ab dem ersten API-Aufruf.

Im Vergleich zu Claude Managed Agents

Claude Managed Agents, im April 2026 als öffentliche Beta eingeführt, ist das am ehesten vergleichbare bestehende Angebot zu einem verwalteten Agenten-Backend. Anthropic betreibt die Ausführungsschleife und übernimmt Sandboxing, Sitzungspersistenz, Kontextkomprimierung und Wiederherstellung nach Abstürzen. Das reduziert tatsächlichen Betriebsaufwand und ist besonders stark für lang laufende, asynchrone Workloads.

Doch es gibt harte Einschränkungen:

Nur Claude. Die Laufzeitumgebung führt weder GPT, Gemini, DeepSeek noch Open-Source-Modelle aus. Sie sind vollständig an einen einzelnen Modellanbieter gebunden und können Alternativen weder flexibel wechseln noch vergleichen.
Nur Anthropic-Infrastruktur. Managed Agents läuft ausschließlich auf der Infrastruktur von Anthropic – ohne On-Prem-Option und ohne Bereitstellung in Ihrer eigenen Cloud. Es ist nicht über AWS Bedrock oder Google Vertex AI verfügbar. Wenn Compliance Inferenz in Ihrem Cloud-Konto erfordert, ist dies keine Option.
Sitzungsgebühren summieren sich bei Skalierung. Die Laufzeitgebühr von 0,08 US-Dollar pro Sitzungsstunde ist pro Agent moderat, doch bei Skalierung gilt: Eine Flotte aus 500 gleichzeitig laufenden Agenten verursacht 40 US-Dollar pro Stunde an Sitzungs-Overhead, zusätzlich zu den Token-Kosten.
Weiterhin in der Beta-Phase. Zwischen dem Agent SDK und Managed Agents gibt es keine offiziellen Migrationstools, und die Konfigurationsoberfläche entwickelt sich noch weiter.

Die Jenova Agent API bietet den Vorteil verwalteter Infrastruktur von Claude Managed Agents – ohne Bindung an einen einzelnen Anbieter. Führen Sie Agenten über denselben Endpunkt mit OpenAI, Anthropic, Google, xAI oder DeepSeek aus. Wechseln Sie Modelle pro Agent oder pro Anfrage. Keine Anbieterabhängigkeit, kein Risiko durch einen einzelnen Provider.

Das Gesamtbild

Funktion	Jenova Agent API	LangChain / LangGraph	OpenAI Agents SDK	Claude Managed Agents
Infrastruktur	Vollständig verwaltet	Selbst gehostet	Selbst gehostet	Von Anthropic verwaltet
Modellunterstützung	OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek + weitere	Jedes Modell (manuelle Integration)	Über 100 via Chat Completions (OpenAI-optimiert)	Nur Claude
Integrierter Speicher	✅ Unbegrenzt, persistent	❌ Eigenbau	❌ Nur Sitzung	✅ Serverseitig
Integriertes RAG	✅ Verwalteter Vektorspeicher	❌ Eigenbau	❌ Nicht enthalten	❌ Begrenzt
Orchestrierung	✅ Automatisch	✅ Graphbasiert (manuelle Einrichtung)	✅ Einfache Schleife	✅ Verwaltete Ausführungsumgebung
MCP-Tools	✅ Plattformnativ	❌ Eigenbau	❌ Nur OpenAI-Tools	✅ Unterstützt
Individuelle Agenten	Minuten (Anweisungen + Modell + Wissen + Tools)	Stunden bis Tage (Code + Infrastruktur)	Minuten (nur Code, keine Infrastruktur)	Minuten (Konfiguration, nur Claude)
Anbieterbindung	Keine – Modelle jederzeit wechseln	Gering (Apache 2.0)	Mittel (gehostete Tools binden an OpenAI)	Hoch (nur Claude + Anthropic-Infrastruktur)
Produktionsstatus	Mit mehr als 30.000 Nutzern getestet	Abhängig von Ihrer Infrastruktur	Abhängig von Ihrer Infrastruktur	Öffentliche Beta

Was Sie erstellen können

Die Stärke individueller Agenten liegt darin, dass Sie die Expertise definieren. Die API stellt die Infrastruktur bereit, um sie auszuführen. So sieht das in verschiedenen Bereichen aus:

Kundenorientierte AI-Funktionen

Erstellen Sie einen Agenten, der Ihr Produkt bis ins Detail kennt – laden Sie Ihre Dokumentation, FAQs und Anleitungen zur Fehlerbehebung als Wissensdatenbank hoch, definieren Sie Antwortleitlinien passend zu Ihrer Markenstimme und verbinden Sie ihn per MCP mit Ihrem CRM- und Ticketsystem. Ihre Kunden interagieren mit einem Support-Agenten, der Ihr Produkt tatsächlich versteht, den Kontext über Gespräche hinweg beibehält und in ihrem Namen handelt. Kein ML-Team. Keine zu entwickelnde Abruf-Pipeline.

Automatisierung interner Abläufe

Erstellen Sie Agenten für interne Workflows – etwa einen Onboarding-Agenten mit den Richtlinien und Verfahren Ihres Unternehmens als Wissensdatenbank, einen Reporting-Agenten mit Verbindung zu Ihren Datentools oder einen Compliance-Review-Agenten mit Ihren regulatorischen Dokumenten. Jeder davon besteht aus einer individuellen Agentendefinition und einem API-Aufruf – nicht aus einem sechsmonatigen Engineering-Projekt.

Domänenspezifische Analyse

Erstellen Sie Agenten für spezialisierte Analysen, indem Sie das passende Modell mit der richtigen Wissensdatenbank kombinieren. Ein Agent für Finanzmodellierung mit Ihren Bewertungsrahmenwerken. Ein Agent für Rechtsprüfungen mit Ihren Vertragsvorlagen und Ihrer Klauselbibliothek. Ein Research-Agent mit Ihren proprietären Datensätzen. Die Fachexpertise steckt in Ihren Anweisungen und Ihrer Wissensdatenbank – die API übernimmt Schlussfolgern, Abruf und mehrstufige Ausführung.

Multi-Agent-Workflows

Kombinieren Sie spezialisierte Agenten, die jeweils eine Phase einer größeren Pipeline übernehmen. Ein Agent nimmt Daten auf und strukturiert sie, ein anderer analysiert sie, ein dritter erstellt die Ausgabe – jeder mit eigenem optimierten Modell, eigener Wissensdatenbank und eigener Tool-Konfiguration. Orchestrieren Sie Agenten über Ihre Anwendungslogik, während jeder einzelne Agent auf vollständig verwalteter Infrastruktur läuft.

Holen Sie sich Ihren kostenlosen API-Schlüssel unter jenova.ai/platform und beginnen Sie mit der Entwicklung.

So funktioniert es

Von null zu einem produktionsreifen individuellen Agenten in vier Schritten:

Schritt 1: API-Schlüssel erhalten

Erstellen Sie ein Konto unter jenova.ai/platform und generieren Sie Ihren API-Schlüssel. Ein Schlüssel, ein Integrationspunkt – keine separaten Zugangsdaten pro Modellanbieter oder Service.

Schritt 2: Individuellen Agenten erstellen

Definieren Sie das Verhalten Ihres Agenten: Schreiben Sie die Anweisungen, die seine Expertise prägen, wählen Sie das Modell für Ihren Anwendungsfall, laden Sie Dokumente für seine Wissensdatenbank hoch und konfigurieren Sie den Tool-Zugriff. Der Agent wird durch einen Slug identifiziert und ist sofort über die API verfügbar.

json
{
  "agent": "your-custom-agent-slug",
  "instructions": "Your behavioral rules and domain expertise...",
  "model": "preferred-model",
  "knowledge_base": ["uploaded-documents"],
  "tools": ["connected-mcp-servers"]
}

Schritt 3: Guthaben hinzufügen

Fügen Sie Ihrem Konto API-Guthaben hinzu. Guthaben wird nutzungsabhängig verbraucht – basierend auf den Modellen, Tools und Speichern, die Ihre Agenten pro Anfrage verwenden. Keine festen Lizenzen, keine Mindestverpflichtungen.

Schritt 4: Ersten Aufruf ausführen

Senden Sie eine Anfrage und erhalten Sie eine vollständig orchestrierte Antwort:

bash
curl -X POST https://api.jenova.ai/v1/chat \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent": "your-custom-agent-slug",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Review this contract for non-standard liability clauses and summarize the key risks"
      }
    ]
  }'

Der Agent übernimmt mehrstufiges Schlussfolgern, Abrufe aus der Wissensdatenbank, Tool-Aufrufe und die Erstellung der Antwort automatisch. Vollständige Endpunktreferenzen, Authentifizierungsdetails und Antwort-Schemas finden Sie in der API-Dokumentation.

Ergebnisse und Anwendungsfälle

🚀 EdTech-Start-up stellt AI-Nachhilfe in Tagen statt Monaten bereit

Szenario: Ein EdTech-Start-up mit fünf Mitarbeitern benötigt adaptives AI-Tutoring für seine Lernplattform, bevor das Schuljahr beginnt.

Traditioneller Ansatz: 2–3 Monate für Orchestrierung, die Integration eines LLM, die Einrichtung einer Vektordatenbank für Lehrplandokumente, den Aufbau einer Speicherebene zur Nachverfolgung des Lernfortschritts und die Bereitstellung der Infrastruktur. Geschätzt: 50.000–150.000 US-Dollar für Engineering-Zeit und Cloud-Services.

Jenova Agent API: Das Team erstellt einen individuellen Nachhilfe-Agenten – lädt den Lehrplan als Wissensdatenbank hoch, definiert pädagogische Anweisungen für adaptiven Unterricht, wählt ein für Schlussfolgerungen optimiertes Modell – und integriert ihn in einem einzigen Sprint. Der Speicher verfolgt den Fortschritt jedes Schülers sitzungsübergreifend automatisch.

Monate an Infrastrukturarbeit werden durch eine Agentendefinition und eine Integration ersetzt
Integrierte Dokumentenspeicherung und RAG für Lehrmaterialien – keine Einrichtung einer Vektordatenbank
Persistenter Speicher verfolgt den Lernfortschritt ohne externe Zustandsverwaltung

💼 SaaS-Plattform ergänzt AI-Analyse ohne ML-Team

Szenario: Eine B2B-Analyseplattform möchte Enterprise-Kunden AI-gestützte Erkenntnisse anbieten, ohne ein dediziertes ML-Engineering-Team einzustellen.

Traditioneller Ansatz: 3–4 ML-Ingenieure einstellen, mehr als 6 Monate in den Aufbau einer individuellen Agenten-Pipeline investieren und die Infrastruktur dauerhaft warten. Jedes Modell-Upgrade erfordert eine erneute Integration.

Jenova Agent API: Das Team erstellt einen individuellen Analyse-Agenten mit seinen Domänenrahmenwerken als Wissensdatenbank und verbindet ihn per MCP mit seinen Datenquellen. Bereitstellung über die bestehende API. Modelle können gewechselt werden, sobald bessere Optionen verfügbar sind – ohne Codeänderungen.

Kein ML-Team erforderlich – die Fachexpertise steckt in der Agentendefinition
Persistenter Speicher bewahrt den Kundenkontext sitzungsübergreifend automatisch
Modellagnostisch: Wechsel zu einem besseren Modell durch Konfigurationsänderung statt Neuschreiben von Code

⚕️ Healthcare-Unternehmen stellt spezialisierte Agenten abteilungsübergreifend bereit

Szenario: Ein Health-Tech-Unternehmen benötigt unterschiedliche AI-Funktionen für drei Abteilungen – Unterstützung klinischer Entscheidungen, Patientenkommunikation und administrative Abläufe – jeweils mit unterschiedlichen Compliance-Anforderungen und Wissensdatenbanken.

Traditioneller Ansatz: Drei separate Agenten-Pipelines erstellen, jeweils mit eigener Modellsintegration, eigenem Abrufsystem, eigenen Compliance-Leitplanken und eigener Bereitstellungsinfrastruktur. Dreifacher Engineering-Aufwand, dreifache Wartung.

Jenova Agent API: Erstellen Sie drei individuelle Agenten auf derselben Infrastruktur – jeweils mit eigenen Anweisungen, Wissensdatenbanken, Compliance-Regeln und Tool-Konfigurationen. Alle drei werden über denselben Endpunkt bereitgestellt. Gemeinsame Infrastruktur, isoliertes Agentenverhalten.

Eine Integration bedient alle drei Abteilungen – keine duplizierte Infrastruktur
Die Wissensdatenbank und Anweisungen jedes Agenten sind vollständig isoliert
Verwaltete Speicherung und RAG verarbeiten Compliance-Dokumentation im großen Maßstab

📱 Entwickler beendet den ständigen Neubauzyklus

Szenario: Ein Entwickler hat die AI-Funktion seines Produkts dreimal neu aufgebaut – einmal für jede LLM-Anbieter-Migration. Jeder Neubau dauerte sechs Wochen und beschädigte bestehende Nutzer-Workflows.

Traditioneller Ansatz: Enge Kopplung an einen einzelnen Modellanbieter. Jeder Anbieterwechsel erfordert Codeänderungen, Regressionstests und erneute Bereitstellung im gesamten Stack. Bei Claude Managed Agents bedeutet Migration, Orchestrierung, Sandboxing und Wiederherstellung nach Abstürzen von Grund auf neu zu erstellen – die Laufzeitumgebung lässt sich nicht übertragen.

Jenova Agent API: Erstellen Sie den Agenten einmal. Wenn ein besseres Modell erscheint, wechseln Sie auf Ebene der Agentenkonfiguration – ohne Codeänderungen, erneute Bereitstellung oder fehlerhafte Workflows. Der Vorteil gegenüber selbstgebauten Stacks und verwalteten Services einzelner Anbieter liegt nicht nur in der schnelleren Einführung – sondern darin, nie wieder neu bauen zu müssen.

Von Grund auf modellagnostisch – Anbieter wechseln, ohne Anwendungscode anzufassen
Eine Integration übersteht jede Modellgeneration
Integrierter Speicher bewahrt Nutzerkontext und Präferenzen unabhängig von Modellwechseln

Häufig gestellte Fragen

Wie viel kostet die Jenova Agent API?

Die API verwendet ein guthabenbasiertes Modell – Sie bezahlen für den Verbrauch Ihrer Agenten, basierend auf den pro Anfrage verwendeten Modellen, Tools und Speichern. Keine festen Lizenzen pro Nutzer, keine Mindestverpflichtungen. Fügen Sie bei Bedarf Guthaben hinzu und skalieren Sie mit der Nutzung. Detaillierte Preise finden Sie unter jenova.ai/platform.

Welche Modelle sind über die API verfügbar?

Die Jenova Agent API bietet über einen einzigen Endpunkt Zugriff auf Modelle von OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek und weiteren Anbietern. Neue Modelle werden über dieselbe Integration verfügbar, sobald sie erscheinen – ohne SDK-Updates oder Migration. Weisen Sie verschiedenen Agenten je nach Aufgabe unterschiedliche Modelle zu.

Wie schnell kann ich einen individuellen Agenten erstellen und bereitstellen?

In Minuten. Definieren Sie die Anweisungen Ihres Agenten, wählen Sie ein Modell, laden Sie Ihre Wissensdatenbank hoch, konfigurieren Sie Tools, und der Agent ist sofort über die API verfügbar. Es gibt keinen Trainingsschritt, keine Bereitstellungs-Pipeline und keine Infrastruktur, die Sie bereitstellen müssen. Der Engpass besteht darin zu definieren, was Ihr Agent tun soll – nicht darin, ihn auszuführen.

Wie unterscheidet sich dies von LangChain, OpenAI Agents SDK oder Claude Managed Agents?

Open-Source-Frameworks wie LangChain und LangGraph liefern Orchestrierungsgrundbausteine, verlangen aber, dass Sie alles selbst entwickeln, hosten und skalieren – Speicher, RAG, Infrastruktur, den gesamten Stack. Das OpenAI Agents SDK ist bewusst schlank: kein integrierter Speicher, kein RAG, keine verwaltete Infrastruktur. Claude Managed Agents übernimmt die Laufzeitumgebung, bindet Sie jedoch ausschließlich an Claude-Modelle auf der Infrastruktur von Anthropic. Die Jenova Agent API ist das erste vollständig verwaltete Backend, das modellagnostische Flexibilität, integrierten Speicher und RAG sowie Produktionsinfrastruktur über eine Integration kombiniert.

Ist die API produktionsbereit?

Ja. Die API läuft auf produktionsreifer verwalteter Infrastruktur und wird durch dieselbe Orchestrierungs-Engine unterstützt, die mit mehr als 30.000 Nutzern in über 70 Ländern getestet wurde. Stabile Endpunkte, verwaltete Skalierung und keine Infrastruktur, die Sie warten müssen.

Wie schwierig ist die Integration?

Vier Schritte: API-Schlüssel erhalten, Agenten erstellen, Guthaben hinzufügen, Aufruf ausführen. Die API folgt standardmäßigen REST-Konventionen. Wenn Sie eine HTTP-Anfrage ausführen können, können Sie einen Produktions-Agenten betreiben. Die vollständige Dokumentation behandelt Authentifizierung, Endpunkte, Anfrage-/Antwortformate und Agentenkonfiguration.

Fazit

Die Lücke zwischen AI-Agenten-Demos und Produktionsbereitstellungen liegt nicht in der Modellintelligenz – sondern in der Infrastruktur. Orchestrierung, Modell-Routing, Speicher, RAG und Tool-Integration sind die Engineering-Arbeit, die die meisten Agentenprojekte vor der Bereitstellung stoppt. Open-Source-Frameworks liefern Ihnen Bausteine, lassen Sie aber die Infrastruktur selbst verantworten. Anbieter-SDKs sind bewusst unvollständig. Anbieterverwaltete Services tauschen Betriebsaufwand gegen Bindung an einen einzelnen Anbieter ein.

Die Jenova Agent API ist das erste vollständig verwaltete Backend, das diese gesamte Reihe von Zielkonflikten beseitigt – definieren Sie die Expertise Ihres Agenten, fügen Sie Ihr Wissen hinzu, wählen Sie ein beliebiges Modell und stellen Sie ihn über einen Endpunkt bereit. Individuelle Agenten in Minuten, nicht Monaten. Jedes Modell, nicht nur ein Anbieter. Verwaltete Infrastruktur, nicht Ihr Problem.

Hören Sie auf, Agenten-Infrastruktur zu entwickeln. Beginnen Sie, Agenten bereitzustellen.

Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel und die vollständige Referenz unter jenova.ai/platform/docs. Entdecken Sie die Plattform unter jenova.ai/platform. Erfahren Sie mehr bei Jenova.