Pila de infraestructura de agentes de AI: cree agentes con una sola API (julio de 2026)


2026-07-22


Crear agentes de AI para producción en 2026 implica ensamblar y mantener una pila de infraestructura que abarca frameworks de orquestación, enrutamiento de modelos de múltiples proveedores, bases de datos vectoriales, almacenes de memoria, canalizaciones RAG y servidores de herramientas, antes de escribir una sola línea de lógica de agentes. La Jenova Agent API elimina por completo esta complejidad y proporciona un backend de agentes totalmente gestionado en el que una integración sustituye toda la pila DIY.

✅ Orquestación probada en producción con memoria, contexto y recuperación integrados; sin lógica de coordinación que escribir
✅ Acceso unificado a modelos de OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek y más, sin dependencia de proveedores
✅ Bases de datos relacionales y vectoriales gestionadas con RAG nativo, sin aprovisionar infraestructura
✅ Fiabilidad de nivel de producción diseñada para tráfico real, no para prototipos ni experimentos

Para entender por qué esto importa, considere los desafíos de infraestructura a los que se enfrentan los desarrolladores al crear agentes desde cero y cómo los costes y la complejidad se acumulan rápidamente en cuanto se supera una demostración.

Respuesta rápida: ¿Qué es la Jenova Agent API?

La Jenova Agent API es un servicio de infraestructura de agentes totalmente gestionado que proporciona orquestación, enrutamiento multimodelo, memoria, almacenamiento, RAG e integración de herramientas mediante una sola API, lo que permite a los desarrolladores crear y lanzar agentes de nivel de producción sin ensamblar una pila DIY.

Capacidades clave:

  • Acceso multimodelo a OpenAI, Anthropic, Google, xAI y más mediante una sola integración
  • Memoria persistente y contexto de conversación integrados, sin necesidad de gestión externa de estado
  • Bases de datos vectoriales y relacionales gestionadas con RAG nativo, sin infraestructura que aprovisionar o escalar
  • Integraciones ilimitadas de herramientas basadas en MCP, con herramientas nativas de la plataforma y cualquier servidor MCP remoto

El problema: por qué crear infraestructura para agentes es tan caro

El mercado de agentes de AI se está acelerando a un ritmo sin precedentes en 2026. Sin embargo, persiste una llamativa desconexión entre la ambición de adopción y la realidad de la producción:

182,97 mil millones de dólares: proyección del mercado global de agentes de AI para 2033, con un crecimiento anual del 49,6 %

Solo el 2 %: porcentaje de empresas que han implementado agentes de AI a escala, pese a que el 79 % los está adoptando activamente

El cuello de botella no es la calidad de los modelos: los modelos ya son suficientemente buenos. El cuello de botella es la infraestructura. Sin embargo, ensamblar la infraestructura para impulsar agentes de producción es excesivamente complejo:

  • La orquestación entre modelos, herramientas, memoria y recuperación exige lógica de coordinación personalizada y gestión de estado
  • La gestión de modelos de múltiples proveedores implica manejar SDK, flujos de autenticación y sistemas de facturación independientes
  • La memoria y el contexto a escala demandan almacenes de estado externos, hidratación de sesiones y capas de persistencia
  • Las canalizaciones RAG requieren bases de datos vectoriales, estrategias de fragmentación, gestión de embeddings y ajuste de la recuperación
  • La integración de herramientas implica crear, desplegar y proteger servidores MCP y adaptadores de API

Diagrama de arquitectura de agentes de AI que muestra los componentes por capas de una pila de infraestructura de agentes de producción

La complejidad de la orquestación frena la velocidad

Los agentes de producción no son llamadas únicas a una API. Coordinan la inferencia de modelos, la ejecución de herramientas, la recuperación de memoria y el procesamiento de resultados en flujos de trabajo de varios pasos. Frameworks como LangChain y LangGraph proporcionan bloques de construcción, pero los desarrolladores siguen siendo responsables de la lógica de orquestación, el manejo de errores, los reintentos y las transiciones de estado. El resultado son meses de tiempo de ingeniería dedicados a la infraestructura de soporte en lugar de al producto.

Más del 40 %: tasa de cancelación proyectada por Gartner para proyectos de agentes de AI antes de 2027, impulsada principalmente por fallos arquitectónicos

La dependencia de proveedores de modelos fragmenta la pila

Ningún modelo destaca en todas las tareas. Los equipos empresariales utilizan habitualmente Claude para programación, GPT para razonamiento, Gemini para trabajo multimodal y modelos de código abierto para operaciones sensibles a los costes. Gartner informó de un aumento del 1.445 % en las consultas sobre sistemas multiagente entre el primer trimestre de 2024 y el segundo trimestre de 2025, lo que refleja la demanda de arquitecturas multimodelo. Sin embargo, cada proveedor requiere su propio SDK, autenticación, facturación y análisis de respuestas, lo que multiplica la superficie de integración con cada modelo añadido.

Gestionar la memoria y el contexto es un trabajo a tiempo completo

Las API estándar de LLM no tienen estado. Cada solicitud llega sin memoria de interacciones anteriores. Crear contexto persistente requiere bases de datos externas (Redis, DynamoDB), lógica de hidratación de sesiones, gestión de ventanas de tokens y una sincronización cuidadosa del estado entre servicios. Para los agentes que deben recordar preferencias de usuario, historial de proyectos o conocimiento acumulado, esta infraestructura por sí sola puede consumir meses de trabajo de ingeniería especializado.

Las canalizaciones RAG exigen mantenimiento constante

La generación aumentada por recuperación conecta a los agentes con datos propietarios, pero el RAG de producción es mucho más que conectar una base de datos vectorial. Requiere flujos de trabajo de ingesta de documentos, estrategias de fragmentación, generación de embeddings, gestión de índices, optimización de la recuperación y capas de permisos. El coste de infraestructura para sistemas de agentes oscila entre 10.000 y más de 100.000 dólares al año, y la infraestructura RAG representa una parte significativa de ese gasto.

La integración de herramientas requiere infraestructura continua

Los agentes adquieren valor al conectarse a sistemas externos: bases de datos, API, plataformas SaaS y almacenamiento de archivos. El Model Context Protocol (MCP) se perfila como el estándar dominante, con 97 millones de descargas mensuales de SDK y el respaldo de OpenAI, Google y Microsoft. Sin embargo, desplegar, mantener y proteger servidores MCP sigue recayendo por completo en el desarrollador. Cada nueva conexión de herramienta añade otra dependencia que gestionar, otra integración que supervisar y otro punto de fallo.

El impacto acumulado:

30.000–500.000 dólares o más: rango de costes para el desarrollo personalizado de agentes de AI en 2026, antes del mantenimiento y el escalado continuos

Para los equipos que necesitan lanzar agentes, no crear infraestructura de agentes, el modelo económico no es viable.

Este es precisamente el problema que se creó la Jenova Agent API para eliminar.

La Jenova Agent API

La Jenova Agent API es un servicio de infraestructura de agentes totalmente gestionado: una integración que sustituye toda la pila DIY de frameworks de orquestación, SDK de proveedores de modelos, bases de datos vectoriales, almacenes de memoria y servidores de herramientas. Los desarrolladores definen las instrucciones del agente, seleccionan un modelo, configuran herramientas y bases de conocimiento, y la API se encarga de todo lo demás: orquestación, memoria, almacenamiento, recuperación y escalado.

En lugar de conectar de cinco a diez componentes de infraestructura y mantenerlos en producción, los desarrolladores realizan llamadas a la API y lanzan su producto.

Pila de agentes DIYJenova Agent API
Ensamblar framework de orquestación, SDK de modelos, base de datos vectorial, almacén de memoria y servidores de herramientasUna sola integración de API: todo el backend gestionado
Gestionar autenticación, facturación y SDK independientes por proveedor de modelosAcceso multimodelo unificado: cambie de proveedor libremente
Crear y mantener almacenes de estado externos para la memoriaMemoria y contexto persistentes integrados por sesión
Aprovisionar, escalar y ajustar bases de datos vectoriales para RAGAlmacenamiento gestionado con RAG nativo: cero aprovisionamiento
Desplegar y proteger servidores MCP para cada conexión de herramientaHerramientas nativas de la plataforma y compatibilidad con MCP remoto listas para usar
Diseñar el escalado, la supervisión y la fiabilidad desde ceroInfraestructura de nivel de producción diseñada para tráfico real

Orquestación de agentes

La orquestación probada en producción coordina automáticamente modelos, herramientas, memoria y recuperación para cualquier flujo de trabajo. Los desarrolladores no escriben lógica de coordinación, no gestionan reintentos ni manejan transiciones de estado de varios pasos: la API ejecuta el ciclo completo del agente. El resultado: semanas de ingeniería de orquestación sustituidas por una sola llamada a la API.

Use cualquier modelo

Impulse agentes con modelos de OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek y más mediante una sola integración. Sin dependencia de proveedores, sin SDK independientes para cada proveedor, sin múltiples cuentas de facturación que conciliar. Manténgase en la última generación de modelos sin reescribir código de integración: los nuevos modelos están disponibles cuando los proveedores los lanzan.

Memoria y contexto

Memoria y contexto de conversación ilimitados integrados en cada sesión. Los agentes recuerdan interacciones anteriores, preferencias de usuario y conocimiento acumulado de proyectos entre conversaciones, sin gestión externa de estado. Sin clústeres de Redis, sin tablas de DynamoDB, sin lógica de hidratación de sesiones. El contexto persistente es un componente fundamental de la infraestructura, no algo que los desarrolladores deban crear y mantener.

Almacenamiento totalmente gestionado

Bases de datos relacionales y vectoriales gestionadas con RAG integrado. Cargue documentos y bases de conocimiento: la plataforma gestiona automáticamente la ingesta, los embeddings, la indexación y la recuperación. Sin infraestructura que aprovisionar, sin bases de datos vectoriales que ajustar, sin políticas de escalado que configurar. El RAG de bases de conocimiento está disponible de inmediato para cada agente.

Herramientas y MCP

Integraciones ilimitadas de herramientas con herramientas nativas de la plataforma y cualquier servidor MCP remoto, listas para usar. Conecte agentes a Gmail, Google Calendar, Drive, Search, Scholar, Maps, Notion, Dropbox, YouTube y más, o añada cualquier servidor compatible con MCP mediante URL. Cada integración de herramienta está disponible de inmediato, sin adaptadores de API personalizados que crear o mantener.

Preparado para producción

Infraestructura totalmente gestionada con API estables, diseñada para tráfico de producción a escala. Sin contenedores que orquestar, sin políticas de escalado que configurar, sin disponibilidad que diseñar. Jenova está probada en producción con más de 30.000 usuarios en más de 70 países: la misma infraestructura que impulsa la plataforma para consumidores respalda cada llamada a la API.

Arquitectura de orquestación de LLM que muestra componentes de backend gestionado, incluidas las capas de enrutamiento de modelos, memoria y almacenamiento

bash
# One API call powers an entire agent interaction
curl -X POST https://api.jenova.ai/v1/chat \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent_id": "your-custom-agent",
    "session_id": "session-abc-123",
    "message": "Analyze the uploaded Q2 report and summarize key revenue trends"
  }'

Lo que puede crear

La API permite a los desarrolladores crear y lanzar agentes personalizados de nivel de producción en cualquier sector. Defina las instrucciones, el modelo, la base de conocimiento y la configuración de herramientas de su agente; la infraestructura gestionada se ocupa de la orquestación, la memoria, el almacenamiento, la recuperación y el escalado.

Atención al cliente para SaaS impulsada por AI

Cree un agente de soporte que resuelva tickets mediante la documentación de su producto, los datos de facturación y el historial de conversaciones. Defina instrucciones personalizadas para el tono de su marca y las reglas de escalado, adjunte su centro de ayuda como base de conocimiento y conecte herramientas de CRM mediante MCP.

  • El RAG integrado fundamenta cada respuesta en su documentación real, sin base de datos vectorial que aprovisionar
  • La memoria persistente elimina el «¿puede repetir su problema?» entre conversaciones
  • Despliegue en horas, no en los meses necesarios para crear y mantener una pila de soporte personalizada

Asesor financiero integrado para fintech

Lance un agente de análisis de carteras directamente dentro de su panel fintech. El agente accede a datos de mercado mediante integraciones de herramientas, aplica la metodología de inversión de su empresa a través de instrucciones personalizadas y recuerda los objetivos y el perfil de riesgo de cada cliente entre sesiones.

  • La flexibilidad multimodelo dirige los análisis complejos a modelos de alta capacidad y las consultas rutinarias a modelos rentables
  • La memoria persistente permite mantener el contexto de las relaciones con los clientes a largo plazo sin almacenes de estado externos
  • El almacenamiento gestionado permite recuperar documentos regulatorios sin aprovisionar bases de datos vectoriales

Tutor personalizado para EdTech

Despliegue un agente de tutoría adaptativa que ajuste la dificultad, supervise el progreso de los estudiantes y proporcione comentarios específicos. Adjunte materiales curriculares como base de conocimiento, defina instrucciones pedagógicas y seleccione modelos optimizados para el diálogo educativo.

  • La memoria registra las fortalezas, debilidades y trayectoria de aprendizaje de cada estudiante durante semanas y meses
  • El RAG de la base de conocimiento garantiza que cada respuesta se base en el contenido específico de su plan de estudios
  • Una integración sustituye los sistemas independientes de orquestación, memoria y recuperación que exigiría una implementación DIY

Asistente de investigación de AI para legal y cumplimiento

Cree un agente que busque en bases de datos regulatorias, resuma jurisprudencia y redacte memorandos de cumplimiento, todo ello basado en el repositorio documental de su empresa. Conéctese a bases de datos jurídicas mediante MCP y adjunte políticas internas como archivos de base de conocimiento.

  • El almacenamiento vectorial gestionado indexa miles de documentos jurídicos con recuperación y clasificación integradas
  • Los agentes citan fuentes específicas de su base de conocimiento, lo que reduce el riesgo de alucinaciones
  • La memoria entre sesiones mantiene el contexto de cada asunto durante encargos de varias semanas

Motor de generación de contenido para plataformas de marketing

Lance un motor de contenido de AI integrado en su SaaS de marketing. El agente genera borradores de blog, textos para redes sociales y campañas de email alineados con las directrices de marca y los datos de rendimiento de sus clientes.

  • Las instrucciones personalizadas codifican el tono de marca, las reglas de cumplimiento y los requisitos de formato para cada cliente
  • Las integraciones de herramientas extraen datos de analítica y campañas para fundamentar el contenido en un contexto de rendimiento real
  • Escala entre cientos de cuentas de clientes sin infraestructura adicional para cada cliente

Obtenga su clave de API y lance su primer agente en minutos, sin infraestructura necesaria.

Cómo funciona

Pasar de cero a un agente de producción requiere cuatro pasos.

Paso 1: obtenga su clave de API

Cree una cuenta en la plataforma de API y genere su clave de API. Esta clave autentica todas las solicitudes y le proporciona acceso a toda la infraestructura gestionada: orquestación, modelos, memoria, almacenamiento, herramientas y RAG.

Paso 2: cree o elija su agente

Cree un agente personalizado definiendo sus instrucciones de sistema, seleccionando un proveedor de modelos, adjuntando archivos de base de conocimiento y configurando el acceso a herramientas. Como alternativa, seleccione entre agentes prediseñados ya optimizados para dominios específicos. Todos los agentes, personalizados o prediseñados, se ejecutan en la misma infraestructura gestionada.

Paso 3: añada créditos

Cargue créditos de API para impulsar las interacciones de los agentes. El uso escala según sus necesidades: pague por lo que utiliza sin aprovisionar capacidad de cómputo dedicada ni gestionar la facturación de múltiples proveedores de modelos.

Paso 4: realice su primera llamada

Envíe un mensaje a su agente y reciba una respuesta. La orquestación, la memoria, la recuperación y la ejecución de herramientas se producen automáticamente en una sola llamada a la API.

bash
curl -X POST https://api.jenova.ai/v1/chat \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent_id": "custom-support-agent",
    "session_id": "user-42-session",
    "message": "What is the refund policy for annual subscriptions?"
  }'

La API devuelve la respuesta del agente con todo el contexto: el agente ya ha consultado su base de conocimiento, ha mantenido el historial de conversación y ha aplicado sus instrucciones personalizadas. Sin código de orquestación, sin llamadas a bases de datos externas, sin lógica de enrutamiento de modelos por su parte.

Para consultar la referencia completa de endpoints, los detalles de autenticación y la configuración avanzada, vea la documentación completa.

Resultados y casos de uso reales

📱 Una startup SaaS lanza soporte de AI en días, no meses

Escenario: Una startup SaaS de 15 personas necesita atención al cliente impulsada por AI que comprenda la documentación de su producto y gestione consultas de facturación sin intervención humana.

Enfoque tradicional: Contratar a un ingeniero de backend (más de 150.000 dólares al año), integrar una API de LLM, crear una canalización RAG con una base de datos vectorial, implementar memoria de sesión con Redis, desplegar servidores MCP para acceso a CRM y mantener toda la pila. Plazo estimado: 3-4 meses. Coste estimado del primer año para un agente de atención al cliente: entre 40.000 y 120.000 dólares solo en desarrollo, más 2.500–5.000 dólares al mes en costes operativos.

Jenova Agent API: Defina las instrucciones del agente de soporte, cargue la documentación del producto como base de conocimiento, conecte el CRM mediante MCP y póngalo en producción. Tiempo hasta producción: días.

  • Cero aprovisionamiento de infraestructura: RAG, memoria e integración de herramientas están integrados
  • El equipo de ingeniería se mantiene centrado en el producto principal, no en la infraestructura de agentes
  • Escala automáticamente a medida que crece el volumen de tickets, sin cambios de infraestructura

💼 Una empresa fintech despliega un asesor de carteras sin un equipo de ML

Escenario: Una empresa fintech en fase intermedia quiere integrar un asesor de carteras de AI en su panel de clientes que proporcione análisis de inversión personalizados y recuerde los objetivos financieros de cada cliente entre sesiones.

Enfoque tradicional: Crear una pila de agentes personalizada: capa de orquestación de modelos, sistema de memoria persistente para el contexto de clientes, base de datos vectorial para documentos de investigación de inversiones e integraciones de herramientas para API de datos de mercado. Requiere ingenieros especializados en ML y DevOps de infraestructura. El desarrollo de un agente personalizado de esta complejidad cuesta entre 100.000 y más de 300.000 dólares.

Jenova Agent API: Cree un agente personalizado con instrucciones de análisis de inversiones, adjunte documentos de investigación, configure herramientas de datos de mercado y despliegue el agente detrás del panel. La API gestiona toda la memoria, la recuperación y la orquestación.

  • La memoria persistente mantiene automáticamente el perfil financiero y los objetivos de cada cliente entre sesiones
  • El enrutamiento multimodelo utiliza modelos de alta capacidad para análisis complejos y modelos eficientes para consultas rutinarias
  • No hay una base de datos vectorial que aprovisionar, ajustar o escalar a medida que crece la biblioteca de documentos

🎯 Una plataforma EdTech lanza tutoría adaptativa a escala

Escenario: Una empresa de edtech que presta servicio a más de 50.000 estudiantes necesita tutores de AI personalizados que se adapten a estilos de aprendizaje individuales, supervisen el progreso y fundamenten las respuestas en materiales curriculares específicos.

Enfoque tradicional: Crear esto requiere una pila de múltiples componentes: orquestación de LLM para diálogo adaptativo, una capa de memoria para perfiles de estudiantes y seguimiento de progreso, infraestructura RAG para fundamentar el contenido curricular y gestión de sesiones por estudiante. A escala, solo la infraestructura cuesta entre 10.000 y más de 100.000 dólares al año, además de la carga continua de ingeniería para mantenimiento y actualizaciones de modelos.

Jenova Agent API: Despliegue agentes de tutoría con bases de conocimiento curriculares e instrucciones pedagógicas. Cada sesión de estudiante mantiene su propia memoria persistente. La plataforma gestiona la escala, desde 100 hasta 100.000 sesiones simultáneas, sin cambios de infraestructura.

  • La memoria integrada registra la trayectoria de aprendizaje de cada estudiante durante semanas y meses
  • RAG fundamenta cada respuesta en el plan de estudios específico que el estudiante está cursando
  • Una integración de API sustituye toda la infraestructura de orquestación, memoria, RAG y escalado que exige una implementación DIY

📊 Una empresa evita un proyecto fallido de agentes de 500.000 dólares

Escenario: Una empresa de 500 personas necesita un asistente interno de AI que responda a las preguntas de los empleados utilizando políticas de RR. HH., documentación de IT y manuales operativos, con contexto persistente entre conversaciones.

Enfoque tradicional: El 65 % de los líderes de IT cita la complejidad de los sistemas como su principal obstáculo para desplegar agentes de AI. Crear un agente interno de conocimiento requiere canalizaciones de ingesta de documentos, infraestructura de bases de datos vectoriales, gestión del estado de sesión, control de acceso y mantenimiento continuo de índices. El proyecto medio fallido de AI agéntica cuesta 500.000 dólares y 18 meses antes de que las organizaciones lo cancelen.

Jenova Agent API: Cargue documentos internos como base de conocimiento, defina el alcance y comportamiento del agente mediante instrucciones personalizadas e intégrelo con herramientas internas mediante MCP. Los empleados interactúan a través de la interfaz existente de la empresa: la API impulsa cada respuesta entre bastidores.

  • El RAG gestionado se ocupa automáticamente de la ingesta de documentos, los embeddings y la recuperación
  • La memoria persistente evita que los empleados repitan el contexto entre conversaciones
  • Elimina el riesgo arquitectónico que provoca el fracaso de más del 40 % de los proyectos empresariales de agentes

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta la Jenova Agent API?

La API opera con un modelo de precios basado en créditos: añade créditos y paga por lo que utiliza. Esto elimina la necesidad de gestionar cuentas de facturación independientes entre proveedores de modelos o aprovisionar recursos de cómputo dedicados. No hay compromisos mínimos ni contratos a largo plazo. Para conocer los niveles de precios específicos y los detalles de créditos, visite la documentación de la API.

¿Qué modelos de AI están disponibles mediante la API?

La API proporciona acceso unificado a modelos de OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, xAI y más mediante una sola integración. Puede seleccionar modelos distintos por agente o caso de uso sin reescribir código de integración ni gestionar SDK de proveedores independientes. Los nuevos modelos están disponibles cuando los proveedores los lanzan, sin necesidad de realizar trabajo de migración.

¿Qué tan difícil es integrar la Jenova Agent API?

La integración sigue cuatro pasos: obtenga su clave de API, cree o seleccione un agente, añada créditos y realice una llamada. Si su aplicación puede realizar solicitudes HTTP, puede impulsar agentes mediante la API. El backend gestionado se encarga automáticamente de la orquestación, la memoria, el RAG y la ejecución de herramientas; su código de integración sigue siendo mínimo independientemente de la complejidad del agente.

¿Puedo crear agentes personalizados con mis propias instrucciones y datos?

Sí. La API admite agentes totalmente personalizados: usted define las instrucciones de sistema, selecciona el proveedor de modelos, adjunta archivos privados de base de conocimiento y configura el acceso a herramientas. La plataforma gestiona la infraestructura subyacente: orquestación, persistencia de memoria, indexación de documentos, recuperación y escalado. Los agentes personalizados se ejecutan en la misma infraestructura de nivel de producción que los agentes prediseñados.

¿La API está preparada para producción?

La infraestructura está probada en producción con más de 30.000 usuarios en más de 70 países. Proporciona API estables, escalado gestionado y fiabilidad integrada: el mismo backend que impulsa la plataforma para consumidores. Los agentes manejan flujos de trabajo de varios pasos, memoria persistente y ejecución de herramientas en producción, no solo en demostraciones.

¿En qué se diferencia de crear agentes con LangChain o LangGraph?

Frameworks como LangChain y LangGraph son bibliotecas: proporcionan componentes para crear agentes, pero usted sigue siendo responsable de la lógica de orquestación, el aprovisionamiento de infraestructura, la gestión de memoria, el escalado y las operaciones de producción. La Jenova Agent API es un servicio gestionado: usted define el agente y realiza llamadas a la API. El backend gestiona todo lo que los frameworks dejan en sus manos: gestión de estado, enrutamiento de modelos, RAG, ejecución de herramientas y fiabilidad a escala.

Conclusión

La brecha entre la ambición por los agentes de AI y el despliegue en producción no es un problema de modelos, sino de infraestructura. Ensamblar frameworks de orquestación, SDK de modelos, bases de datos vectoriales, almacenes de memoria y servidores de herramientas cuesta entre 30.000 y más de 500.000 dólares solo en desarrollo, además de costes anuales de infraestructura y mantenimiento de cinco a seis cifras. Y más del 40 % de estos proyectos nunca llega a producción.

La Jenova Agent API sustituye toda la pila de infraestructura DIY para agentes de AI con una sola integración. Defina las instrucciones, el modelo, la base de conocimiento y las herramientas de su agente. Realice una llamada a la API. Lance su producto.

Cada minuto dedicado a crear la infraestructura de soporte de agentes es un minuto que no dedica a crear su producto. Empiece a crear en jenova.ai/platform. Documentación completa en jenova.ai/platform/docs.