Jenova Agent API : une API pour propulser tout le backend de vos Agents

2026-07-21

Construire des Agents AI prêts pour la production implique encore d’assembler des API de fournisseurs de LLM, des frameworks d’orchestration, des bases de données vectorielles, des stockages de mémoire, des serveurs d’outils et l’infrastructure nécessaire pour que tout fonctionne sous un trafic réel. La Jenova Agent API élimine entièrement cette complexité : une API qui remplace toute votre stack d’Agents DIY par le premier backend d’Agents entièrement géré du marché.

✅ Définissez des Agents personnalisés en quelques minutes : instructions, modèles, bases de connaissances, outils
✅ Utilisez n’importe quel modèle d’OpenAI, Anthropic, Google, xAI ou DeepSeek : un endpoint, sans verrouillage
✅ Mémoire persistante, stockage géré et RAG intégré : aucune infrastructure à provisionner
✅ Orchestration éprouvée et intégrations d’outils MCP dès le premier jour

Jenova Agent API — Une API pour propulser tout le backend de vos Agents

Vous apportez votre expertise métier. L’API gère tout le reste. Pour comprendre pourquoi cela compte, examinons ce qu’il faut réellement pour déployer un Agent en production aujourd’hui — et pourquoi l’écosystème actuel de frameworks, SDK et services gérés laisse toujours les problèmes les plus difficiles sans solution.

Réponse rapide : qu’est-ce que la Jenova Agent API ?

La Jenova Agent API est un backend d’Agents entièrement géré qui permet aux développeurs de créer, configurer et déployer des Agents AI personnalisés via une seule intégration, remplaçant l’orchestration DIY, le routage de modèles, la mémoire, le stockage, le RAG et l’infrastructure d’outils.

Fonctionnalités clés :

Créez des Agents personnalisés avec des instructions spécifiques, un choix de modèles, des bases de connaissances privées et des configurations d’outils
Orchestration d’Agents coordonnant automatiquement les modèles, les outils, la mémoire et la récupération
Accès multi-modèles via OpenAI, Anthropic, Google, xAI et DeepSeek, sans verrouillage fournisseur
Mémoire de conversation illimitée et contexte persistant intégrés à chaque session
Bases de données relationnelles et vectorielles entièrement gérées avec RAG intégré
Intégrations d’outils MCP illimitées prêtes à l’emploi

Le problème : déployer des Agents AI est un problème d’infrastructure

Le marché des Agents AI devrait passer de 10,9 milliards à 182,9 milliards de dollars d’ici 2033, avec un CAGR de 49,6 %. Avec plus de 170 startups d’Agents AI répertoriées dans 26 catégories et 51 % des organisations utilisant déjà des Agents d’une manière ou d’une autre, la demande n’est pas le goulot d’étranglement. Le déploiement l’est.

C’est au moment de faire passer les Agents du prototype à la production que les équipes d’ingénierie se heurtent au mur :

Complexité de l’orchestration — coordination des modèles, outils, mémoire et récupération dans des workflows à plusieurs étapes
Fragmentation des fournisseurs de modèles — gestion d’intégrations, de SDK et de facturations distincts pour chaque fournisseur de LLM
Gestion du contexte et de la mémoire — création de stockages d’état externes pour des conversations persistantes
Ingénierie des pipelines RAG — provisionnement de bases de données vectorielles, réglage de la récupération, gestion des pipelines d’embeddings
Surcharge liée à l’intégration d’outils — connexion de serveurs MCP, de wrappers API et de flux d’authentification pour chaque service externe
Délai de mise en production — des mois de travail d’infrastructure avant que l’Agent ne fasse quoi que ce soit d’utile

Schéma d’architecture d’un Agent AI illustrant la complexité de la coordination des modèles, outils, systèmes de mémoire et intégrations externes

L’écart entre les outils et la production

Les Agents AI échouent entre 70 % et 95 % du temps dans les environnements de production, selon la complexité de la tâche

La cause n’est pas la qualité des modèles : c’est tout ce qui les entoure. Des transferts défaillants entre les étapes, une dérive du contexte dans les workflows de longue durée et des échecs silencieux dus à des timeouts API non gérés se cumulent à chaque étape d’exécution.

L’écosystème actuel d’outils propose des solutions partielles à chaque couche, mais rien ne couvre toute la stack :

Les frameworks open source comme LangChain et LangGraph fournissent des primitives d’orchestration, mais vous assumez tous les coûts d’infrastructure : conteneurs, montée en charge, supervision et réponse aux incidents. LangChain présente des goulots d’étranglement de scalabilité liés aux opérations en mémoire et une absence d’infrastructure native de test. LangGraph exige un effort d’ingénierie considérable et une solide expertise Python avant de pouvoir créer votre premier Agent.
Les SDK de fournisseurs comme le OpenAI Agents SDK proposent des boucles d’orchestration légères, mais évitent délibérément des fonctionnalités clés : pas de mémoire persistante intégrée, pas de RAG, pas d’infrastructure gérée. Les problèmes difficiles sont explicitement laissés au développeur.
Les services gérés par les fournisseurs comme Claude Managed Agents gèrent le runtime, mais vous enferment dans un seul modèle, sur l’infrastructure du fournisseur : aucun choix de modèle, aucune option on-prem, aucun déploiement dans votre propre cloud.

On estime que 88 % des Agents AI d’entreprise qui fonctionnent en démonstration échouent lorsqu’ils sont déployés dans de vrais workflows

Comme le souligne l’analyse de Kearney sur le marché de l’AI agentique, créer des capacités agentiques à partir de zéro exige des « talents techniques hautement spécialisés, rares, coûteux et difficiles à recruter ». Le marché de l’infrastructure reste naissant, et la plupart des équipes sont contraintes de choisir entre des mois de travail d’infrastructure DIY et un verrouillage auprès d’un fournisseur unique.

C’est précisément le problème que la Jenova Agent API a été conçue pour éliminer.

La solution : la Jenova Agent API

La Jenova Agent API est le premier backend d’Agents entièrement géré : une API qui prend en charge l’orchestration, le routage de modèles, la mémoire, le stockage, le RAG et l’intégration d’outils afin que vous puissiez vous concentrer sur ce que fait votre Agent, et non sur le maintien de l’infrastructure. Définissez le comportement de votre Agent, ajoutez vos connaissances, choisissez votre modèle et déployez : le reste est pris en charge.

Stack d’Agent DIY	Jenova Agent API
Intégrer séparément 3 à 5 API de fournisseurs de LLM	Un endpoint, n’importe quel modèle : OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek
Créer l’orchestration avec LangGraph / CrewAI / AutoGen	Orchestration éprouvée intégrée
Provisionner et gérer des bases de données vectorielles pour le RAG	Stockage vectoriel entièrement géré avec RAG intégré
Implémenter une mémoire externe et une gestion d’état	Mémoire persistante illimitée par session, sans configuration
Connecter manuellement des serveurs MCP et intégrations d’outils	MCP natif à la plateforme avec connexions d’outils illimitées
Des semaines pour définir, tester et itérer sur le comportement de l’Agent	Création d’Agents personnalisés en quelques minutes
Créer, déployer et faire évoluer votre propre infrastructure	Infrastructure gérée de qualité production

Des Agents personnalisés en quelques minutes

C’est le cœur de l’expérience développeur. Au lieu de consacrer des mois à l’ingénierie de pipelines pour lancer un Agent spécialisé, vous définissez quatre éléments :

Instructions — les règles comportementales, l’expertise métier et les directives de réponse qui façonnent la personnalité et les capacités de votre Agent
Modèle — choisissez le modèle optimal pour votre cas d’usage parmi OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek ou d’autres. Changez à tout moment sans modifier le code.
Base de connaissances — importez des documents, des spécifications produit, des wikis internes, des guides de conformité : tout ce dont votre Agent a besoin pour raisonner dans votre domaine. Le RAG est géré automatiquement.
Outils — connectez des serveurs MCP et des intégrations natives à la plateforme. Gmail, Calendar, Search, Notion ou tout endpoint MCP personnalisé avec lequel votre Agent doit interagir.

Vous apportez l’expertise métier. L’API gère l’orchestration, la récupération, la mémoire et l’infrastructure. L’Agent que vous définissez est immédiatement accessible via un endpoint REST standard, prêt pour la production dès le premier appel.

Orchestration intégrée

Chaque appel API passe par une couche d’orchestration éprouvée qui coordonne automatiquement les modèles, les outils, la mémoire et la récupération. Les workflows à plusieurs étapes, les appels d’outils, le raisonnement enrichi par récupération et la reprise après erreur sont pris en charge par la plateforme, et non par du code personnalisé dans votre application. Aucune installation de framework, aucune définition de graphe, aucun code répétitif de machine à états. Le même moteur d’orchestration a été testé en production auprès de plus de 30 000 utilisateurs dans plus de 70 pays.

N’importe quel modèle, un seul endpoint

Accédez aux modèles d’OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek et d’autres fournisseurs via une seule intégration. Attribuez différents modèles à différents Agents selon la tâche : un Agent axé sur le raisonnement chez un fournisseur, un Agent à réponse rapide chez un autre, le tout via le même endpoint. Lorsque de nouveaux modèles sont publiés, ils deviennent disponibles sans migration. Aucun SDK distinct, aucun flux d’authentification par fournisseur, aucun verrouillage fournisseur.

Mémoire et contexte persistants

Chaque session comprend une mémoire de conversation illimitée et un contexte persistant. Votre Agent se souvient des interactions précédentes, des préférences utilisateur et des projets en cours sans stockage d’état externe. Pas de Redis, pas de base de données de sessions, pas de logique d’invalidation de cache. La mémoire est intégrée à la couche d’infrastructure et évolue automatiquement.

Stockage entièrement géré et RAG intégré

La plateforme fournit des bases de données relationnelles et vectorielles gérées. Importez des documents dans la base de connaissances de votre Agent, et le raisonnement enrichi par récupération fonctionne automatiquement : le découpage, les embeddings, l’indexation et la récupération sont gérés sans configuration. Aucun provisionnement de base de données vectorielle, aucune maintenance de pipeline d’embeddings, aucun réglage de seuil de récupération.

Outils MCP prêts à l’emploi

Connectez des services externes grâce à la prise en charge MCP native à la plateforme. Gmail, Google Calendar, Drive, Search, Notion et tout serveur MCP distant sont disponibles sans code d’intégration personnalisé. Définissez les outils auxquels votre Agent peut accéder, et la couche d’orchestration prend en charge l’invocation, l’authentification et le traitement des réponses.

Voici à quoi ressemble une requête :

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"
      }
    ]
  }'

Un seul appel. L’orchestration, le routage de modèles, la mémoire, la récupération dans la base de connaissances et l’accès aux outils s’exécutent derrière l’endpoint. La documentation complète couvre l’authentification, les endpoints, les schémas de requête/réponse et la configuration d’Agents personnalisés.

Comparaison avec LangChain et LangGraph

LangChain et LangGraph sont les outils open source les plus largement adoptés pour créer des Agents AI. LangGraph fournit un runtime basé sur les graphes avec une gestion explicite des états et des checkpoints : des primitives puissantes pour des workflows complexes à embranchements. Mais ce sont des frameworks, et non des services gérés ; cette distinction entraîne des coûts opérationnels réels :

L’infrastructure vous appartient entièrement. Vous provisionnez les conteneurs, gérez la montée en charge, la supervision et la réponse aux incidents. LangGraph est « un coût d’infrastructure que vous assumez » : la licence Apache 2.0 est gratuite, mais son exploitation en production ne l’est pas.
La mémoire et le RAG sont DIY. LangChain repose fortement sur des opérations en mémoire qui deviennent un goulot d’étranglement à grande échelle. Vous provisionnez vos propres bases de données vectorielles, construisez vos propres pipelines d’embeddings et gérez vous-même la récupération.
Les lacunes de production se cumulent. LangChain ne dispose pas d’infrastructure native de test, le problème de production qui « se cumule le plus rapidement ». LangGraph requiert un investissement initial conséquent dans les concepts de graphes et la gestion d’état, même pour des Agents simples. Les développeurs signalent des problèmes de scalabilité nécessitant des approches multiprocessus que le framework ne résout pas nativement.
Le routage de modèles est manuel. LangGraph est indépendant des modèles : il peut appeler n’importe quel LLM, mais vous implémentez chaque intégration fournisseur, gérez des clés API distinctes et prenez en charge vous-même la logique de routage.

Les checkpoints explicites et le modèle de graphes de LangGraph sont réellement puissants pour les développeurs qui ont besoin d’un contrôle granulaire sur des workflows complexes et qui sont prêts à assumer l’infrastructure. Mais pour les équipes qui souhaitent déployer des Agents, et non créer et exploiter une infrastructure d’Agents, la Jenova Agent API fournit l’orchestration, la mémoire, le RAG et le routage de modèles en tant que service géré. Aucune définition de graphe, aucune orchestration de conteneurs, aucun provisionnement de base de données vectorielle.

Comparaison avec OpenAI Agents SDK

Le OpenAI Agents SDK est un framework open source léger reposant sur quatre primitives : Agents, Tools, Handoffs et Guardrails. Il est fourni avec un traçage intégré, fonctionne avec plus de 100 LLM via l’API Chat Completions et permet aux développeurs de démarrer rapidement avec seulement quelques lignes de code.

Mais le SDK est intentionnellement incomplet, par conception :

Pas de mémoire à long terme. Le SDK gère l’état conversationnel au sein d’une session, mais ne fournit pas de mémoire durable ou sémantique prête à l’emploi. Une mémoire persistante entre les sessions nécessite l’ajout de solutions externes.
Pas de RAG intégré. Il n’existe aucune couche intégrée de mémoire vectorielle ou de récupération. L’ancrage dans des connaissances spécifiques à un domaine, la capacité qui rend les Agents utiles pour un travail réel, est entièrement laissé au développeur.
Pas de moteur de workflow. Il n’y a ni moteur de workflow basé sur les graphes, ni système de planification d’Agents directif. Les workflows complexes en plusieurs étapes avec logique d’embranchement nécessitent du code d’orchestration personnalisé.
Les outils hébergés verrouillent OpenAI. Bien que le SDK prenne en charge plusieurs fournisseurs de modèles, les outils hébergés tels que la recherche de fichiers, l’interpréteur de code et la recherche web dépendent de l’infrastructure d’OpenAI. L’utilisation de ces capacités nécessite spécifiquement la plateforme d’OpenAI.

La force du SDK réside dans sa simplicité et le prototypage rapide. Mais sa conception « transfère la responsabilité au développeur lorsque des comportements avancés sont nécessaires ». La Jenova Agent API correspond en pratique à ce que vous devriez construire au-dessus du Agents SDK : mémoire, RAG, stockage géré, routage multi-modèles et infrastructure de production, fournis en tant que service géré dès le premier appel API.

Comparaison avec Claude Managed Agents

Claude Managed Agents, lancé en bêta publique en avril 2026, est l’analogue existant le plus proche d’un backend d’Agents géré. Anthropic exécute la boucle d’exécution et gère le sandboxing, la persistance des sessions, la compaction du contexte et la récupération après crash. Il supprime une réelle charge opérationnelle, et est particulièrement performant pour les charges de travail asynchrones de longue durée.

Mais il s’accompagne de contraintes strictes :

Claude uniquement. Le runtime n’exécute ni GPT, ni Gemini, ni DeepSeek, ni modèles open source. Vous êtes entièrement verrouillé auprès d’un seul fournisseur de modèles, sans flexibilité pour changer de solution ou comparer des alternatives.
Infrastructure Anthropic uniquement. Managed Agents s’exécute exclusivement sur l’infrastructure d’Anthropic : aucune option on-prem, aucun déploiement dans votre propre cloud. Il n’est pas disponible via AWS Bedrock ni Google Vertex AI. Si la conformité exige une inférence dans votre compte cloud, ce n’est pas une option.
Les frais de session se cumulent à grande échelle. Les frais de runtime de 0,08 $/heure de session](https://wavespeed.ai/blog/posts/claude-managed-agents-vs-agent-sdk-2026/) sont modestes par Agent, mais à grande échelle, [une flotte de 500 Agents exécutés simultanément génère 40 $/heure de surcoût de session, en plus des coûts de tokens.
Toujours en bêta. Aucun outil officiel de migration n’existe entre le Agent SDK et Managed Agents, et la surface de configuration continue d’évoluer.

La Jenova Agent API apporte le bénéfice d’infrastructure gérée de Claude Managed Agents, sans le verrouillage auprès d’un seul fournisseur. Exécutez des Agents sur OpenAI, Anthropic, Google, xAI ou DeepSeek via le même endpoint. Changez de modèle par Agent ou par requête. Aucune dépendance fournisseur, aucun risque lié à un prestataire unique.

Vue d’ensemble

Capacité	Jenova Agent API	LangChain / LangGraph	OpenAI Agents SDK	Claude Managed Agents
Infrastructure	Entièrement gérée	Auto-hébergée	Auto-hébergée	Gérée par Anthropic
Prise en charge des modèles	OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek et plus	Tous (intégration manuelle)	Plus de 100 via Chat Completions (optimisé pour OpenAI)	Claude uniquement
Mémoire intégrée	✅ Illimitée, persistante	❌ À créer vous-même	❌ Session uniquement	✅ Côté serveur
RAG intégré	✅ Stockage vectoriel géré	❌ À créer vous-même	❌ Non inclus	❌ Limité
Orchestration	✅ Automatique	✅ Basée sur les graphes (configuration manuelle)	✅ Boucle de base	✅ Harness géré
Outils MCP	✅ Natifs à la plateforme	❌ À créer vous-même	❌ Outils OpenAI uniquement	✅ Pris en charge
Agents personnalisés	Quelques minutes (instructions + modèle + connaissances + outils)	Quelques heures à quelques jours (code + infrastructure)	Quelques minutes (code uniquement, sans infrastructure)	Quelques minutes (configuration, Claude uniquement)
Verrouillage fournisseur	Aucun : changez de modèle à tout moment	Faible (Apache 2.0)	Moyen (les outils hébergés verrouillent OpenAI)	Élevé (Claude + infrastructure Anthropic uniquement)
Statut de production	Testée auprès de plus de 30 000 utilisateurs	Dépend de votre infrastructure	Dépend de votre infrastructure	Bêta publique

Ce que vous pouvez créer

La puissance des Agents personnalisés vient du fait que c’est vous qui définissez l’expertise. L’API fournit l’infrastructure pour l’exécuter. Voici à quoi cela ressemble dans différents domaines :

Fonctionnalités AI orientées client

Créez un Agent qui connaît votre produit dans les moindres détails : importez votre documentation, vos FAQ et vos guides de dépannage dans sa base de connaissances, définissez des directives de réponse correspondant à la voix de votre marque et connectez-le à votre CRM et système de tickets via MCP. Vos clients interagissent avec un Agent de support qui comprend réellement votre produit, conserve le contexte entre les conversations et agit en leur nom. Aucune équipe ML. Aucun pipeline de récupération à créer.

Automatisation des opérations internes

Créez des Agents qui gèrent les workflows internes : un Agent d’onboarding avec les politiques et procédures de votre entreprise comme base de connaissances, un Agent de reporting connecté à vos outils de données ou un Agent de revue de conformité chargé de vos documents réglementaires. Chacun d’eux consiste en une définition d’Agent personnalisée et un appel API, et non un projet d’ingénierie de six mois.

Analyse spécifique à un domaine

Créez des Agents dédiés à des analyses spécialisées en associant le bon modèle à la bonne base de connaissances. Un Agent de modélisation financière avec vos cadres de valorisation. Un Agent de revue juridique avec vos modèles de contrats et votre bibliothèque de clauses. Un Agent de recherche avec vos jeux de données propriétaires. L’expertise métier réside dans vos instructions et votre base de connaissances ; l’API prend en charge le raisonnement, la récupération et l’exécution en plusieurs étapes.

Workflows multi-Agents

Composez des Agents spécialisés qui prennent chacun en charge une étape d’un pipeline plus vaste. Un Agent ingère et structure les données, un autre les analyse, un troisième génère le résultat : chacun avec son propre modèle optimisé, sa base de connaissances et sa configuration d’outils. Orchestrez les Agents via la logique de votre application tandis que chaque Agent individuel s’exécute sur une infrastructure entièrement gérée.

Obtenez gratuitement votre clé API sur jenova.ai/platform et commencez à créer.

Fonctionnement

Passez de zéro à un Agent personnalisé prêt pour la production en quatre étapes :

Étape 1 : obtenez votre clé API

Créez un compte sur jenova.ai/platform et générez votre clé API. Une clé, un point d’intégration : aucun identifiant distinct par fournisseur de modèles ou service.

Étape 2 : créez votre Agent personnalisé

Définissez le comportement de votre Agent : rédigez les instructions qui façonnent son expertise, sélectionnez le modèle adapté à votre cas d’usage, importez des documents pour sa base de connaissances et configurez l’accès aux outils. L’Agent est identifié par un slug et immédiatement accessible via l’API.

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

Étape 3 : ajoutez des crédits

Ajoutez des crédits API à votre compte. Les crédits sont consommés selon l’utilisation : les modèles, outils et stockages employés par vos Agents à chaque requête. Aucune licence fixe, aucun engagement minimal.

Étape 4 : effectuez votre premier appel

Envoyez une requête et recevez une réponse entièrement orchestrée :

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"
      }
    ]
  }'

L’Agent gère automatiquement le raisonnement en plusieurs étapes, la récupération dans la base de connaissances, les appels d’outils et la génération de réponses. La référence complète des endpoints, les détails d’authentification et les schémas de réponse sont disponibles dans la documentation API.

Résultats et cas d’usage

🚀 Une startup EdTech déploie du tutorat AI en quelques jours, et non en quelques mois

Scénario : Une startup edtech de cinq personnes a besoin d’un tutorat AI adaptatif dans sa plateforme d’apprentissage avant le début de l’année scolaire.

Approche traditionnelle : Deux à trois mois pour construire l’orchestration, intégrer un LLM, configurer une base de données vectorielle pour les documents de programme, créer une couche de mémoire pour suivre la progression des élèves et déployer l’infrastructure. Estimation : 50 000 à 150 000 $ en temps d’ingénierie et services cloud.

Jenova Agent API : L’équipe crée un Agent de tutorat personnalisé : elle importe son programme dans la base de connaissances, définit des instructions pédagogiques pour un enseignement adaptatif, sélectionne un modèle optimisé pour le raisonnement, puis l’intègre en un seul sprint. La mémoire suit automatiquement les progrès de chaque élève entre les sessions.

Des mois de travail d’infrastructure remplacés par une définition d’Agent et une intégration
Stockage de documents et RAG intégrés pour les supports pédagogiques : aucune configuration de base de données vectorielle
La mémoire persistante suit les progrès des élèves sans gestion d’état externe

💼 Une plateforme SaaS ajoute de l’analyse AI sans équipe ML

Scénario : Une plateforme d’analytique B2B souhaite proposer des insights alimentés par l’AI à ses clients entreprise sans recruter une équipe dédiée d’ingénierie ML.

Approche traditionnelle : Recruter trois à quatre ingénieurs ML, consacrer plus de six mois à la création d’un pipeline d’Agents personnalisé et maintenir l’infrastructure indéfiniment. Chaque mise à niveau de modèle exige une nouvelle intégration.

Jenova Agent API : L’équipe crée un Agent d’analyse personnalisé avec ses cadres métier dans la base de connaissances et le connecte à ses sources de données via MCP. Elle le déploie via l’API existante. Elle change de modèle à mesure que de meilleures options apparaissent, sans modification du code.

Aucune équipe ML requise : l’expertise métier réside dans la définition de l’Agent
La mémoire persistante conserve automatiquement le contexte client entre les sessions
Indépendant des modèles : passez à un meilleur modèle en modifiant une configuration, pas en réécrivant du code

⚕️ Une entreprise de santé déploie des Agents spécialisés dans plusieurs départements

Scénario : Une entreprise de technologies de santé a besoin de capacités AI différentes dans trois départements : aide à la décision clinique, communication avec les patients et opérations administratives, chacun avec des exigences de conformité et des bases de connaissances distinctes.

Approche traditionnelle : Créer trois pipelines d’Agents séparés, chacun avec sa propre intégration de modèle, son système de récupération, ses garde-fous de conformité et son infrastructure de déploiement. Trois fois plus d’ingénierie, trois fois plus de maintenance.

Jenova Agent API : Créez trois Agents personnalisés sur la même infrastructure : chacun avec ses propres instructions, base de connaissances, règles de conformité et configurations d’outils. Les trois se déploient via le même endpoint. Infrastructure partagée, comportement des Agents isolé.

Une intégration dessert les trois départements : aucune infrastructure dupliquée
La base de connaissances et les instructions de chaque Agent sont entièrement isolées
Le stockage géré et le RAG prennent en charge la documentation de conformité à grande échelle

📱 Un développeur élimine le cycle de reconstruction

Scénario : Un développeur a reconstruit trois fois la fonctionnalité AI de son produit, une fois pour chaque migration de fournisseur de LLM. Chaque reconstruction a pris six semaines et perturbé les workflows utilisateurs existants.

Approche traditionnelle : Couplage étroit à un seul fournisseur de modèles. Chaque changement de fournisseur exige des modifications de code, des tests de régression et un nouveau déploiement de toute la stack. Avec Claude Managed Agents, migrer implique de reconstruire l’orchestration, le sandboxing et la récupération après crash depuis zéro : le runtime n’est pas transférable.

Jenova Agent API : Créez l’Agent une seule fois. Lorsqu’un meilleur modèle est publié, changez-le au niveau de la configuration de l’Agent : aucune modification de code, aucun redéploiement, aucun workflow perturbé. L’avantage par rapport aux stacks DIY comme aux services gérés à fournisseur unique ne réside pas uniquement dans la vitesse de lancement : c’est de ne plus jamais avoir à reconstruire.

Indépendant des modèles dès la conception : changez de fournisseur sans toucher au code de l’application
Une intégration qui survit à chaque génération de modèles
La mémoire intégrée conserve le contexte et les préférences utilisateur, quels que soient les changements de modèle

Questions fréquentes

Combien coûte la Jenova Agent API ?

L’API utilise un modèle basé sur des crédits : vous payez ce que vos Agents consomment selon les modèles, outils et stockages utilisés par requête. Aucune licence fixe par utilisateur, aucun engagement minimal. Ajoutez des crédits selon vos besoins et évoluez avec votre utilisation. Une tarification détaillée est disponible sur jenova.ai/platform.

Quels modèles sont disponibles via l’API ?

La Jenova Agent API donne accès aux modèles d’OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek et d’autres fournisseurs via un seul endpoint. Les nouveaux modèles deviennent disponibles via la même intégration dès leur sortie : aucune mise à jour de SDK ou migration requise. Attribuez différents modèles à différents Agents selon la tâche.

À quelle vitesse puis-je créer et déployer un Agent personnalisé ?

En quelques minutes. Définissez les instructions de votre Agent, sélectionnez un modèle, importez votre base de connaissances, configurez les outils, et l’Agent est immédiatement accessible via l’API. Il n’y a aucune étape d’entraînement, aucun pipeline de déploiement, aucune infrastructure à provisionner. Le goulot d’étranglement consiste à définir ce que votre Agent doit faire, et non à le faire fonctionner.

En quoi est-ce différent de LangChain, OpenAI Agents SDK ou Claude Managed Agents ?

Les frameworks open source comme LangChain et LangGraph vous donnent des primitives d’orchestration, mais vous obligent à tout créer, héberger et faire évoluer vous-même : mémoire, RAG, infrastructure, la stack complète. Le OpenAI Agents SDK est intentionnellement léger : pas de mémoire intégrée, pas de RAG, pas d’infrastructure gérée. Claude Managed Agents gère le runtime, mais vous verrouille exclusivement sur les modèles Claude et l’infrastructure Anthropic. La Jenova Agent API est le premier backend entièrement géré qui combine flexibilité indépendante des modèles, mémoire et RAG intégrés, et infrastructure de production via une seule intégration.

L’API est-elle prête pour la production ?

Oui. L’API s’exécute sur une infrastructure gérée de qualité production, soutenue par le même moteur d’orchestration testé auprès de plus de 30 000 utilisateurs dans plus de 70 pays. Des endpoints stables, une montée en charge gérée et aucune infrastructure à maintenir de votre côté.

L’intégration est-elle difficile ?

Quatre étapes : obtenez une clé API, créez votre Agent, ajoutez des crédits, effectuez un appel. L’API suit les conventions REST standard. Si vous pouvez effectuer une requête HTTP, vous pouvez exécuter un Agent de production. La documentation complète couvre l’authentification, les endpoints, les formats de requête/réponse et la configuration des Agents.

Conclusion

L’écart entre les démonstrations d’Agents AI et les déploiements en production ne réside pas dans l’intelligence des modèles, mais dans l’infrastructure. L’orchestration, le routage de modèles, la mémoire, le RAG et l’intégration d’outils constituent le travail d’ingénierie qui empêche la plupart des projets d’Agents d’être livrés. Les frameworks open source vous donnent des briques de construction, mais vous laissent responsable de l’infrastructure. Les SDK de fournisseurs sont délibérément incomplets. Les services gérés par les fournisseurs échangent la charge opérationnelle contre un verrouillage auprès d’un seul fournisseur.

La Jenova Agent API est le premier backend entièrement géré qui élimine tout cet ensemble de compromis : définissez l’expertise de votre Agent, ajoutez vos connaissances, choisissez n’importe quel modèle et déployez via un seul endpoint. Des Agents personnalisés en quelques minutes, pas en quelques mois. N’importe quel modèle, pas un seul fournisseur. Une infrastructure gérée, pas votre problème.

Cessez de créer une infrastructure d’Agents. Commencez à déployer des Agents.

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