Framework d’orchestration LLM : déployez des agents AI avec une API (juillet 2026)


2026-07-23


Créer des agents AI prêts pour la production en 2026 implique d’assembler de zéro toute une stack d’infrastructure — API LLM, frameworks d’orchestration, bases de données vectorielles, magasins de mémoire, pipelines de représentations vectorielles, serveurs d’outils et hébergement. Chaque composant introduit sa propre surface d’intégration, ses modes de défaillance et ses exigences de mise à l’échelle. L’Jenova Agent API élimine entièrement cette complexité. Ce back-end d’agent entièrement géré remplace la stack d’orchestration LLM artisanale par une intégration unique : un seul appel API fournit l’orchestration multi-modèles, la mémoire persistante, le stockage géré avec RAG intégré et une connectivité native aux outils MCP.

✅ Tous les modèles d’OpenAI, Anthropic, Google, xAI et DeepSeek — sans dépendance à un fournisseur
✅ Mémoire persistante intégrée et stockage relationnel + vectoriel géré
✅ Intégration native d’outils MCP sans adaptateurs personnalisés
✅ Créez et lancez des agents personnalisés de niveau production en quelques minutes

Pour comprendre pourquoi une approche entièrement gérée est importante, examinons ce que requiert réellement la création d’un framework d’orchestration LLM à partir de zéro — et pourquoi la plupart des équipes d’ingénierie passent des mois sur l’infrastructure avant de livrer un seul agent.

Jenova Agent API — Une API pour alimenter l’ensemble de votre back-end d’agent

Réponse rapide : qu’est-ce qu’un framework d’orchestration LLM ?

Un framework d’orchestration LLM est une couche logicielle qui coordonne des modèles de langage, des outils, de la mémoire et des systèmes de récupération afin d’exécuter de bout en bout les flux de travail d’agents AI. Les frameworks traditionnels comme LangChain et LlamaIndex nécessitent un auto-hébergement et le raccordement manuel de chaque composant. Jenova Agent API fournit cette orchestration sous forme entièrement gérée.

Fonctionnalités clés :

  • Orchestration d’agents multi-modèles entre fournisseurs via une API unique
  • Mémoire persistante et gestion du contexte intégrées à chaque session
  • Stockage relationnel et vectoriel géré avec RAG intégré — aucune infrastructure à provisionner
  • Intégration native d’outils MCP avec les outils de la plateforme et tout serveur distant

Le problème : créer votre propre stack d’orchestration d’agents

Créer une stack d’orchestration LLM est devenu l’un des projets les plus gourmands en ressources de l’ingénierie logicielle moderne. Ce qui commence par « il suffit d’appeler une API LLM » se transforme rapidement en projet d’intégration multi-fournisseurs et multi-services couvrant les pipelines de données, la logique d’orchestration, la gestion de l’état, l’infrastructure de récupération et la connectivité aux outils.

Stack d’applications LLM émergente — l’architecture complète que les équipes doivent assembler pour des applications AI en production

La stack d’applications LLM émergente couvre désormais trois couches d’infrastructure déterminantes — les outils, les données et l’orchestration — exigeant chacune des décisions architecturales, des évaluations de fournisseurs et des investissements opérationnels distincts. Parallèlement, l’infrastructure d’agents en production requiert du sandboxing, une orchestration des environnements et des environnements de prévisualisation avant que les agents puissent atteindre les utilisateurs finaux en toute sécurité.

Mais réunir ces capacités est d’une complexité prohibitive pour la plupart des équipes :

  • Logique d’orchestration couvrant plusieurs modèles, outils et flux de récupération sans couche de coordination unifiée
  • Dépendance à un fournisseur créée par les API d’un fournisseur unique, tandis que la prise en charge de plusieurs fournisseurs exige une gestion parallèle des SDK
  • Gestion de la mémoire et du contexte entièrement à la charge du développeur, car les API LLM n’ont pas d’état par conception
  • Infrastructure RAG nécessitant des bases de données vectorielles provisionnées, des stratégies de découpage, des pipelines de représentations vectorielles et une optimisation de la récupération
  • Délai de mise en production mesuré en mois, les équipes créant et déboguant l’infrastructure avant de livrer la moindre fonctionnalité d’agent

Complexité de l’orchestration

La couche d’orchestration est le plan de contrôle de tout système d’agents — elle coordonne les modèles, les outils, la mémoire et la récupération en flux de travail cohérents orientés vers un objectif. Les recherches sur les architectures multi-agents identifient la couche d’orchestration comme le composant qui transforme des composants autonomes en un système cohérent orienté vers un objectif, exigeant une conception rigoureuse des modèles séquentiels, parallèles, hiérarchiques et pilotés par événements.

Les modèles d’orchestration séquentiel, parallèle, hiérarchique et piloté par événements — chacun exige des décisions architecturales, une gestion des défaillances et des stratégies de mise à l’échelle distinctes (Accelirate)

La plupart des équipes utilisent des frameworks comme LangChain ou LlamaIndex pour créer cette couche. Mais ce sont des bibliothèques, pas de l’infrastructure : vous devez toujours provisionner le calcul, gérer les dépendances, traiter les nouvelles tentatives et la récupération après erreur, puis maintenir la logique d’orchestration à mesure que la complexité de votre agent augmente.

Dépendance à un fournisseur de modèles

S’appuyer sur un seul fournisseur LLM crée une dépendance forte à sa surface API, à ses tarifs, à ses limites de débit et au cycle de vie de ses modèles. Lorsqu’un modèle supérieur est lancé par un fournisseur concurrent, les équipes se retrouvent face à un projet de migration — et non à une simple modification de configuration. Prendre en charge plusieurs fournisseurs implique de maintenir des SDK parallèles, de normaliser les formats de réponse et de gérer les cas limites propres à chaque fournisseur dans votre couche d’orchestration.

Microsoft Azure documente plusieurs modèles d’orchestration — séquentiels, parallèles et hybrides — chacun nécessitant des implémentations distinctes pour coordonner les agents entre fournisseurs (Microsoft Learn)

Gestion de la mémoire et du contexte à grande échelle

Les API LLM n’ont pas d’état. Chaque appel repart de zéro, à moins que vous ne créiez et mainteniez une infrastructure de mémoire externe — magasins de sessions, bases de données d’historique des conversations, persistance des profils utilisateurs et gestion des fenêtres de contexte. Le guide d’orchestration d’IBM souligne la différence architecturale essentielle entre une simple orchestration LLM et une orchestration complète d’agents : les agents ont besoin d’un état persistant entre les interactions, et non de simples cycles requête-réponse.

Créer cela de zéro signifie intégrer Redis ou des magasins similaires pour l’état des sessions, concevoir des schémas pour l’historique des conversations et créer un middleware qui injecte le contexte pertinent dans chaque appel LLM — tout en gérant les limites de jetons et les contraintes des fenêtres de contexte.

Infrastructure des pipelines RAG

La génération augmentée par récupération nécessite un pipeline d’infrastructure dédié : ingestion de documents, découpage approprié, génération de représentations vectorielles, stockage dans une base de données vectorielle et optimisation des requêtes de récupération pour la pertinence. Les guides d’infrastructure pour agents autonomes identifient cinq couches distinctes d’infrastructure de données, des bases de données sources jusqu’à la logique de récupération — chacune nécessitant un provisionnement, une mise à l’échelle et une supervision distincts.

Les équipes assemblent couramment des services comme Pinecone ou Weaviate pour le stockage vectoriel, OpenAI ou Cohere pour générer les représentations vectorielles, et des pipelines personnalisés pour l’ingestion de documents. Chaque service ajoute sa propre API, son modèle tarifaire et sa charge opérationnelle.

Délai de mise en production et coût d’ingénierie

Effet cumulé : des mois de travail d’infrastructure avant qu’un seul agent n’atteigne la production. Les équipes doivent évaluer et intégrer un framework d’orchestration, provisionner des bases de données vectorielles et relationnelles, créer un middleware de mémoire, mettre en place la connectivité aux outils, implémenter la journalisation et la supervision, puis déployer l’infrastructure d’hébergement. La tendance vers les architectures d’agent en tant que back-end reflète la reconnaissance par le secteur que le développement traditionnel centré sur l’API ne peut pas suivre la complexité qu’exigent les agents.

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

Jenova Agent API

La Jenova Agent API est le premier back-end d’agent entièrement géré — une intégration qui remplace l’assemblage d’API LLM, de frameworks d’orchestration, de bases de données vectorielles, de magasins de mémoire et de serveurs d’outils. Au lieu d’assembler et de maintenir une stack entière, les développeurs définissent les instructions de leur agent, sélectionnent un modèle, configurent les outils et les connaissances, puis effectuent un seul appel API. La plateforme gère tout le reste.

Stack d’agent artisanaleJenova Agent API
Assembler 5 à 8 services pour l’orchestrationUne API unique gère l’orchestration complète
Lié à un fournisseur ou gestion de plusieurs SDKTout modèle — OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek — une seule intégration
Créer et maintenir des magasins externes d’état et de mémoireMémoire persistante et gestion du contexte intégrées
Provisionner des bases vectorielles, gérer le découpage et la récupérationStockage géré avec RAG intégré
Adaptateurs MCP personnalisés et flux d’authentification APIIntégration native d’outils MCP, prête à l’emploi
Des semaines à des mois de travail d’infrastructure avant le lancementPrêt pour la production dès le premier appel API

Orchestration des agents

Une orchestration éprouvée qui coordonne automatiquement les modèles, les outils, la mémoire et la récupération pour tout flux de travail. Aucun framework à auto-héberger, aucune logique d’orchestration à écrire ou à maintenir. L’API gère le raisonnement en plusieurs étapes, les appels d’outils, la récupération et la génération de réponses dans un pipeline géré unique. Vous définissez ce que fait votre agent ; la plateforme gère comment il l’exécute.

Utilisez n’importe quel modèle

Alimentez vos agents avec les derniers modèles d’OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek et bien d’autres au moyen d’une seule intégration. Changez de modèle par agent ou par appel sans modification du code — aucun SDK distinct, aucune normalisation propre à un fournisseur, aucune dépendance à un fournisseur. Lorsqu’un nouveau modèle est lancé, il est disponible immédiatement sans travail de migration.

Mémoire et contexte

Une mémoire conversationnelle et un contexte illimités, intégrés à chaque session. Aucune gestion d’état externe, aucune intégration Redis, aucun middleware personnalisé. L’API conserve automatiquement l’historique complet des conversations, les préférences des utilisateurs et la persistance entre les sessions — les agents se souviennent du contexte sans aucune infrastructure côté développeur.

Stockage entièrement géré

Des bases de données relationnelles et vectorielles gérées avec RAG intégré. Téléversez des documents et des bases de connaissances ; la plateforme gère l’ingestion, la vectorisation, le stockage et la récupération. Aucune base de données vectorielle à provisionner, aucun pipeline de découpage à créer, aucun service de vectorisation à gérer. Votre agent peut ancrer ses réponses dans des connaissances privées sans une seule ligne de code de récupération.

Outils et MCP

Un nombre illimité d’intégrations d’outils avec les outils natifs de la plateforme et tout serveur MCP distant, prêtes à l’emploi. Gmail, Google Calendar, Drive, Search, Scholar, Notion, Dropbox, YouTube et bien d’autres — tous sont disponibles via le Model Context Protocol. Connectez tout serveur conforme à MCP pour accéder à des outils personnalisés sans créer d’adaptateurs ni gérer les flux d’authentification.

Infrastructure de niveau production

Entièrement gérée et conçue pour le trafic de production. Des API stables, des données chiffrées en transit et au repos, ainsi qu’une infrastructure qui évolue sans intervention du développeur. Les données ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles AI publics et ne sont pas partagées avec des tiers.

bash
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",
    "message": "Analyze Q3 revenue trends and flag anomalies",
    "session_id": "session-abc-123"
  }'

La référence complète des points de terminaison et les détails des SDK sont disponibles dans la documentation de l’API.

Ce que vous pouvez créer

Jenova Agent API est conçue pour les développeurs qui doivent déployer des agents AI personnalisés dans leurs propres produits. Définissez les instructions, le modèle, les outils et les connaissances de votre agent — l’API gère en coulisses l’orchestration, la mémoire, le stockage et la mise à l’échelle.

Support client propulsé par AI pour SaaS

Créez un agent de support qui résout les demandes à l’aide de la documentation de votre produit, des conversations passées et des données de compte. Définissez des instructions personnalisées adaptées au ton de votre marque et à vos politiques d’escalade. Le RAG géré par l’API vous permet de téléverser toute votre base de connaissances — documentation d’aide, notes de version, guides opérationnels internes — et l’agent récupère automatiquement le contexte pertinent. La persistance de la mémoire assure la continuité entre les sessions pour les utilisateurs qui reviennent.

  • Des agents ancrés dans votre documentation réelle, et non dans des connaissances LLM génériques
  • La mémoire entre les sessions élimine les collectes répétées de contexte
  • L’intégration d’outils MCP se connecte à vos systèmes de tickets et de CRM

Conseiller financier intégré pour la fintech

Déployez un conseiller de portefeuille propriétaire sur votre tableau de bord. Configurez l’agent avec la méthodologie d’investissement de votre entreprise, vos contraintes de conformité et vos flux de données de marché. Utilisez n’importe quel modèle — orientez les analyses quantitatives complexes vers des modèles optimisés pour le raisonnement et les requêtes rapides vers des alternatives plus rapides — le tout via une seule intégration. L’agent accède au stockage géré pour les données de portefeuille des clients et récupère le contexte de marché via le RAG intégré.

  • La flexibilité multi-modèles adapte les capacités du modèle à la complexité de la tâche
  • Le stockage géré conserve des données clients structurées aux côtés de recherches non structurées
  • Des instructions personnalisées appliquent des garde-fous réglementaires et de conformité

Tuteur personnalisé pour les plateformes Edtech

Lancez un compagnon d’apprentissage adaptatif qui s’ajuste au niveau de chaque élève, suit les progrès entre les sessions et s’appuie sur votre programme pédagogique. Téléversez les supports de cours comme base de connaissances de l’agent — manuels, programmes, exercices pratiques — et l’API gère la récupération. La persistance de la mémoire permet au tuteur de se souvenir de ce qu’un élève maîtrise et des sujets nécessitant un renforcement.

  • Une base de connaissances ancrée dans le contenu spécifique de votre programme
  • Une mémoire persistante suit automatiquement les progrès de chaque élève
  • Une sélection de modèles optimisée pour la qualité pédagogique des réponses

Chaîne de production de contenu pour les éditeurs

Créez un moteur de génération de contenu qui préserve votre voix éditoriale dans les articles, les publications sur les réseaux sociaux et les newsletters. Définissez des guides de style, des contraintes de ton et des limites thématiques dans des instructions personnalisées. Connectez des outils via MCP pour la recherche, les données SEO et l’intégration avec votre système de gestion de contenu. Chaque contenu généré s’appuie sur la base de connaissances de votre publication pour un ancrage factuel.

  • Des instructions personnalisées appliquent les normes éditoriales à grande échelle
  • Les outils MCP se connectent aux flux de recherche, d’analytique et de publication
  • La génération ancrée dans le RAG réduit les hallucinations et la charge de vérification des faits

Assistant de connaissances interne pour les entreprises

Déployez un assistant qui fait émerger les informations provenant de toute votre documentation interne — Confluence, Notion, lecteurs partagés, supports d’intégration, documents de politique. Téléversez des bases de connaissances et connectez des outils ; l’agent gère la récupération entre les sources. Les employés obtiennent des réponses exactes et sourcées sans avoir à naviguer entre plusieurs plateformes.

  • Une récupération unifiée dans des sources de connaissances internes fragmentées
  • Une infrastructure gérée qui traite des volumes de documents à l’échelle de l’entreprise
  • Un chiffrement des données en transit et au repos, sans partage avec des tiers

Obtenez votre clé API et déployez votre premier agent en quelques minutes — commencez ici.

Comment cela fonctionne

Étape 1 : obtenez votre clé API

Inscrivez-vous sur jenova.ai/platform et générez votre clé API. Cette clé unique authentifie toutes les requêtes pour les modèles, les agents, les outils et le stockage — aucune information d’identification distincte par service.

Étape 2 : créez ou choisissez votre agent

Créez un agent personnalisé en définissant ses instructions, en sélectionnant un fournisseur de modèles, en téléversant des documents de base de connaissances et en configurant l’accès aux outils. Vous pouvez aussi sélectionner des agents préconçus optimisés pour les flux de travail courants. La plateforme gère toute la configuration sous-jacente d’orchestration, de mémoire et de stockage.

json
{
  "name": "Support Agent",
  "instructions": "You are a support agent for Acme SaaS. Answer using only the product knowledge base. Escalate billing issues to human support.",
  "model": "anthropic/claude-sonnet",
  "knowledge_base": ["product-docs.pdf", "faq.md"],
  "tools": ["gmail", "google-calendar"]
}

Étape 3 : ajoutez des crédits

Créditez votre compte avec des crédits API. Les crédits fournissent une facturation unifiée pour tous les fournisseurs de modèles et toutes les capacités — aucune facturation distincte par fournisseur. Consultez la documentation de l’API pour les détails tarifaires actuels.

Étape 4 : effectuez votre premier appel

Envoyez un message à votre agent. L’API gère le routage des modèles, l’exécution des outils, la récupération des connaissances, la gestion de la mémoire et la génération de réponses en un seul aller-retour.

bash
curl -X POST https://api.jenova.ai/v1/chat \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent_id": "support-agent",
    "message": "How do I reset my API key?",
    "session_id": "user-42-session"
  }'

La réponse inclut la réponse de l’agent, ancrée dans votre base de connaissances, tandis que l’historique des conversations est automatiquement conservé pour la session. Consultez la documentation complète pour les spécifications des points de terminaison, les options SDK et la configuration avancée.

Résultats et cas d’usage

📊 Une startup déploie un agent de support en production en quelques jours, et non en quelques mois

Scénario : Une startup SaaS de trois personnes a besoin d’un support client propulsé par AI, mais ne dispose pas des ressources d’ingénierie nécessaires pour créer une infrastructure d’orchestration.

Approche traditionnelle : Évaluer des frameworks d’orchestration, provisionner une base de données vectorielle pour la documentation produit, créer un middleware de mémoire pour la continuité des conversations, implémenter la connectivité aux outils pour leur système de tickets et déployer l’infrastructure d’hébergement. Délai estimé : 8 à 12 semaines de travail d’ingénierie.

Jenova Agent API : L’équipe définit des instructions personnalisées, téléverse sa documentation produit, connecte son outil de tickets via MCP et effectue son premier appel API — le tout en un seul après-midi. Le back-end d’agent géré prend en charge l’orchestration, le RAG, la mémoire et la mise à l’échelle.

  • Temps d’infrastructure réduit de plusieurs mois à quelques heures
  • Aucune surcharge de gestion des fournisseurs pour le stockage, la vectorisation ou l’hébergement
  • Une qualité de support ancrée dans la documentation réelle du produit grâce au RAG intégré

💼 Une équipe fintech déploie un conseiller multi-modèles sans dépendance à un fournisseur

Scénario : Une entreprise fintech souhaite proposer une analyse de portefeuille propulsée par AI sur son tableau de bord, mais doit pouvoir orienter différents types de requêtes vers différents fournisseurs de modèles.

Approche traditionnelle : Créer et maintenir des intégrations parallèles avec les API OpenAI et Anthropic, normaliser les formats de réponse, gérer des limites de débit et une facturation distinctes, puis écrire une logique de routage personnalisée. Chaque mise à jour d’un fournisseur risque de rompre l’intégration.

Jenova Agent API : L’équipe sélectionne les fournisseurs de modèles par agent ou par appel via l’interface unifiée de l’API. Les analyses quantitatives complexes sont orientées vers des modèles optimisés pour le raisonnement ; les recherches rapides utilisent des alternatives plus rapides. Une intégration, une surface de facturation, un changement de modèle instantané.

  • Les décisions de routage des modèles sont prises par appel sans modification du code
  • Une facturation unifiée entre les fournisseurs élimine la facturation multi-fournisseurs
  • Les nouveaux modèles sont disponibles immédiatement, sans travail de migration

📱 Une plateforme Edtech étend le tutorat à plusieurs matières avec une seule intégration

Scénario : Une entreprise Edtech souhaite déployer des tuteurs personnalisés en mathématiques, sciences et arts du langage — chacun ancré dans des supports pédagogiques spécifiques à la matière.

Approche traditionnelle : Créer un pipeline RAG distinct pour la base de connaissances de chaque matière, implémenter une persistance de mémoire par élève et faire évoluer l’infrastructure de bases de données vectorielles avec la croissance de la base d’utilisateurs. Chaque nouvelle matière multiplie la complexité de l’infrastructure.

Jenova Agent API : L’équipe crée un agent par matière avec des instructions et des bases de connaissances distinctes. Le stockage géré traite tous les documents pédagogiques. La persistance de la mémoire suit automatiquement les progrès de chaque élève entre les sessions. Ajouter une nouvelle matière consiste à créer une nouvelle définition d’agent — et non à provisionner une nouvelle infrastructure.

  • Chaque agent de matière dispose de sa propre base de connaissances sans infrastructure supplémentaire
  • La mémoire entre les sessions suit automatiquement les progrès de chaque élève
  • Le passage de centaines à des milliers d’élèves ne nécessite aucune modification d’infrastructure

🎯 Une entreprise remplace une stack d’orchestration à cinq fournisseurs par une API unique

Scénario : Une équipe d’ingénierie d’entreprise maintient une stack d’agents artisanale utilisant LangChain pour l’orchestration, Pinecone pour le stockage vectoriel, Redis pour l’état des sessions, OpenAI pour les représentations vectorielles et AWS pour l’hébergement. La charge opérationnelle mobilise deux ingénieurs à temps plein.

Approche traditionnelle : Continuer à maintenir cinq intégrations fournisseurs distinctes, chacune avec sa propre supervision, sa facturation, sa configuration de mise à l’échelle et son cycle de mises à jour. Toute modification d’un fournisseur déclenche une cascade d’ajustements d’intégration. La complexité des architectures d’agents à plusieurs composants augmente avec chaque capacité supplémentaire.

Jenova Agent API : L’équipe migre vers une API unique qui fournit l’orchestration, le stockage vectoriel et relationnel, la mémoire et la connectivité aux outils sous forme de services gérés. Les deux ingénieurs auparavant affectés à la maintenance de l’infrastructure sont réaffectés au développement produit.

  • Cinq intégrations fournisseurs consolidées en une seule
  • La charge de maintenance de l’infrastructure est entièrement éliminée
  • La capacité d’ingénierie est redirigée des opérations vers les fonctionnalités produit

FAQ

Combien coûte Jenova Agent API ?

L’API fonctionne selon un modèle tarifaire basé sur les crédits. Les crédits fournissent une facturation unifiée pour tous les fournisseurs de modèles, le stockage et l’utilisation des outils — sans facturation distincte par service. La tarification évolue avec l’utilisation : les équipes paient donc proportionnellement au volume d’interactions d’agents qu’elles traitent. Consultez la plateforme API pour les tarifs actuels des crédits et les détails des offres.

Quels modèles puis-je utiliser avec Jenova Agent API ?

L’API donne accès aux derniers modèles d’OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek et d’autres fournisseurs via une seule intégration. Vous sélectionnez les modèles par agent ou par appel — changez librement sans modification du code ni gestion de SDK distincts. Les nouveaux modèles sont disponibles dès leur lancement, sans migration requise.

Combien de temps faut-il pour intégrer Jenova Agent API ?

La plupart des équipes effectuent leur premier appel API réussi en quelques minutes. Le flux d’intégration — obtenir une clé API, définir un agent, ajouter des crédits, effectuer un appel — ne nécessite aucun provisionnement d’infrastructure. Des agents personnalisés avec des bases de connaissances, des configurations d’outils et des sélections de modèles spécifiques peuvent être entièrement configurés et prêts pour la production en un après-midi. Tous les détails d’intégration figurent dans la documentation.

Puis-je créer des agents personnalisés avec mes propres instructions et connaissances ?

Oui. L’API est conçue pour la création d’agents personnalisés. Vous définissez les instructions système de l’agent, sélectionnez un fournisseur de modèles préféré, téléversez des documents de base de connaissances privés pour une récupération ancrée et configurez l’accès aux outils via MCP — le tout par l’API. La plateforme gère l’orchestration, la mémoire, le stockage et la mise à l’échelle pour chaque agent personnalisé que vous créez.

Jenova Agent API est-elle prête pour la production ?

L’API fonctionne sur une infrastructure entièrement gérée de niveau production, éprouvée auprès de plus de 30 000 utilisateurs dans plus de 70 pays sur la plateforme grand public Jenova. Les données sont chiffrées en transit et au repos, ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles AI publics et ne sont pas partagées avec des tiers. L’infrastructure évolue automatiquement sans intervention du développeur.

En quoi Jenova Agent API diffère-t-elle de l’utilisation directe de LangChain ou LlamaIndex ?

LangChain et LlamaIndex sont des bibliothèques d’orchestration : elles fournissent des abstractions de code pour créer la logique des agents, mais vous devez toujours auto-héberger le calcul, provisionner les bases de données, gérer la couche de mémoire et maintenir l’infrastructure de déploiement. Jenova Agent API est une infrastructure gérée : l’orchestration, le stockage, la mémoire, le RAG et la connectivité aux outils sont fournis sous forme de service. Vous n’écrivez aucun code d’infrastructure et n’administrez aucun serveur.

Conclusion

Les frameworks d’orchestration LLM ont introduit les bonnes abstractions — coordonner les modèles, les outils, la mémoire et la récupération dans les flux de travail d’agents. Mais ils ont laissé aux développeurs la partie la plus difficile : créer et maintenir l’infrastructure derrière ces abstractions. Les bases de données vectorielles, les magasins de mémoire, les pipelines de représentations vectorielles, les adaptateurs d’outils, l’hébergement et la gestion multi-fournisseurs consomment des mois de travail d’ingénierie qui devraient être consacrés à l’agent lui-même.

Jenova Agent API remplace l’ensemble de la stack artisanale par une intégration gérée unique. Définissez les instructions de votre agent, sélectionnez n’importe quel modèle, téléversez vos connaissances, connectez vos outils et effectuez un appel API. L’orchestration, la mémoire, le stockage, le RAG et la connectivité aux outils MCP sont pris en charge — au niveau production, dès la première requête.

Commencez à créer sur jenova.ai/platform. Documentation complète et référence des points de terminaison sur jenova.ai/platform/docs.