Alternative à l’OpenAI Agents SDK : la meilleure API gérée pour les Agents AI (juillet 2026)


2026-07-22


L’OpenAI Agents SDK a été rapidement adopté comme alternative plus légère à LangChain, LlamaIndex et AutoGen — 26 900 étoiles GitHub et 10,3 millions de téléchargements mensuels à la mi-2026. Son attrait est réel : une faible courbe d’apprentissage, des primitives d’Agent épurées et un traçage intégré accélèrent le prototypage. Mais déployer des Agents en production implique toujours de construire vous-même le backend : hébergement, mise à l’échelle, mémoire persistante, pipelines RAG, intégration d’outils et gestion des fournisseurs de modèles. La Jenova Agent API élimine l’intégralité de cette pile grâce à un backend d’Agents entièrement géré, où l’orchestration, le routage multi-modèles, la mémoire, le stockage et l’intégration d’outils sont prêts pour la production via une seule intégration.

✅ N’importe quel modèle d’OpenAI, Anthropic, Google, xAI et bien d’autres — véritable prise en charge multi-fournisseurs, sans verrouillage propriétaire
✅ Mémoire persistante intégrée, stockage géré et RAG — aucune base de données externe requise
✅ Intégration d’outils native MCP sans configuration
✅ Créez et lancez des Agents de production personnalisés en quelques minutes, et non en plusieurs mois

Que vous rencontriez les limitations documentées du SDK avec des modèles non OpenAI, construisiez une mémoire persistante de zéro ou évaluiez des alternatives gérées à l’approche reposant entièrement sur un framework, ce guide détaille ce que l’OpenAI Agents SDK exige réellement en production — et ce qu’une API entièrement gérée élimine.

L’OpenAI Agents SDK comme alternative pratique à LangChain, LlamaIndex et AutoGen — comparaison des approches de frameworks d’Agents AI pour les développeurs qui créent des Agents de production en 2026

Réponse rapide : quelle est la meilleure alternative à l’OpenAI Agents SDK ?

La Jenova Agent API est un backend d’Agents entièrement géré qui remplace l’infrastructure à construire soi-même — orchestration, routage de modèles, mémoire, stockage, RAG et outils — par une seule intégration API.

Fonctionnalités clés :

  • Accès multi-modèles — point de terminaison unifié pour OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Qwen et bien d’autres
  • Mémoire et RAG intégrés — contexte persistant et recherche documentaire sans bases de données externes
  • Intégration d’outils MCP — connexions prêtes pour la production à Gmail, Calendar, Drive, Notion et tout serveur MCP distant
  • Création d’Agents personnalisés — définissez les instructions, le modèle, la base de connaissances et les outils ; déployez en production en quelques minutes

Le problème : l’OpenAI Agents SDK — framework léger, infrastructure lourde

Le marché mondial des Agents AI a atteint 7,84 milliards de dollars en 2025 et devrait atteindre 52,62 milliards de dollars d’ici 2030, tandis que Gartner prévoit que 40 % des applications d’entreprise intégreront des Agents AI spécifiques à des tâches d’ici la fin de 2026. L’OpenAI Agents SDK s’est positionné comme une voie plus simple vers le développement d’Agents que les abstractions de chaînes de LangChain, les workflows de récupération de LlamaIndex ou les conversations multi-Agents d’AutoGen.

Mais plus simple ne veut pas dire simple. Le SDK fournit des primitives d’Agent. Le backend de production reste entièrement à la charge du développeur :

10 000 $à 500 000$+ — la fourchette de coûts pour créer un Agent AI de production en 2026, le framework ne représentant qu’une fraction des dépenses totales.

  • Verrouillage auprès d’un fournisseur de modèles malgré un marketing axé sur l’indépendance vis-à-vis des fournisseurs
  • Aucune mémoire persistante intégrée — chaque session démarre sans état
  • Aucune récupération documentaire gérée — les pipelines RAG sont entièrement à construire soi-même
  • Infrastructure auto-hébergée — calcul, mise à l’échelle, surveillance et disponibilité relèvent de la responsabilité du développeur
  • Infrastructure d’intégration des outils — chaque service externe exige des adaptateurs personnalisés et une gestion des erreurs

Verrouillage des modèles derrière des promesses d’indépendance vis-à-vis des fournisseurs

L’OpenAI Agents SDK revendique une compatibilité avec « plus de 100 LLM », mais l’utilisation en production révèle d’importantes frictions avec les fournisseurs non OpenAI. Les sorties structurées, comme la validation de schéma JSON, peuvent ne pas être prises en charge par des fournisseurs alternatifs, entraînant des erreurs lors de l’utilisation d’outils qui reposent sur des sorties structurées. Les développeurs travaillant avec des modèles non OpenAI rencontrent des problèmes tels que des erreurs 404 ou des sorties JSON mal formées en raison de l’absence de prise en charge de fonctionnalités propres à certains fournisseurs.

La dépendance du SDK à des fonctionnalités spécifiques à OpenAI, telles que la Responses API, limite sa flexibilité lors de l’intégration de LLM tiers. Comme le conclut la comparaison de frameworks de Firecrawl, le SDK « s’intègre étroitement aux outils hébergés d’OpenAI (recherche de fichiers, recherche web, utilisation d’ordinateur), mais vous lie à un seul fournisseur ».

Indépendant des fournisseurs en théorie. Optimisé pour OpenAI dans la pratique.

Aucune mémoire persistante intégrée

L’OpenAI Agents SDK ne propose aucun mécanisme natif de mémoire conversationnelle persistante. Chaque session démarre sans état : aucun moyen intégré ne permet à un Agent de se souvenir des interactions passées, des préférences utilisateur ou du contexte d’un projet en cours entre plusieurs sessions.

Pour les prototypes à un seul tour, cela fonctionne. Pour les Agents de production qui entretiennent des relations continues — services de conseil, fils d’assistance, sessions de tutorat, projets collaboratifs —, la persistance de la mémoire exige de mettre en œuvre de zéro des stockages d’état externes (Redis, Postgres, bases de données personnalisées), des couches de sérialisation et une logique de gestion du contexte. À grande échelle, l’infrastructure de mémoire devient un projet d’ingénierie à part entière, avec ses propres modes de défaillance et sa charge de maintenance.

Complexité de l’orchestration à grande échelle

Si le SDK simplifie la création initiale d’Agents grâce à des primitives claires, l’orchestration de workflows impliquant plusieurs Agents devient complexe à mesure que les tâches prennent de l’ampleur. La gestion de la communication inter-Agents, de la logique de délégation des tâches et du partage du contexte exige une conception et un débogage minutieux, tandis que des transferts mal configurés conduisent à des résultats incomplets ou à des échecs silencieux.

Les capacités de traçage et d’observabilité du SDK dépendent fortement de l’infrastructure d’OpenAI, et la prise en charge limitée de processeurs de traces non OpenAI nuit à l’observabilité dans les environnements multi-fournisseurs. Sans traçage robuste et indépendant des fournisseurs, le débogage des workflows de production — notamment ceux qui impliquent plusieurs modèles — devient considérablement plus difficile.

Le problème des frameworks est universel

Ce problème n’est pas propre à l’OpenAI Agents SDK. LangChain et LangGraph exigent de construire l’orchestration, la gestion d’état et les intégrations d’outils à partir de composants. LlamaIndex se concentre sur la récupération, mais nécessite une orchestration externe pour des workflows d’Agents complets. AutoGen est désormais en mode maintenance et ne reçoit que des correctifs de bugs et des mises à jour de sécurité après sa fusion avec le Microsoft Agent Framework. Tous les frameworks partagent la même contrainte fondamentale : le backend vous appartient.

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

La Jenova Agent API

La Jenova Agent API est un service d’infrastructure d’Agents entièrement géré — une seule intégration qui remplace tout le backend que les développeurs construisent autour de l’OpenAI Agents SDK et de frameworks similaires. Au lieu d’assembler une logique d’orchestration, des stockages de mémoire, des bases de données vectorielles et des adaptateurs d’outils, les développeurs définissent les instructions, le modèle, les outils et la base de connaissances de leur Agent. L’API gère tout le reste.

OpenAI Agents SDKJenova Agent API
Indépendant des fournisseurs en théorie ; optimisé pour OpenAI dans la pratiqueN’importe quel modèle via un seul point de terminaison — OpenAI, Anthropic, Google, xAI et bien d’autres
Aucune mémoire persistante intégrée — stockages d’état externes requisMémoire et contexte illimités par session, intégrés
Aucune récupération documentaire gérée — RAG entièrement à construire soi-mêmeStockage entièrement géré avec RAG intégré
Intégration d’outils via des fonctions Python personnaliséesOutils natifs de la plateforme + tout serveur MCP distant, prêts à l’emploi
Auto-hébergé — vous gérez le calcul, la mise à l’échelle et la disponibilitéInfrastructure entièrement gérée, de niveau production
Traçage lié au tableau de bord et à l’infrastructure d’OpenAITestée en production auprès de plus de 30 000 utilisateurs dans plus de 70 pays

Technologie API et infrastructure d’Agents gérée — développeur créant des applications AI de niveau production via un backend entièrement géré avec échange de données intégré, connectivité cloud et orchestration automatisée

Orchestration des Agents

L’API fournit une orchestration éprouvée qui coordonne automatiquement les modèles, les outils, la mémoire et la récupération pour tout workflow. Le raisonnement en plusieurs étapes, l’invocation d’outils et la synthèse des réponses s’effectuent au sein de la plateforme — sans règles de transfert personnalisées, configurations d’exécution ni infrastructure de garde-fous à construire.

Là où l’OpenAI Agents SDK exige de définir explicitement des Agents, des transferts, des garde-fous et des exécuteurs — puis d’héberger et de mettre à l’échelle cette logique vous-même — l’API gérée abstrait entièrement l’orchestration. Définissez ce que l’Agent doit accomplir. L’infrastructure détermine comment.

Utilisez n’importe quel modèle

Alimentez vos Agents avec des modèles d’OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Qwen et bien d’autres via une seule intégration. Sélectionnez le modèle par Agent ou changez-en librement — aucun problème de compatibilité avec les sorties structurées, aucune gestion d’erreurs propre à un fournisseur, aucune clé API distincte.

Cela résout directement la limitation la plus documentée de l’OpenAI Agents SDK. Là où la prise en charge des modèles non OpenAI par le SDK entraîne des erreurs de sorties structurées et des échecs d’intégration d’outils, l’API gérée offre des capacités uniformes pour tous les fournisseurs pris en charge. Une véritable flexibilité de modèle — et non une indépendance vis-à-vis des fournisseurs assortie de restrictions.

Mémoire et contexte

Une mémoire conversationnelle et un contexte illimités sont intégrés à chaque session — aucun stockage d’état externe, aucun code de sérialisation, aucune ingénierie de fenêtre de contexte. Les Agents mémorisent automatiquement les préférences utilisateur, les interactions passées et le contexte de projets à long terme entre les sessions.

Pour les développeurs qui ont passé des semaines à mettre en œuvre un état conversationnel persistant autour du SDK sans état, cela élimine à lui seul toute une catégorie de travail d’ingénierie et de coûts d’infrastructure continus.

Stockage entièrement géré

Des bases de données relationnelles et vectorielles gérées avec RAG intégré. Importez des documents et des bases de connaissances, et l’API gère le découpage, la vectorisation, l’indexation et la récupération — aucune base de données vectorielle à provisionner, régler ou mettre à l’échelle.

L’OpenAI Agents SDK ne propose aucune récupération documentaire intégrée. Le RAG de production implique de sélectionner une base de données vectorielle, de construire un pipeline de découpage, de choisir des modèles de vectorisation, d’optimiser la qualité de récupération et de maintenir les index à mesure que les documents évoluent. L’API gérée remplace l’intégralité de ce pipeline par l’importation d’un fichier.

Outils et MCP

Des intégrations d’outils illimitées avec des outils natifs de la plateforme et tout serveur MCP distant, prêtes pour la production sans configuration. Gmail, Google Calendar, Drive, Search, Scholar, Maps, Notion, Dropbox, Reddit, YouTube et bien d’autres — aucun code d’adaptateur, aucune infrastructure de flux d’authentification.

L’OpenAI Agents SDK prend en charge les outils via des fonctions Python personnalisées que les développeurs définissent, testent et maintiennent individuellement. Chaque intégration externe nécessite une validation des entrées, des contrôles d’autorisation, une gestion des erreurs et une logique de relance. L’API gérée fournit ces intégrations prêtes à l’emploi, et la norme MCP permet à tout serveur d’outils conforme de se connecter instantanément.

Prêt pour la production

Une infrastructure entièrement gérée avec des API stables, conçue pour le trafic de production. Aucun serveur à provisionner, aucune orchestration de conteneurs à gérer, aucune politique de mise à l’échelle à définir. Testée en production auprès de plus de 30 000 utilisateurs dans plus de 70 pays.

Une seule requête illustre la différence :

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": "Summarize the Q2 compliance report and flag any regulatory risks",
    "session_id": "session-abc-123"
  }'

Aucun graphe d’orchestration à définir. Aucun stockage de mémoire à configurer. Aucune infrastructure à héberger. Une requête, une exécution complète de l’Agent.

Ce que vous pouvez créer

La Jenova Agent API est conçue pour les développeurs qui déploient des Agents de production en tant que fonctionnalités de leurs propres produits — et non pour gérer une infrastructure. Voici des applications concrètes que vous pouvez créer et lancer :

Assistance client intelligente pour les produits SaaS

Créez un Agent d’assistance personnalisé entraîné sur la documentation de votre produit, vos articles d’aide et les données de tickets précédents. Définissez la voix de votre Agent et les règles d’escalade via des instructions personnalisées, importez votre base de connaissances, et l’API gère automatiquement le RAG, la gestion du contexte et les conversations à plusieurs tours.

  • Aucune base de données vectorielle à provisionner — l’indexation et la récupération des documents sont gérées par la plateforme
  • La mémoire de session suit l’historique d’assistance de chaque client entre les interactions
  • Connectez-vous aux systèmes de tickets, CRM et outils internes via MCP

Agent de tutorat personnalisé pour les plateformes éducatives

Déployez un Agent d’apprentissage adaptatif dans votre application edtech. Importez les supports de cours, définissez des instructions propres au programme pour chaque matière, et l’API gère le contexte persistant de chaque élève afin que chaque apprenant reçoive un enseignement continu et personnalisé entre les sessions.

  • La mémoire conserve la progression des élèves sans gestion d’état externe
  • Les mises à jour de la base de connaissances sont déployées instantanément — sans réingénierie des pipelines de récupération
  • Passez à des milliers d’élèves simultanés sur une infrastructure gérée

Conseiller financier intégré pour les tableaux de bord fintech

Lancez un Agent propriétaire d’analyse de portefeuille directement dans votre produit fintech. Configurez une expertise financière via des instructions personnalisées, connectez des flux de données de marché via MCP et fournissez des analyses personnalisées grâce à une mémoire de session qui conserve le contexte de portefeuille entre les conversations de conseil.

  • La prise en charge multi-modèles permet d’optimiser les coûts selon la complexité des requêtes
  • La mémoire intégrée maintient des relations de conseil sur le long terme
  • Une seule intégration alimente l’ensemble de l’expérience conversationnelle

Agent de traitement de documents pour les technologies juridiques

Créez des Agents spécialisés dans l’examen de contrats, l’extraction de clauses, la détection des risques et le référencement croisé réglementaire. Importez des bibliothèques de clauses, des modèles et des textes réglementaires comme base de connaissances, puis définissez la méthodologie d’analyse par des instructions personnalisées.

  • Le RAG intégré gère de grands corpus documentaires sans bases de données vectorielles externes
  • Les mises à jour de la base de connaissances, telles que de nouvelles réglementations ou révisions de modèles, sont déployées sans travail d’ingénierie
  • MCP se connecte aux systèmes existants de gestion documentaire et de workflow

Assistant de recherche interne pour les connaissances d’entreprise

Créez un Agent intelligent connecté aux référentiels documentaires de votre organisation, aux espaces de travail Notion et à Google Drive. Les employés interrogent l’Agent en langage naturel, qui récupère, synthétise et cite les documents internes pertinents — grâce au stockage vectoriel géré et au RAG intégré.

  • L’intégration MCP se connecte aux référentiels internes et aux outils de collaboration
  • Le stockage géré prend en charge les collections documentaires à l’échelle de l’entreprise
  • Une infrastructure de niveau production permet un accès simultané dans toute l’entreprise

Obtenez votre clé API et déployez votre premier Agent en quelques minutes.

Comment cela fonctionne

Passer de zéro à un Agent de production se fait en quatre étapes :

Étape 1 : obtenez votre clé API

Créez un compte développeur sur jenova.ai/platform et générez votre clé API. Cette clé unique donne accès à toute l’infrastructure gérée — chaque fournisseur de modèles, chaque intégration d’outils et chaque capacité de la plateforme via un seul identifiant.

Étape 2 : créez ou choisissez votre Agent

Créez un Agent personnalisé en définissant ses instructions système, en sélectionnant un fournisseur de modèles privilégié, en important une base de connaissances privée et en configurant l’accès aux outils. Vous pouvez également choisir parmi des Agents préconfigurés déjà optimisés pour des domaines spécifiques. La configuration des Agents s’effectue sur la plateforme en quelques minutes — aucune installation de cadre de développement, aucun code requis pour la configuration.

Étape 3 : ajoutez des crédits

Ajoutez des crédits API à votre compte. L’utilisation est mesurée par interaction selon le modèle et la complexité impliqués. Aucun nombre fixe de licences, aucun contrat annuel, aucun engagement minimum — augmentez ou réduisez votre utilisation selon vos besoins.

Étape 4 : effectuez votre premier appel

Envoyez une requête à votre Agent. L’API gère de bout en bout l’orchestration, le routage de modèles, l’invocation d’outils, la gestion de la mémoire et la génération de réponses :

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": "Review the uploaded contract and identify non-standard liability clauses",
    "session_id": "session-abc-123"
  }'

Pour les spécifications complètes des points de terminaison, les schémas de requête/réponse et les détails d’authentification, consultez la documentation API complète.

Résultats et cas d’usage

💼 Jeune entreprise migrant de l’OpenAI Agents SDK vers un backend géré

Scénario : Une équipe d’ingénierie de trois personnes a créé un système d’assistance client multi-Agents avec l’OpenAI Agents SDK. Après quatre mois en production, elle passe davantage de temps à maintenir la mémoire persistante basée sur Redis, des adaptateurs d’outils personnalisés et une infrastructure auto-hébergée qu’à créer des fonctionnalités produit. La tentative de passage à un modèle non OpenAI pour optimiser les coûts a introduit des erreurs de sorties structurées et des échecs d’intégration d’outils qui ont exigé des semaines de contournements.

Pile OpenAI Agents SDK : Logique d’orchestration personnalisée, Redis pour la mémoire, Pinecone pour le RAG, gestion API par fournisseur, calcul auto-hébergé, surveillance et réponse aux incidents.

Jenova Agent API : Migrez les instructions de l’Agent et la base de connaissances vers l’API gérée. La mémoire, le RAG, le routage de modèles et la mise à l’échelle sont gérés par la plateforme. L’équipe d’ingénierie se consacre alors entièrement au développement produit.

  • ✅ Éliminez la maintenance d’infrastructure et les contournements propres aux fournisseurs
  • ✅ Passez d’un modèle à l’autre sans tests de compatibilité ni modification du code
  • ✅ Une intégration remplace l’intégralité du backend autogéré

📊 Équipe fintech déployant un conseiller de portefeuille en quelques jours, et non en plusieurs mois

Scénario : Une jeune entreprise fintech souhaite proposer une analyse de portefeuille alimentée par AI comme fonctionnalité premium de son tableau de bord. Son équipe d’ingénierie a évalué l’OpenAI Agents SDK, mais a estimé à plusieurs mois le travail d’infrastructure et à 40 000 $à 120 000$+ les coûts de développement avant que la première fonctionnalité destinée aux utilisateurs puisse être déployée — mémoire persistante, RAG pour les documents financiers, intégrations d’outils de données de marché et routage multi-modèles.

Jenova Agent API : Définissez un Agent de conseil financier avec des instructions propres au domaine, connectez des flux de données de marché via MCP et importez des documents de référence financiers. Déployez en production en quelques jours grâce à la mémoire intégrée, au RAG géré et à une infrastructure de niveau production.

  • ✅ Des semaines jusqu’à la production plutôt que des mois
  • ✅ Mémoire de session persistante pour des relations de conseil continues — aucun stockage d’état externe
  • ✅ Aucune base de données vectorielle, infrastructure de mémoire ou gestion de fournisseurs de modèles à construire

📱 Entreprise edtech déployant du tutorat adaptatif à grande échelle

Scénario : Une plateforme éducative qui sert 25 000 élèves a besoin de tuteurs AI personnalisés dans cinq matières, chacune nécessitant des connaissances propres au programme, un suivi persistant de la progression des élèves et une prise en charge multi-modèles.

Approche avec framework à construire soi-même : Créer des configurations d’Agents par matière avec l’OpenAI Agents SDK, mettre en œuvre une mémoire persistante par élève avec une base de données externe, provisionner une base de données vectorielle pour les supports pédagogiques et gérer le routage des modèles selon la qualité et le coût. Les couches d’intégration représentent à elles seules 10 à 30 % de l’effort total de développement.

Jenova Agent API : Créez des Agents tuteurs personnalisés par matière avec des instructions et des supports propres au programme. L’API gère la mémoire de session — la progression de l’élève est conservée automatiquement —, le RAG — les supports sont indexés dès leur importation — et le routage des modèles, pour toutes les sessions d’élèves simultanées.

  • ✅ Chaque élève bénéficie d’un contexte d’apprentissage persistant et personnalisé
  • ✅ Les mises à jour de la base de connaissances sont déployées sans réingénierie des pipelines de récupération
  • ✅ Étendez-vous à de nouvelles matières en ajoutant des Agents, et non de l’infrastructure

🎯 Agence de développement livrant des fonctionnalités AI à plusieurs clients

Scénario : Une agence logicielle est mandatée pour créer des fonctionnalités alimentées par AI pour trois clients : filtrage des admissions en santé, examen de contrats juridiques et découverte de produits e-commerce. Utiliser l’OpenAI Agents SDK pour chacun impliquerait de dupliquer l’infrastructure de mémoire, les pipelines RAG, les intégrations d’outils et les environnements d’hébergement pour chaque client.

Jenova Agent API : Une intégration, une clé API. Créez des Agents personnalisés par client avec des instructions, des modèles, des bases de connaissances et des outils spécifiques à chaque domaine. Chaque Agent s’exécute automatiquement sur une infrastructure gérée de niveau production. Déployez les trois projets sur la même plateforme.

  • ✅ Une seule intégration évolue sur un nombre illimité de projets clients
  • ✅ Sélection de modèles par client sans gestion de fournisseurs par client
  • ✅ Temps d’ingénierie investi dans la logique produit, et non dans la duplication d’infrastructure

FAQ

En quoi la Jenova Agent API diffère-t-elle de l’OpenAI Agents SDK ?

L’OpenAI Agents SDK est une bibliothèque Python qui fournit des primitives d’Agent — Agents, transferts, garde-fous et traçage — mais les développeurs gèrent eux-mêmes l’hébergement, la mise à l’échelle, la persistance de la mémoire, le RAG et l’intégration des outils. La Jenova Agent API est un backend entièrement géré : une intégration qui prend en charge l’orchestration, le routage multi-modèles, la mémoire, le stockage, le RAG et les outils. Vous définissez ce que fait l’Agent ; l’infrastructure gère son exécution.

Combien coûte la Jenova Agent API ?

L’API utilise un modèle basé sur des crédits : vous payez par interaction selon le modèle et la complexité impliqués. Aucun nombre fixe de licences, aucun abonnement annuel, aucun engagement minimum. Ajoutez des crédits selon vos besoins et augmentez ou réduisez votre utilisation en fonction de la demande. Consultez la plateforme API pour les détails de tarification actuels.

Quels modèles AI sont disponibles via l’API ?

Un accès unifié aux modèles d’OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Qwen et bien d’autres via une seule intégration. Sélectionnez le modèle par Agent ou par requête — aucune clé API distincte, aucun compte fournisseur et aucun problème de compatibilité avec les sorties structurées. La liste des modèles disponibles est mise à jour en continu. Tous les détails sont disponibles sur jenova.ai/platform/docs.

L’intégration est-elle difficile ?

Quatre étapes : obtenez votre clé API, créez ou choisissez un Agent, ajoutez des crédits et effectuez votre premier appel. Les Agents personnalisés se configurent sur la plateforme : définissez les instructions, sélectionnez un modèle, importez une base de connaissances et configurez les outils. Aucun provisionnement d’infrastructure,