Alternatif LangChain Terbaik: API Agen AI Terkelola Sepenuhnya (Juli 2026)

Membangun Agen AI produksi dengan LangChain berarti merakit dan memelihara seluruh tumpukan infrastruktur — logika orkestrasi, perutean model, pengelolaan memori, basis data vektor, integrasi alat, serta alur penerapan. Jenova Agent API menghilangkan kerumitan ini melalui satu integrasi yang menggantikan tumpukan Agen rakitan sendiri Anda dengan infrastruktur tingkat produksi yang dikelola sepenuhnya.

✅ Akses multimodel di OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, dan lainnya — tanpa ketergantungan pada penyedia ✅ Memori, pengelolaan konteks, dan penyimpanan terkelola sepenuhnya dengan RAG bawaan ✅ Orkestrasi tingkat produksi yang menangani alur kerja multilangkah secara otomatis ✅ Integrasi alat tanpa batas melalui MCP — tanpa kode penghubung

Pada 2026, kesenjangan antara demo Agen yang mengesankan dan Agen produksi yang andal belum pernah selebar ini. Untuk memahami mengapa tim pengembangan mulai meninggalkan LangChain dan pendekatan berbasis kerangka kerja, mari telaah tantangan spesifik yang mendorong perubahan ini.

Jawaban Singkat: Apa Itu Jenova Agent API?

Jenova Agent API adalah layanan infrastruktur Agen yang dikelola sepenuhnya dan memungkinkan developer membangun serta meluncurkan Agen AI tingkat produksi melalui satu integrasi API, sehingga tidak perlu merakit kerangka kerja orkestrasi, basis data vektor, penyimpanan memori, dan server alat secara terpisah.

Kemampuan utama:

• Orkestrasi Agen dengan koordinasi alur kerja multilangkah otomatis, perutean model, dan pemanggilan alat
• Fleksibilitas model apa pun di OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, dan lainnya melalui satu antarmuka
• Memori percakapan dan pengelolaan konteks bawaan — tanpa penyimpanan status eksternal
• Basis data relasional dan vektor yang dikelola sepenuhnya dengan RAG bawaan
• Integrasi alat MCP tanpa batas yang langsung siap digunakan
• Pembuatan Agen kustom dengan instruksi kustom, model pilihan, basis pengetahuan privat, dan konfigurasi alat

Masalahnya: Mengapa LangChain Tidak Memadai di Produksi

LangChain tetap menjadi kerangka kerja yang paling banyak digunakan untuk membangun aplikasi LLM — abstraksi multipenyedia, ekosistem yang besar, dan kemampuan yang cukup untuk membuat prototipe hampir apa pun. Namun, keberhasilan prototipe dan keandalan produksi adalah tantangan yang pada dasarnya berbeda.

Sebuah studi yang menganalisis 3.191 postingan Stack Overflow dari developer yang membangun Agen AI (2021–2025) mengidentifikasi tujuh area tantangan utama yang belum sepenuhnya diatasi oleh kerangka kerja seperti LangChain. Namun, saat beralih dari demo ke produksi, kompleksitas sebenarnya baru dimulai:

• Kompleksitas orkestrasi — mengoordinasikan model, alat, memori, dan pengambilan informasi menjadi alur kerja yang andal
• Ketergantungan pada penyedia model — kode khusus penyedia, API key terpisah, serta logika perutean kustom untuk setiap penyedia
• Pengelolaan konteks dan memori — API tanpa status yang memerlukan penyimpanan status eksternal untuk Agen percakapan
• Pemeliharaan alur RAG — membangun dan menskalakan basis data vektor, strategi pemenggalan, serta sistem pengambilan informasi
• Penyediaan dan penskalaan infrastruktur — mengelola biaya, kapasitas, pemantauan, dan keandalan seiring pertumbuhan penggunaan

Penyiapan dan Pemeliharaan Menumpuk Seiring Waktu

LangChain berfungsi baik untuk pembangunan awal. Namun, sistem produksi menuntut lebih banyak hal: alat, instruksi, memori, percobaan ulang, aturan keamanan, dan aliran data yang bersih di antara setiap tahap. Seiring waktu, “pekerjaan penghubung” memakan waktu lebih banyak daripada logika Agen itu sendiri. Ketika sebuah alur kerja memiliki banyak tahap, perubahan kecil menimbulkan efek samping — perubahan instruksi memengaruhi panggilan alat, sumber data baru menggeser jawaban. Tim akhirnya menghabiskan waktu untuk memperbaiki regresi alih-alih menyempurnakan produk.

Produksi Memerlukan Infrastruktur yang Tidak Disediakan LangChain

Di produksi, Anda membutuhkan log, pelacakan, penanganan kesalahan yang jelas, serta cara untuk menguji perubahan sebelum rilis. LangChain tidak mencakup seluruh kebutuhan ini secara bawaan. Sebagian besar tim yang meluncurkan beban kerja nyata dengan LangChain akhirnya membangun ulang komponen yang sama di sekitarnya: pembuatan versi instruksi, evaluasi, keterpantauan, perutean model, percobaan ulang, penegakan skema, dan penerapan. Lapisan orkestrasi tidak pernah menjadi bagian tersulit — tumpukan produksi di sekitarnya yang menjadi tantangan.

Orkestrasi Lebih Sulit daripada Kelihatannya

23% tantangan operasional developer berkaitan dengan koordinasi penggunaan alat — mengonfigurasi kapan dan bagaimana Agen memanggil alat, mengurutkan penggunaan paralel, serta menghindari konflik

Orkestrasi dalam sistem Agen berarti mengoordinasikan persepsi, memori, perencanaan, dan tindakan menjadi alur kerja menyeluruh yang andal. Agen bukan skrip linear — mereka adalah graf dinamis dengan panggilan alat paralel dan interaksi multiagen. Kerangka kerja memberi Anda komponen dasar untuk merakitnya sendiri, tetapi seperti yang diamati Andrej Karpathy, membuat demo yang mengesankan itu mudah — lompatan menuju produksi sangat besar.

Ketergantungan Penyedia dan Kompleksitas Multipenyedia

Sebagian besar Agen berbasis kerangka kerja dimulai dengan satu penyedia model. Beralih — atau merutekan tugas yang berbeda ke model berbeda berdasarkan biaya, latensi, dan kualitas — memerlukan kode khusus penyedia, API key terpisah, alur autentikasi yang berbeda, serta logika perutean kustom. Setiap penyedia menambah cakupan integrasi dan beban pemeliharaan.

Penskalaan Meningkatkan Biaya dan Waktu Engineering

21% tantangan developer adalah konflik instalasi dan dependensi yang terkait dengan perubahan ekosistem yang cepat

Seiring penggunaan bertumbuh, Anda mulai mengelola kecepatan, cache, pengeluaran token, batas laju, dan antrean. Jika Anda membangun ulang kendali ini untuk setiap Agen baru, pendekatan tersebut tidak lagi efisien. Pekerjaan infrastruktur bersaing dengan pengembangan produk untuk waktu engineering yang sama.

Meskipun alternatif seperti LlamaIndex berfokus pada alur kerja pengambilan informasi yang intensif dan CrewAI menangani koordinasi multiagen berbasis peran, keduanya tetap menyerahkan pembuatan versi instruksi, evaluasi, keterpantauan, perutean model, dan infrastruktur penerapan kepada tim Anda. Inilah tepatnya masalah yang dibangun untuk dihilangkan oleh Jenova Agent API.

Solusi: Jenova Agent API

Jenova Agent API adalah layanan infrastruktur Agen yang dikelola sepenuhnya — satu integrasi yang menggantikan seluruh tumpukan rakitan sendiri. Alih-alih merakit API LLM, kerangka kerja orkestrasi, basis data vektor, penyimpanan memori, dan server alat MCP, Anda cukup menentukan instruksi Agen, memilih model, mengonfigurasi alat dan pengetahuan, lalu API menangani semua hal lainnya.

Developer dapat membangun dan meluncurkan Agen kustom tingkat produksi dalam hitungan menit. Tentukan instruksi sistem Agen Anda, pilih model dari berbagai penyedia, lampirkan basis pengetahuan privat, dan konfigurasikan akses alat — platform mengelola orkestrasi, memori, penyimpanan, penskalaan, dan keandalan.

Tumpukan Agen Rakitan Sendiri (LangChain + Kode Penghubung)	Jenova Agent API
Merakit orkestrasi, memori, pengambilan informasi, dan alat secara terpisah	Satu integrasi API menangani seluruh tumpukan
Kode khusus penyedia untuk setiap penyedia model	Akses model apa pun melalui satu antarmuka — tanpa ketergantungan
Basis data vektor eksternal + alur pemenggalan untuk RAG	Penyimpanan terkelola sepenuhnya dengan RAG bawaan
API tanpa status yang memerlukan pengelolaan status eksternal	Memori percakapan dan konteks bawaan
Konfigurasi server MCP dan alur autentikasi kustom	Integrasi alat MCP tanpa batas, langsung siap digunakan
Penskalaan, pemantauan, dan keandalan yang dikelola sendiri	Infrastruktur terkelola tingkat produksi

Orkestrasi Agen

Orkestrasi yang telah teruji untuk mengoordinasikan model, alat, memori, dan pengambilan informasi untuk alur kerja apa pun. Eksekusi tugas multilangkah ditangani secara otomatis — tanpa penyusunan rantai secara manual, tanpa proses debug melalui lapisan internal kerangka kerja. Lapisan orkestrasi mengelola dekomposisi tugas, pengurutan pemanggilan alat, dan sintesis respons.

Gunakan Model Apa Pun

Dukung Agen Anda dengan model dari OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, dan lainnya melalui satu integrasi. Ganti model dengan bebas tanpa menulis ulang kode khusus penyedia. Gunakan generasi model terbaru tanpa perlu mengelola banyak akun penyedia atau API key.

Memori dan Konteks

Memori percakapan dan konteks tanpa batas tersedia dalam setiap sesi. Tidak diperlukan pengelolaan status eksternal — API menyimpan riwayat percakapan, preferensi pengguna, dan konteks sesi secara otomatis. Agen mengingat interaksi sebelumnya dan mempertahankan alur kerja jangka panjang yang koheren tanpa Redis, DynamoDB, atau penyimpanan status kustom.

Penyimpanan Terkelola Sepenuhnya

Basis data relasional dan vektor terkelola dengan RAG bawaan. Unggah dokumen dan basis pengetahuan; platform menangani penguraian, pemenggalan, pengindeksan, dan pengambilan informasi. Tidak ada infrastruktur yang perlu disediakan, basis data vektor yang perlu diskalakan, atau alur pengambilan informasi yang perlu dipelihara.

Alat dan MCP

Integrasi alat tanpa batas melalui alat bawaan platform dan server MCP jarak jauh apa pun. Gmail, Google Calendar, Drive, Search, Scholar, Maps, Notion, Dropbox, Reddit, YouTube, dan lainnya — langsung siap digunakan. Hubungkan server MCP tambahan melalui URL tanpa kode penghubung kustom.

Infrastruktur Tingkat Produksi

Infrastruktur terkelola sepenuhnya yang dibangun untuk lalu lintas produksi. API stabil, penskalaan otomatis, serta data terenkripsi saat transit dan tersimpan. Platform ini telah diuji dalam produksi oleh lebih dari 30.000 pengguna di lebih dari 70 negara. Data tidak pernah digunakan untuk melatih model AI publik — tidak dijual atau dibagikan kepada pengiklan.

Yang Dapat Anda Bangun

Jenova Agent API dirancang untuk developer yang ingin menyematkan kemampuan Agen cerdas ke dalam produk mereka sendiri. Tentukan perilaku Agen, dan API menangani sisanya.

Dukungan Pelanggan AI untuk Platform SaaS Anda

Bangun Agen dukungan yang memahami dokumentasi produk Anda, memahami konteks pengguna, dan menyelesaikan tiket dari awal hingga akhir. Tentukan instruksi Agen dengan gaya bahasa merek dan aturan eskalasi Anda, lampirkan basis pengetahuan Anda berupa dokumen bantuan, FAQ, dan catatan rilis, lalu konfigurasikan alat untuk pengelolaan tiket.

• RAG bawaan mendasari setiap respons dengan dokumentasi Anda yang sebenarnya
• Persistensi memori membuat pengguna yang kembali tidak perlu mengulang penjelasan
• Integrasi alat MCP memungkinkan Agen memeriksa status akun, memperbarui catatan, atau memicu alur kerja

Penasihat Keuangan Tersemat untuk Dasbor Fintech

Luncurkan penasihat portofolio eksklusif langsung di dalam aplikasi Anda. Agen menganalisis portofolio pengguna, menjawab pertanyaan keuangan berdasarkan riset Anda, dan memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi.

• Perutean model apa pun memungkinkan Anda memilih model terbaik untuk penalaran keuangan
• Basis pengetahuan privat menjaga keamanan metodologi riset eksklusif Anda
• Memori sesi melacak sasaran keuangan dan preferensi risiko pengguna di berbagai interaksi

Tutor AI yang Dipersonalisasi untuk Platform EdTech

Bangun tutor adaptif yang menyesuaikan diri dengan pola pembelajaran setiap siswa. Tentukan Agen Anda dengan instruksi khusus kurikulum, lampirkan materi kursus sebagai basis pengetahuan, dan biarkan sistem memori melacak kemajuan siswa.

• Penyimpanan terkelola sepenuhnya menangani pengindeksan dan pengambilan materi kursus dalam skala besar
• Memori sesi menyesuaikan tingkat kesulitan dan pendekatan pengajaran berdasarkan riwayat siswa
• Akses multimodel mengoptimalkan kecepatan untuk pertanyaan sederhana dan kedalaman untuk penjelasan kompleks

Moderator Konten AI untuk Marketplace

Terapkan Agen moderasi konten yang meninjau daftar produk atau konten buatan pengguna berdasarkan kebijakan platform Anda. Tentukan aturan moderasi sebagai instruksi Agen dan lampirkan dokumen kebijakan sebagai basis pengetahuan.

• Orkestrasi menangani alur kerja peninjauan multilangkah secara otomatis
• Perbarui aturan moderasi dengan memperbarui instruksi Agen — tanpa penerapan ulang
• Penerapan kebijakan yang konsisten di ribuan kiriman setiap hari

Asisten Riset Kustom untuk Teknologi Hukum

Bangun Agen riset hukum yang mencari yurisprudensi, merangkum preseden, dan menyusun analisis berdasarkan repositori dokumen firma Anda.

• RAG bawaan mengambil cuplikan relevan dari koleksi dokumen besar
• Integrasi alat memungkinkan kueri basis data eksternal secara waktu nyata
• Memori melacak konteks khusus perkara di beberapa sesi riset

Dapatkan API key Anda dan luncurkan Agen pertama dalam hitungan menit — mulai di jenova.ai/platform.

Cara Kerjanya

Perjalanan dari API key hingga respons Agen pertama Anda hanya membutuhkan empat langkah.

---

Langkah 1: Dapatkan API Key Anda

Buat akun di platform Jenova API dan buat API key. Satu key ini mengautentikasi semua interaksi Agen di setiap penyedia model dan alat — tidak diperlukan kredensial penyedia terpisah.

---

Langkah 2: Bangun atau Pilih Agen Anda

Tentukan Agen kustom dengan menetapkan instruksi sistemnya, memilih penyedia model, melampirkan basis pengetahuan, dan mengonfigurasi akses alat. Sebagai alternatif, pilih dari direktori Agen siap pakai yang dioptimalkan untuk bidang tertentu.

---

Langkah 3: Tambahkan Kredit

Tambahkan kredit API ke akun Anda. Kredit digunakan berdasarkan pemakaian — panggilan model, pemanggilan alat, dan operasi penyimpanan. Lihat dokumentasi API untuk detail harga terkini.

---

Langkah 4: Lakukan Panggilan Pertama Anda

Kirim pesan kepada Agen Anda dan terima respons. Berikut contoh sederhana:

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-id",
    "message": "Summarize the key findings from our Q2 research report",
    "session_id": "user-session-123"
  }'

API menangani orkestrasi, pengambilan basis pengetahuan, pengelolaan memori, dan pembuatan respons secara otomatis. session_id menjaga kesinambungan percakapan — pesan berikutnya dalam sesi yang sama membawa konteks penuh dari interaksi sebelumnya.

Referensi titik akhir lengkap, detail autentikasi, dan contoh SDK tersedia dalam dokumentasi API.

Hasil dan Kasus Penggunaan

💼 Perusahaan Rintisan yang Meluncurkan Dukungan Pelanggan Bertenaga AI

Skenario: Sebuah perusahaan rintisan B2B SaaS dengan 2.000 pelanggan memerlukan dukungan bertenaga AI dalam pusat bantuannya — menyelesaikan tiket umum secara otomatis dan mengeskalasi masalah kompleks kepada agen manusia.

Pendekatan tradisional: Mengintegrasikan API LLM, membangun alur RAG dengan basis data vektor untuk mengambil dokumentasi, menerapkan memori percakapan dengan Redis, menghubungkan alat sistem tiket, membangun logika eskalasi, menangani penerapan dan penskalaan — diperkirakan membutuhkan 3–4 bulan waktu engineering.

Jenova Agent API: Tentukan Agen dukungan dengan instruksi khusus perusahaan, unggah dokumentasi bantuan sebagai basis pengetahuan, dan konfigurasikan alat MCP untuk pengelolaan tiket. Luncurkan ke produksi dalam hitungan hari.

• RAG basis pengetahuan memastikan respons sesuai dengan dokumentasi terbaru
• Memori sesi mencegah pengguna mengulang konteks
• Integrasi alat menangani pembuatan tiket dan pembaruan status secara bawaan

📊 Perusahaan Fintech yang Menerapkan Penasihat Portofolio

Skenario: Sebuah platform fintech ingin menawarkan analisis portofolio yang dipersonalisasi di dalam dasbornya — setiap pengguna melihat wawasan bertenaga AI berdasarkan kepemilikan mereka dan riset eksklusif perusahaan.

Pendekatan tradisional: Membangun orkestrasi kustom untuk analisis multilangkah, mengelola status per pengguna di berbagai sesi, menerapkan pengambilan dokumen untuk laporan riset, menangani mekanisme cadangan penyedia model — sebuah proyek engineering backend khusus.

Jenova Agent API: Bangun Agen penasihat dengan instruksi analisis keuangan, lampirkan laporan riset sebagai basis pengetahuan, dan manfaatkan memori bawaan untuk personalisasi per pengguna. API mengelola pengambilan informasi, konteks, dan perutean model secara otomatis.

• Fleksibilitas model apa pun memungkinkan tim mengoptimalkan kualitas penalaran keuangan
• Penyimpanan terkelola menghilangkan beban infrastruktur basis data vektor
• Memori per sesi melacak sasaran portofolio dan profil risiko

📱 Platform EdTech yang Membangun Tutor Adaptif

Skenario: Platform pendidikan yang melayani 50.000 siswa membutuhkan tutor AI yang beradaptasi dengan tingkat setiap siswa, merujuk materi kursus secara akurat, dan melacak kemajuan di berbagai sesi.

Pendekatan tradisional: Menerapkan logika adaptif, membangun sistem pengambilan konten, mengelola persistensi status siswa, menangani sesi serentak dalam skala besar — investasi infrastruktur yang signifikan di atas integrasi LLM.

Jenova Agent API: Tentukan Agen tutor dengan instruksi kurikulum, unggah materi kursus, dan biarkan memori serta RAG bawaan menangani personalisasi dan landasan konten dalam skala besar.

• Penyimpanan terkelola sepenuhnya bertumbuh mengikuti jumlah siswa — tanpa perencanaan infrastruktur
• Persistensi memori melacak kemajuan belajar tanpa basis data eksternal
• Orkestrasi terkelola mengoordinasikan alur kerja bimbingan multilangkah (nilai → ajar → kuis → tinjau)

🎯 Marketplace yang Mengganti Alur Moderasi LangChain Rakitan Sendiri

Skenario: Sebuah marketplace e-commerce menjalankan moderasi konten pada alur berbasis LangChain. Pemeliharaannya menjadi lebih sulit dari yang diperkirakan — perubahan instruksi menimbulkan efek samping, tim lebih banyak menghabiskan waktu untuk debug internal kerangka kerja daripada meningkatkan kualitas moderasi, dan penskalaan untuk menangani pertumbuhan daftar produk membutuhkan pekerjaan infrastruktur yang terus-menerus.

Pendekatan tradisional (saat ini): Orkestrasi LangChain + basis data vektor kustom + penyimpanan memori eksternal + pembungkus alat kustom + penerapan yang dikelola sendiri. Tiga engineer menghabiskan 40% waktu mereka untuk pemeliharaan infrastruktur.

Jenova Agent API: Migrasikan alur moderasi ke Agen kustom — tentukan aturan moderasi sebagai instruksi Agen, lampirkan dokumen kebijakan sebagai basis pengetahuan, dan konfigurasikan alat data daftar produk melalui MCP. API mengelola orkestrasi, pengambilan informasi, dan penskalaan.

• Perbarui kebijakan moderasi dengan memperbarui instruksi Agen — tanpa penerapan ulang
• RAG bawaan memastikan keputusan berdasarkan dokumen kebijakan terkini
• Infrastruktur tingkat produksi menangani lonjakan volume tanpa intervensi tim engineering

FAQ

Apakah Jenova Agent API merupakan alternatif LangChain?

Ya. LangChain adalah kerangka kerja orkestrasi yang mengharuskan Anda merakit dan memelihara tumpukan produksi di sekitarnya — memori, penyimpanan, alur RAG, konfigurasi alat, dan penerapan. Jenova Agent API adalah backend Agen yang dikelola sepenuhnya: satu integrasi menggantikan seluruh tumpukan rakitan sendiri dengan infrastruktur tingkat produksi.

Berapa biaya Jenova Agent API?

API menggunakan model harga berbasis kredit. Anda menambahkan kredit dan menggunakannya berdasarkan pemakaian — panggilan model, pemanggilan alat, dan operasi penyimpanan. Anda membayar sesuai penggunaan, bukan biaya bulanan tetap untuk infrastruktur yang mungkin tidak Anda perlukan. Periksa dokumentasi API untuk harga kredit dan detail penggunaan terkini.

Model AI apa saja yang tersedia melalui API?

API menyediakan akses ke model dari OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, serta penyedia tambahan melalui satu integrasi. Pilih model per Agen atau per permintaan — tidak diperlukan API key, akun penyedia, atau kode khusus penyedia yang terpisah. Generasi model baru tersedia saat dirilis.

Seberapa sulit mengintegrasikan Jenova Agent API?

Empat langkah: dapatkan API key, bangun atau pilih Agen, tambahkan kredit, lalu lakukan panggilan. Satu REST API menangani semua interaksi. Sebagian besar developer meluncurkan Agen pertama yang berfungsi dalam waktu kurang dari satu jam. Referensi titik akhir lengkap dan contoh SDK tersedia di dokumentasi.

Apakah saya dapat membangun Agen kustom atau hanya menggunakan yang siap pakai?

Keduanya. Anda dapat memilih dari direktori Agen siap pakai atau membangun Agen yang sepenuhnya kustom dengan menentukan instruksi sistem, memilih penyedia model, melampirkan basis pengetahuan privat, dan mengonfigurasi akses alat. Agen kustom berjalan pada infrastruktur tingkat produksi yang sama dengan orkestrasi, memori, dan penyimpanan terkelola.

Apakah Jenova Agent API siap untuk produksi?

Ya. API berjalan pada infrastruktur terkelola sepenuhnya yang dirancang untuk lalu lintas produksi — API stabil, penskalaan otomatis, serta data terenkripsi saat transit dan tersimpan. Platform ini telah diuji dalam produksi dengan lebih dari 30.000 pengguna di lebih dari 70 negara. Data tidak pernah digunakan untuk melatih model AI publik.

Luncurkan Agen, Bukan Infrastruktur

LangChain telah memenuhi tujuannya sebagai kerangka kerja pertama yang diadopsi secara luas untuk membangun aplikasi LLM. Namun, pada 2026, tantangan sebenarnya bukan komponen dasar orkestrasi — melainkan semua hal lainnya. Sebagian besar tim produksi akhirnya menghubungkan lima atau lebih penyedia untuk mengisi celah yang ditinggalkan kerangka kerja: pengelolaan memori, basis data vektor, integrasi alat, perutean model, keterpantauan, dan penerapan.

Jenova Agent API mengambil pendekatan yang pada dasarnya berbeda. Alih-alih memberi Anda komponen dasar dan mengharapkan tim Anda membangun tumpukan produksi di sekitarnya, layanan ini menyediakan backend Agen yang dikelola sepenuhnya melalui satu integrasi. Tentukan Agen Anda, pilih model, konfigurasikan alat dan pengetahuan — lalu luncurkan.

Bagi developer yang mengevaluasi alternatif LangChain, pertanyaannya bukan kerangka kerja mana yang menawarkan abstraksi lebih baik. Pertanyaannya adalah apakah tim Anda seharusnya membangun infrastruktur Agen sama sekali — atau waktu engineering tersebut lebih baik digunakan untuk produk Anda yang sebenarnya.

Dapatkan API key Anda dan bangun Agen pertama di jenova.ai/platform. Dokumentasi lengkap tersedia di jenova.ai/platform/docs. Jelajahi ekosistem Jenova yang lebih luas untuk melihat berbagai kemungkinan yang tersedia.