Jenova Agent API: un’unica API per alimentare l’intero backend dei tuoi agenti

2026-07-21

Creare agenti AI pronti per la produzione significa ancora integrare API di provider LLM, framework di orchestrazione, database vettoriali, archivi di memoria, server di strumenti e l’infrastruttura necessaria per mantenere tutto operativo sotto traffico reale. La Jenova Agent API elimina completamente tutto questo: un’unica API che sostituisce l’intero stack fai-da-te per agenti con il primo backend per agenti completamente gestito sul mercato.

✅ Definisci agenti personalizzati in pochi minuti: istruzioni, modelli, basi di conoscenza, strumenti ✅ Qualsiasi modello di OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek: un endpoint, nessun lock-in ✅ Memoria persistente, archiviazione gestita e RAG integrato: zero infrastruttura da predisporre ✅ Orchestrazione collaudata e integrazioni di strumenti MCP fin dal primo giorno

Jenova Agent API — Un’unica API per alimentare l’intero backend dei tuoi agenti

Tu porti l’esperienza di dominio. L’API gestisce tutto il resto. Per capire perché è importante, vediamo cosa serve davvero per distribuire oggi un agente in produzione e perché l’attuale panorama di framework, SDK e servizi gestiti lascia ancora irrisolti i problemi più difficili.

Risposta rapida: cos’è la Jenova Agent API?

La Jenova Agent API è un backend per agenti completamente gestito che consente agli sviluppatori di creare, configurare e distribuire agenti AI personalizzati tramite una singola integrazione, sostituendo orchestrazione fai-da-te, routing dei modelli, memoria, archiviazione, RAG e infrastruttura degli strumenti.

Funzionalità principali:

Crea agenti personalizzati con istruzioni specifiche, selezione del modello, basi di conoscenza private e configurazioni degli strumenti
Orchestrazione degli agenti che coordina automaticamente modelli, strumenti, memoria e recupero delle informazioni
Accesso multi-modello su OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek: nessun lock-in del fornitore
Memoria conversazionale illimitata e contesto persistente integrati in ogni sessione
Database relazionali e vettoriali completamente gestiti con RAG integrato
Integrazioni illimitate di strumenti MCP pronte all’uso

Il problema: distribuire agenti AI è un problema di infrastruttura

Si prevede che il mercato degli agenti AI crescerà da 10,9 miliardi di dollari a 182,9 miliardi di dollari entro il 2033, con un CAGR del 49,6%. Con oltre 170 startup di agenti AI mappate in 26 categorie e il 51% delle organizzazioni che utilizza già agenti in qualche forma, la domanda non è il collo di bottiglia. Lo è la distribuzione.

Portare gli agenti dal prototipo alla produzione è il punto in cui i team di ingegneria si scontrano con la realtà:

Complessità dell’orchestrazione — coordinare modelli, strumenti, memoria e recupero delle informazioni in workflow multi-step
Frammentazione dei fornitori di modelli — gestire integrazioni, SDK e fatturazione separati per ogni provider LLM
Gestione di contesto e memoria — creare archivi di stato esterni per conversazioni persistenti
Ingegneria delle pipeline RAG — predisporre database vettoriali, ottimizzare il recupero, gestire pipeline di embedding
Sovraccarico dell’integrazione degli strumenti — collegare server MCP, wrapper API e flussi di autenticazione per ogni servizio esterno
Tempo di arrivo in produzione — mesi di lavoro sull’infrastruttura prima che l’agente faccia qualcosa di utile

Diagramma dell’architettura di un agente AI che illustra la complessità del coordinamento tra modelli, strumenti, sistemi di memoria e integrazioni esterne

Il divario tra strumenti e produzione

Gli agenti AI falliscono dal 70% al 95% delle volte negli ambienti di produzione, a seconda della complessità dell’attività

La causa non è la qualità del modello: è tutto ciò che circonda il modello. Passaggi di consegne interrotti tra le fasi, deriva del contesto nei workflow a lunga esecuzione e errori silenziosi dovuti a timeout API non gestiti si accumulano in ogni fase dell’esecuzione.

L’attuale panorama degli strumenti offre soluzioni parziali a ogni livello, ma nulla copre l’intero stack:

Framework open-source come LangChain e LangGraph forniscono primitive di orchestrazione, ma tutti i costi dell’infrastruttura restano a tuo carico: container, scalabilità, monitoraggio, risposta agli incidenti. LangChain ha documentato colli di bottiglia di scalabilità nelle operazioni in memoria e l’assenza di un’infrastruttura di test nativa. LangGraph richiede un notevole sforzo ingegneristico e solide competenze Python prima di poter creare il tuo primo agente.
SDK dei provider come OpenAI Agents SDK offrono loop di orchestrazione leggeri, ma evitano deliberatamente funzionalità chiave: nessuna memoria a lungo termine integrata, nessun RAG, nessuna infrastruttura gestita. I problemi difficili vengono esplicitamente lasciati allo sviluppatore.
Servizi gestiti dai provider come Claude Managed Agents gestiscono il runtime, ma ti vincolano a un singolo modello sull’infrastruttura del provider: nessuna scelta del modello, nessuna opzione on-prem, nessuna distribuzione sul tuo cloud.

Si stima che l’88% degli agenti AI aziendali che funzionano nelle demo fallisca quando viene distribuito nei workflow reali

Come osserva l’analisi di Kearney sul mercato dell’AI agentica, creare capacità agentiche da zero richiede "talenti tecnici altamente specializzati, rari, costosi e difficili da assumere". Il mercato dell’infrastruttura rimane nascente e la maggior parte dei team è bloccata tra mesi di lavoro sull’infrastruttura fai-da-te e il lock-in con un unico fornitore.

Questo è esattamente il problema che Jenova Agent API è stata creata per eliminare.

La soluzione: Jenova Agent API

La Jenova Agent API è il primo backend per agenti completamente gestito: un’unica API che gestisce orchestrazione, routing dei modelli, memoria, archiviazione, RAG e integrazione degli strumenti, così puoi concentrarti su ciò che fa il tuo agente, non sul mantenimento dell’infrastruttura. Definisci il comportamento del tuo agente, collega le tue conoscenze, scegli il modello e distribuiscilo: al resto pensa la piattaforma.

Stack di agenti fai-da-te	Jenova Agent API
Integra separatamente 3–5 API di provider LLM	Un endpoint, qualsiasi modello: OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek
Crea l’orchestrazione con LangGraph / CrewAI / AutoGen	Orchestrazione collaudata integrata
Predisponi e gestisci database vettoriali per RAG	Archiviazione vettoriale completamente gestita con RAG integrato
Implementa memoria esterna e gestione dello stato	Memoria persistente illimitata per sessione, configurazione zero
Collega manualmente server MCP e integrazioni degli strumenti	MCP nativo della piattaforma con connessioni agli strumenti illimitate
Settimane per definire, testare e iterare il comportamento dell’agente	Creazione di agenti personalizzati in pochi minuti
Crea, distribuisci e scala la tua infrastruttura	Infrastruttura gestita di livello produttivo

Agenti personalizzati in pochi minuti

Questo è il fulcro dell’esperienza per sviluppatori. Invece di mesi di ingegneria delle pipeline per mettere in funzione un agente specializzato, definisci quattro elementi:

Istruzioni — le regole comportamentali, l’esperienza di dominio e le linee guida di risposta che modellano la personalità e le capacità del tuo agente
Modello — scegli il modello ottimale per il tuo caso d’uso tra OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek e altri. Cambialo in qualsiasi momento senza modificare il codice.
Base di conoscenza — carica documenti, specifiche di prodotto, wiki interni, guide alla conformità: tutto ciò di cui il tuo agente ha bisogno per un ragionamento specifico per dominio. Il RAG viene gestito automaticamente.
Strumenti — collega server MCP e integrazioni native della piattaforma. Gmail, Calendar, Search, Notion o qualsiasi endpoint MCP personalizzato con cui il tuo agente debba interagire.

Tu porti l’esperienza di dominio. L’API gestisce orchestrazione, recupero delle informazioni, memoria e infrastruttura. L’agente che definisci è immediatamente accessibile tramite un endpoint REST standard, pronto per la produzione fin dalla prima chiamata.

Orchestrazione integrata

Ogni chiamata API passa attraverso un livello di orchestrazione collaudato che coordina automaticamente modelli, strumenti, memoria e recupero delle informazioni. Workflow multi-step, chiamate agli strumenti, ragionamento potenziato dal recupero e ripristino dagli errori sono gestiti dalla piattaforma, non da codice personalizzato nella tua applicazione. Nessuna installazione di framework, nessuna definizione di grafi, nessun codice ripetitivo per macchine a stati. Lo stesso motore di orchestrazione è testato in produzione con oltre 30.000 utenti in più di 70 Paesi.

Qualsiasi modello, un solo endpoint

Accedi ai modelli di OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek e altri tramite una singola integrazione. Assegna modelli diversi ad agenti diversi in base all’attività: un agente orientato al ragionamento su un provider, un agente per risposte rapide su un altro, tutto tramite lo stesso endpoint. Quando vengono rilasciati nuovi modelli, sono disponibili senza migrazioni. Nessun SDK separato, nessun flusso di autenticazione per provider, nessun lock-in del fornitore.

Memoria e contesto persistenti

Ogni sessione include memoria conversazionale illimitata e contesto persistente. Il tuo agente ricorda le interazioni precedenti, le preferenze dell’utente e i progetti in corso senza archivi di stato esterni. Nessun Redis, nessun database di sessione, nessuna logica di invalidazione della cache. La memoria è integrata nel livello dell’infrastruttura e scala automaticamente.

Archiviazione completamente gestita e RAG integrato

La piattaforma fornisce database relazionali e vettoriali gestiti. Carica documenti nella base di conoscenza del tuo agente e il ragionamento potenziato dal recupero funziona automaticamente: suddivisione in blocchi, embedding, indicizzazione e recupero sono gestiti senza configurazione. Nessuna predisposizione di database vettoriali, nessuna manutenzione delle pipeline di embedding, nessuna ottimizzazione delle soglie di recupero.

Strumenti MCP pronti all’uso

Collega servizi esterni tramite supporto MCP nativo della piattaforma. Gmail, Google Calendar, Drive, Search, Notion e qualsiasi server MCP remoto sono disponibili senza codice di integrazione personalizzato. Definisci a quali strumenti può accedere il tuo agente e il livello di orchestrazione gestisce invocazione, autenticazione e gestione delle risposte.

Ecco come appare una richiesta:

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"
      }
    ]
  }'

Una chiamata. Orchestrazione, routing del modello, memoria, recupero dalla base di conoscenza e accesso agli strumenti avvengono dietro l’endpoint. La documentazione completa illustra autenticazione, endpoint, schemi di richiesta/risposta e configurazione degli agenti personalizzati.

Confronto con LangChain e LangGraph

LangChain e LangGraph sono gli strumenti open-source più diffusi per creare agenti AI. LangGraph offre un runtime basato su grafi con gestione esplicita dello stato e checkpointing: primitive potenti per workflow complessi e ramificati. Ma sono framework, non servizi gestiti, e questa distinzione comporta costi operativi reali:

L’infrastruttura è interamente a tuo carico. Predisponi i container, gestisci la scalabilità, il monitoraggio e la risposta agli incidenti. LangGraph è "un costo infrastrutturale che possiedi": la licenza Apache 2.0 è gratuita, ma farlo funzionare in produzione non lo è.
Memoria e RAG sono fai-da-te. LangChain fa ampio affidamento su operazioni in memoria che diventano un collo di bottiglia su larga scala. Devi predisporre i tuoi database vettoriali, creare le tue pipeline di embedding e gestire autonomamente il recupero delle informazioni.
Le lacune in produzione si accumulano. LangChain non dispone di una infrastruttura di test nativa, il problema di produzione che "si accumula più rapidamente". LangGraph richiede un investimento iniziale significativo nei concetti di grafi e nella gestione dello stato anche per agenti semplici. Gli sviluppatori segnalano problemi di scalabilità che richiedono approcci multi-processo che il framework non risolve nativamente.
Il routing dei modelli è manuale. LangGraph è indipendente dal modello e può chiamare qualsiasi LLM, ma devi implementare ogni integrazione con i provider, gestire chiavi API separate e occuparti personalmente della logica di routing.

Il checkpointing esplicito e il modello a grafo di LangGraph sono davvero potenti per gli sviluppatori che necessitano di un controllo granulare su workflow complessi e sono disposti a gestire l’infrastruttura. Tuttavia, per i team che vogliono distribuire agenti, non creare e gestire infrastrutture per agenti, Jenova Agent API offre orchestrazione, memoria, RAG e routing dei modelli come servizio gestito. Nessuna definizione di grafi, nessuna orchestrazione dei container, nessuna predisposizione di database vettoriali.

Confronto con OpenAI Agents SDK

OpenAI Agents SDK è un framework open-source leggero basato su quattro primitive: Agents, Tools, Handoffs e Guardrails. Include tracing integrato, funziona con oltre 100 LLM tramite la Chat Completions API e consente agli sviluppatori di iniziare rapidamente con solo poche righe di codice.

Ma il SDK è intenzionalmente incompleto, per scelta progettuale:

Nessuna memoria a lungo termine. Il SDK gestisce lo stato conversazionale all’interno di una sessione, ma non fornisce memoria durevole o semantica pronta all’uso. La memoria persistente tra sessioni richiede l’aggiunta di soluzioni esterne.
Nessun RAG integrato. Non esiste alcun livello integrato di memoria vettoriale o recupero delle informazioni. Il radicamento nella conoscenza specifica del dominio, la capacità che rende gli agenti utili per il lavoro reale, è lasciato interamente allo sviluppatore.
Nessun motore di workflow. Non esistono un motore di workflow basato su grafi né un sistema prescrittivo di pianificazione degli agenti. Workflow complessi multi-step con logica ramificata richiedono codice di orchestrazione personalizzato.
Gli strumenti ospitati vincolano a OpenAI. Sebbene il SDK supporti più provider di modelli, strumenti ospitati come ricerca file, interprete di codice e ricerca web dipendono dall’infrastruttura di OpenAI. L’uso specifico di queste funzionalità richiede la piattaforma OpenAI.

Il punto di forza del SDK è la semplicità e la prototipazione rapida. Ma il suo design "sposta la responsabilità sullo sviluppatore quando sono richiesti comportamenti avanzati". Jenova Agent API è di fatto ciò che dovresti creare sopra Agents SDK: memoria, RAG, archiviazione gestita, routing multi-modello e infrastruttura di produzione, forniti come servizio gestito fin dalla prima chiamata API.

Confronto con Claude Managed Agents

Claude Managed Agents, lanciato in beta pubblica nell’aprile 2026, è l’analogo esistente più vicino a un backend per agenti gestito. Anthropic esegue il loop di esecuzione, gestisce sandboxing, persistenza delle sessioni, compattazione del contesto e ripristino dopo arresti anomali. Elimina un reale carico operativo ed è particolarmente efficace per carichi di lavoro asincroni e a lunga esecuzione.

Tuttavia, presenta vincoli rigidi:

Solo Claude. Il runtime non esegue GPT, Gemini, DeepSeek o modelli open-source. Sei completamente vincolato a un singolo provider di modelli, senza flessibilità per cambiare o confrontare alternative.
Solo infrastruttura Anthropic. Managed Agents viene eseguito esclusivamente sull’infrastruttura Anthropic, senza opzione on-prem e senza distribuzione sul tuo cloud. Non è disponibile tramite AWS Bedrock o Google Vertex AI. Se la conformità richiede l’inferenza nel tuo account cloud, non è un’opzione praticabile.
Le tariffe di sessione si accumulano su larga scala. La tariffa runtime di $0,08/ora-sessione](https://wavespeed.ai/blog/posts/claude-managed-agents-vs-agent-sdk-2026/) è modesta per agente, ma su larga scala [una flotta di 500 agenti eseguiti contemporaneamente genera $40/ora di costi generali di sessione, oltre ai costi dei token.
Ancora in beta. Non esistono strumenti ufficiali di migrazione tra Agent SDK e Managed Agents, e la superficie di configurazione è ancora in evoluzione.

Jenova Agent API offre il vantaggio dell’infrastruttura gestita di Claude Managed Agents, senza il lock-in con un singolo fornitore. Esegui agenti su OpenAI, Anthropic, Google, xAI o DeepSeek tramite lo stesso endpoint. Cambia modello per agente o per richiesta. Nessuna dipendenza dal fornitore, nessun rischio legato a un singolo provider.

Il quadro completo

Funzionalità	Jenova Agent API	LangChain / LangGraph	OpenAI Agents SDK	Claude Managed Agents
Infrastruttura	Completamente gestita	Ospitata autonomamente	Ospitata autonomamente	Gestita da Anthropic
Supporto dei modelli	OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek + altri	Qualsiasi modello (integrazione manuale)	Oltre 100 tramite Chat Completions (ottimizzato per OpenAI)	Solo Claude
Memoria integrata	✅ Illimitata, persistente	❌ Crea la tua	❌ Solo sessione	✅ Lato server
RAG integrato	✅ Archiviazione vettoriale gestita	❌ Crea il tuo	❌ Non incluso	❌ Limitato
Orchestrazione	✅ Automatica	✅ Basata su grafi (configurazione manuale)	✅ Loop di base	✅ Harness gestito
Strumenti MCP	✅ Nativi della piattaforma	❌ Crea i tuoi	❌ Solo strumenti OpenAI	✅ Supportati
Agenti personalizzati	Minuti (istruzioni + modello + conoscenza + strumenti)	Da ore a giorni (codice + infrastruttura)	Minuti (solo codice, nessuna infrastruttura)	Minuti (configurazione, solo Claude)
Lock-in del fornitore	Nessuno: cambia modello in qualsiasi momento	Basso (Apache 2.0)	Medio (gli strumenti ospitati vincolano a OpenAI)	Alto (solo Claude + infrastruttura Anthropic)
Stato di produzione	Testato con oltre 30.000 utenti	Dipende dalla tua infrastruttura	Dipende dalla tua infrastruttura	Beta pubblica

Cosa puoi creare

La forza degli agenti personalizzati è che l’esperienza la definisci tu. L’API fornisce l’infrastruttura per eseguirla. Ecco come si presenta in diversi ambiti:

Funzionalità AI rivolte ai clienti

Crea un agente che conosce il tuo prodotto in ogni dettaglio: carica documentazione, FAQ e guide alla risoluzione dei problemi come base di conoscenza, definisci linee guida di risposta coerenti con la voce del tuo brand e collegalo al CRM e al sistema di ticketing tramite MCP. I tuoi clienti interagiscono con un agente di supporto che comprende davvero il tuo prodotto, mantiene il contesto tra le conversazioni e agisce per loro conto. Nessun team ML. Nessuna pipeline di recupero da creare.

Automazione delle operazioni interne

Crea agenti che gestiscono workflow interni: un agente di onboarding con le policy e le procedure aziendali come base di conoscenza, un agente di reporting connesso agli strumenti dati o un agente per la revisione della conformità con i documenti normativi caricati. Ognuno è una definizione di agente personalizzato e una chiamata API, non un progetto ingegneristico di sei mesi.

Analisi specifica per dominio

Crea agenti per analisi specializzate abbinando il modello giusto alla base di conoscenza giusta. Un agente di modellazione finanziaria con i tuoi framework di valutazione. Un agente di revisione legale con i tuoi modelli di contratto e la libreria di clausole. Un agente di ricerca con i tuoi dataset proprietari. L’esperienza di dominio risiede nelle istruzioni e nella base di conoscenza; l’API gestisce ragionamento, recupero delle informazioni ed esecuzione multi-step.

Workflow multi-agente

Componi agenti specializzati che gestiscono ciascuno una fase di una pipeline più ampia. Un agente acquisisce e struttura i dati, un altro li analizza, un terzo genera l’output: ciascuno con il proprio modello ottimizzato, base di conoscenza e configurazione degli strumenti. Orchestra gli agenti tramite la logica della tua applicazione, mentre ogni singolo agente viene eseguito su un’infrastruttura completamente gestita.

Ottieni gratuitamente la tua chiave API su jenova.ai/platform e inizia a creare.

Come funziona

Da zero a un agente personalizzato pronto per la produzione in quattro passaggi:

Passaggio 1: ottieni la tua chiave API

Crea un account su jenova.ai/platform e genera la tua chiave API. Una chiave, un punto di integrazione: nessuna credenziale separata per provider di modelli o servizi.

Passaggio 2: crea il tuo agente personalizzato

Definisci il comportamento del tuo agente: scrivi le istruzioni che ne modellano l’esperienza, seleziona il modello adatto al tuo caso d’uso, carica documenti per la sua base di conoscenza e configura l’accesso agli strumenti. L’agente è identificato da uno slug ed è immediatamente accessibile tramite 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"]
}

Passaggio 3: aggiungi crediti

Aggiungi crediti API al tuo account. I crediti vengono consumati in base all’utilizzo, ovvero ai modelli, agli strumenti e allo spazio di archiviazione che i tuoi agenti usano per ogni richiesta. Nessuna licenza fissa, nessun impegno minimo.

Passaggio 4: effettua la tua prima chiamata

Invia una richiesta e ricevi una risposta completamente orchestrata:

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’agente gestisce automaticamente ragionamento multi-step, recupero dalla base di conoscenza, chiamate agli strumenti e generazione della risposta. Il riferimento completo agli endpoint, i dettagli sull’autenticazione e gli schemi di risposta sono disponibili nella documentazione API.

Risultati e casi d’uso

🚀 Startup EdTech che distribuisce tutoraggio AI in giorni, non mesi

Scenario: una startup edtech di 5 persone necessita di tutoraggio AI adattivo nella propria piattaforma di apprendimento prima dell’inizio dell’anno scolastico.

Approccio tradizionale: 2–3 mesi per creare l’orchestrazione, integrare un LLM, configurare un database vettoriale per i documenti del curriculum, creare un livello di memoria per il monitoraggio dei progressi degli studenti e distribuire l’infrastruttura. Stima: $50K–$150K in tempo di ingegneria e servizi cloud.

Jenova Agent API: il team crea un agente tutor personalizzato: carica il curriculum come base di conoscenza, definisce istruzioni pedagogiche per un insegnamento adattivo, seleziona un modello ottimizzato per il ragionamento e lo integra in un singolo sprint. La memoria monitora automaticamente i progressi di ogni studente tra le sessioni.

Mesi di lavoro sull’infrastruttura sostituiti da una definizione di agente e una sola integrazione
Archiviazione dei documenti e RAG integrati per i materiali del curriculum: nessuna configurazione di database vettoriali
La memoria persistente monitora i progressi degli studenti senza gestione dello stato esterno

💼 Piattaforma SaaS che aggiunge analisi AI senza un team ML

Scenario: una piattaforma di analisi B2B desidera offrire insight basati su AI ai clienti enterprise senza assumere un team dedicato di ingegneria ML.

Approccio tradizionale: assumere 3–4 ingegneri ML, dedicare oltre 6 mesi alla creazione di una pipeline di agenti personalizzata e mantenere l’infrastruttura indefinitamente. Ogni aggiornamento del modello richiede una nuova integrazione.

Jenova Agent API: il team crea un agente di analisi personalizzato con i propri framework di dominio come base di conoscenza e lo collega alle fonti dati tramite MCP. Distribuisce tramite l’API esistente. Cambia modello quando emergono opzioni migliori, senza modifiche al codice.

Nessun team ML necessario: l’esperienza di dominio risiede nella definizione dell’agente
La memoria persistente conserva automaticamente il contesto del cliente tra le sessioni
Indipendente dal modello: passa a un modello migliore modificando una configurazione, non riscrivendo il codice

⚕️ Azienda sanitaria che distribuisce agenti specializzati tra i reparti

Scenario: un’azienda health tech necessita di diverse capacità AI in tre reparti — supporto alle decisioni cliniche, comunicazione con i pazienti e operazioni amministrative — ciascuno con requisiti di conformità e basi di conoscenza distinti.

Approccio tradizionale: creare tre pipeline di agenti separate, ciascuna con la propria integrazione del modello, sistema di recupero, guardrail di conformità e infrastruttura di distribuzione. Triplo lavoro ingegneristico, tripla manutenzione.

Jenova Agent API: crea tre agenti personalizzati sulla stessa infrastruttura, ciascuno con le proprie istruzioni, base di conoscenza, regole di conformità e configurazioni degli strumenti. Tutti e tre vengono distribuiti tramite lo stesso endpoint. Infrastruttura condivisa, comportamento degli agenti isolato.

Un’unica integrazione serve tutti e tre i reparti: nessuna infrastruttura duplicata
La base di conoscenza e le istruzioni di ogni agente sono completamente isolate
Archiviazione gestita e RAG gestiscono la documentazione di conformità su larga scala

📱 Sviluppatore che elimina il ciclo di ricostruzione

Scenario: uno sviluppatore ha ricostruito tre volte la funzionalità AI del proprio prodotto, una per ogni migrazione di provider LLM. Ogni ricostruzione ha richiesto 6 settimane e ha compromesso i workflow degli utenti esistenti.

Approccio tradizionale: forte dipendenza da un singolo provider di modelli. Ogni cambio di provider richiede modifiche al codice, test di regressione e nuova distribuzione dell’intero stack. Con Claude Managed Agents, la migrazione significa ricostruire da zero orchestrazione, sandboxing e ripristino dopo arresti anomali: il runtime non viene trasferito.

Jenova Agent API: crea l’agente una sola volta. Quando viene rilasciato un modello migliore, cambialo a livello di configurazione dell’agente: nessuna modifica al codice, nessuna nuova distribuzione, nessun workflow interrotto. Il vantaggio rispetto sia agli stack fai-da-te sia ai servizi gestiti da un singolo provider non è solo la velocità di lancio: è non dover mai ricostruire di nuovo.

Indipendente dal modello per progettazione: cambia provider senza toccare il codice dell’applicazione
Una sola integrazione resiste a ogni generazione di modelli
La memoria integrata conserva il contesto e le preferenze degli utenti indipendentemente dai cambiamenti del modello

Domande frequenti

Quanto costa Jenova Agent API?

L’API utilizza un modello basato sui crediti: paghi per ciò che i tuoi agenti consumano in base ai modelli, agli strumenti e allo spazio di archiviazione utilizzati per richiesta. Nessuna licenza fissa per utente, nessun impegno minimo. Aggiungi crediti secondo necessità e scala in base all’utilizzo. I prezzi dettagliati sono disponibili su jenova.ai/platform.

Quali modelli sono disponibili tramite l’API?

La Jenova Agent API offre accesso ai modelli di OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek e ulteriori provider tramite un singolo endpoint. I nuovi modelli diventano disponibili tramite la stessa integrazione non appena vengono rilasciati: non sono richiesti aggiornamenti del SDK o migrazioni. Assegna modelli diversi ad agenti diversi in base all’attività.

Quanto velocemente posso creare e distribuire un agente personalizzato?

In pochi minuti. Definisci le istruzioni del tuo agente, seleziona un modello, carica la base di conoscenza, configura gli strumenti e l’agente è immediatamente accessibile tramite l’API. Non esiste una fase di addestramento, una pipeline di distribuzione o un’infrastruttura da predisporre. Il collo di bottiglia è definire ciò che il tuo agente deve fare, non farlo funzionare.

In cosa differisce da LangChain, OpenAI Agents SDK o Claude Managed Agents?

Framework open-source come LangChain e LangGraph offrono primitive di orchestrazione, ma richiedono di creare, ospitare e scalare tutto autonomamente: memoria, RAG, infrastruttura, l’intero stack. OpenAI Agents SDK è intenzionalmente leggero: nessuna memoria integrata, nessun RAG, nessuna infrastruttura gestita. Claude Managed Agents gestisce il runtime, ma ti vincola esclusivamente ai modelli Claude sull’infrastruttura Anthropic. La Jenova Agent API è il primo backend completamente gestito che combina flessibilità indipendente dal modello, memoria e RAG integrati e infrastruttura di produzione attraverso una sola integrazione.

L’API è pronta per la produzione?

Sì. L’API funziona su un’infrastruttura gestita di livello produttivo, supportata dallo stesso motore di orchestrazione testato con oltre 30.000 utenti in più di 70 Paesi. Endpoint stabili, scalabilità gestita e zero infrastruttura da mantenere per te.

Quanto è difficile l’integrazione?

Quattro passaggi: ottieni una chiave API, crea il tuo agente, aggiungi crediti, effettua una chiamata. L’API segue convenzioni REST standard. Se puoi effettuare una richiesta HTTP, puoi eseguire un agente in produzione. La documentazione completa illustra autenticazione, endpoint, formati di richiesta/risposta e configurazione dell’agente.

Conclusione

Il divario tra le demo di agenti AI e le distribuzioni in produzione non è l’intelligenza del modello: è l’infrastruttura. Orchestrazione, routing dei modelli, memoria, RAG e integrazione degli strumenti sono il lavoro ingegneristico che blocca la maggior parte dei progetti di agenti prima della distribuzione. I framework open-source forniscono componenti di base, ma lasciano a te la gestione dell’infrastruttura. I SDK dei provider sono deliberatamente incompleti. I servizi gestiti dai provider scambiano il carico operativo con il lock-in verso un singolo fornitore.

La Jenova Agent API è il primo backend completamente gestito che elimina questo intero insieme di compromessi: definisci l’esperienza del tuo agente, collega le tue conoscenze, scegli qualsiasi modello e distribuisci tramite un solo endpoint. Agenti personalizzati in pochi minuti, non mesi. Qualsiasi modello, non un solo fornitore. Infrastruttura gestita, non un tuo problema.

Smetti di creare infrastrutture per agenti. Inizia a distribuire agenti.

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