AIエージェント・インフラスタック：1つのAPIでエージェントを構築（2026年7月）


2026-07-22


2026年に本番運用対応のAIエージェントを構築するには、エージェントロジックを1行も書く前に、オーケストレーションフレームワーク、複数プロバイダーのモデルルーティング、ベクトルデータベース、メモリストア、RAGパイプライン、ツールサーバーにまたがるインフラスタックを組み立て、維持しなければなりません。Jenova Agent APIは、この複雑さを完全に解消します。1回の統合で自前スタック全体を置き換える、完全管理型のエージェントバックエンドを提供します。

✅ メモリ、コンテキスト、検索を内蔵した実運用で検証済みのオーケストレーション — 連携ロジックの実装は不要
✅ OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekなどのモデルへ統合アクセス — ベンダーロックインなし
✅ ネイティブRAGを備えた管理型リレーショナル／ベクトルデータベース — インフラのプロビジョニング不要
✅ プロトタイプや実験ではなく、実際のトラフィック向けに構築された本番品質の信頼性

この重要性を理解するには、開発者がエージェントをゼロから構築する際に直面するインフラ上の課題と、デモの段階を超えた瞬間にコストと複雑さがどれほど急速に膨らむかを考えてみてください。

要点：Jenova Agent APIとは？

Jenova Agent APIは、単一のAPIを通じてオーケストレーション、マルチモデルルーティング、メモリ、ストレージ、RAG、ツール統合を提供する完全管理型エージェントインフラサービスです。開発者は自前スタックを組み立てることなく、本番品質のエージェントを構築・リリースできます。

主な機能：

  • 単一の統合でOpenAI、Anthropic、Google、xAIなどの複数モデルにアクセス
  • 永続メモリと会話コンテキストを標準搭載 — 外部の状態管理は不要
  • ネイティブRAGを備えた管理型ベクトル／リレーショナルデータベース — プロビジョニングやスケーリングは不要
  • プラットフォームネイティブツールと任意のリモートMCPサーバーに対応する、無制限のMCPベースのツール統合

課題：エージェントインフラの構築が非常に高コストな理由

AIエージェント市場は、2026年に前例のない速度で拡大しています。しかし、導入への意欲と本番環境の現実の間には、依然として大きな隔たりがあります。

1,829億7,000万ドル — 年率49.6%で成長し、2033年までに予測される世界のAIエージェント市場規模

わずか2% — 79%の企業が積極的に導入を進める一方で、AIエージェントを大規模展開できている企業の割合

ボトルネックはモデルの品質ではありません。モデルはすでに十分な性能を備えています。ボトルネックはインフラです。しかし、本番エージェントを動かすインフラを組み立てることは、極めて複雑です。

  • オーケストレーションでは、モデル、ツール、メモリ、検索をまたぐカスタム連携ロジックと状態管理が必要
  • 複数プロバイダーのモデル管理では、個別のSDK、認証フロー、請求システムを扱う必要がある
  • 大規模なメモリとコンテキストには、外部状態ストア、セッションの復元、永続化レイヤーが必要
  • RAGパイプラインには、ベクトルデータベース、チャンク分割戦略、埋め込み管理、検索チューニングが必要
  • ツール統合には、MCPサーバーとAPIラッパーの構築、デプロイ、セキュリティ対策が伴う

本番エージェントインフラスタックを構成する階層的コンポーネントを示すAIエージェントアーキテクチャ図

オーケストレーションの複雑さが開発速度を奪う

本番エージェントは単一のAPI呼び出しではありません。複数ステップのワークフローにわたり、モデル推論、ツール実行、メモリ検索、出力処理を連携させます。LangChainやLangGraphのようなフレームワークは構成要素を提供しますが、オーケストレーションロジック、エラー処理、リトライ、状態遷移は依然として開発者の責任です。その結果、製品開発ではなく基盤のつなぎ込みに数か月ものエンジニアリング時間が費やされます。

40%以上 — アーキテクチャの失敗を主因として、2027年までにAIエージェントプロジェクトが中止されるとGartnerが予測する割合

モデルベンダーへの依存がスタックを分断する

あらゆるタスクで卓越する単一モデルは存在しません。企業チームは、コーディングにはClaude、推論にはGPT、マルチモーダル作業にはGemini、コスト重視の処理にはオープンソースモデルを日常的に使い分けています。Gartnerは、マルチエージェントシステムに関する問い合わせが2024年第1四半期から2025年第2四半期にかけて1,445%急増したと報告しています。これは、マルチモデルアーキテクチャへの需要を反映しています。しかし、各プロバイダーには固有のSDK、認証、請求、レスポンス解析が必要であり、モデルを追加するたびに統合の対象範囲が拡大します。

メモリとコンテキストの管理はフルタイムの仕事になる

標準的なLLM APIはステートレスです。各リクエストは、それ以前のやり取りを記憶しない状態で届きます。永続的なコンテキストを構築するには、外部データベース（Redis、DynamoDB）、セッション復元ロジック、トークンウィンドウ管理、サービス間での慎重な状態同期が必要です。ユーザーの好み、プロジェクト履歴、蓄積された知識を記憶する必要があるエージェントでは、このインフラだけで専任のエンジニアリング時間を数か月消費しかねません。

RAGパイプラインには継続的な保守が必要

検索拡張生成はエージェントを独自データに接続しますが、本番RAGはベクトルデータベースを接続するだけのものではありません。文書取り込みワークフロー、チャンク分割戦略、埋め込み生成、インデックス管理、検索最適化、権限レイヤーが必要です。エージェントシステムのインフラコストは年間$10,000から$100,000超に及びます。RAGインフラはその支出の大きな部分を占めます。

ツール統合には継続的な接続実装が求められる

エージェントは、データベース、API、SaaSプラットフォーム、ファイルストレージなどの外部システムに接続することで価値を発揮します。Model Context Protocol (MCP)は、月間9,700万件のSDKダウンロードとOpenAI、Google、Microsoftの支援を背景に、主要な標準として台頭しています。しかし、MCPサーバーのデプロイ、保守、セキュリティ対策は、依然として全面的に開発者の責任です。新しいツール接続のたびに、管理すべき依存関係、監視すべき統合、障害点が追加されます。

累積的な影響は次のとおりです。

$30,000～$500,000超 — 継続的な保守とスケーリングを除いた、2026年のカスタムAIエージェント開発コストの範囲

エージェントをリリースする必要があるチームにとって、エージェントインフラそのものを構築することは、割に合いません。

Jenova Agent APIは、まさにこの問題を解消するために構築されました。

Jenova Agent API

Jenova Agent APIは完全管理型のエージェントインフラサービスです。オーケストレーションフレームワーク、モデルプロバイダーSDK、ベクトルデータベース、メモリストア、ツールサーバーからなる自前スタック全体を、1回の統合で置き換えます。開発者はエージェントの指示を定義し、モデルを選択し、ツールとナレッジベースを設定するだけです。オーケストレーション、メモリ、ストレージ、検索、スケーリングはすべてAPIが処理します。

5～10個のインフラコンポーネントをつなぎ合わせ、本番環境で保守する代わりに、開発者はAPIを呼び出してリリースできます。

自前のエージェントスタックJenova Agent API
オーケストレーションフレームワーク、モデルSDK、ベクトルDB、メモリストア、ツールサーバーを組み立てる単一のAPI統合 — バックエンド全体を管理
モデルプロバイダーごとに個別の認証、請求、SDKを管理する統合されたマルチモデルアクセス — プロバイダーを自由に切り替え
メモリのために外部状態ストアを構築・保守するセッションごとに永続メモリとコンテキストを内蔵
RAG用ベクトルデータベースをプロビジョニング、スケール、チューニングするネイティブRAGを備えた管理型ストレージ — プロビジョニング不要
ツール接続ごとにMCPサーバーをデプロイして保護するプラットフォームネイティブツールとリモートMCPを標準対応
スケーリング、監視、信頼性をゼロから設計する実際のトラフィック向けに構築された本番品質のインフラ

エージェントオーケストレーション

実運用で検証済みのオーケストレーションが、あらゆるワークフローにおけるモデル、ツール、メモリ、検索を自動的に連携します。開発者は連携ロジックを書いたり、リトライを管理したり、複数ステップの状態遷移を処理したりする必要はありません。APIがエージェントループを最初から最後まで実行します。その結果、数週間に及ぶオーケストレーション開発を、単一のAPI呼び出しに置き換えられます。

任意のモデルを利用

1回の統合でOpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekなどのモデルを使ってエージェントを動かせます。ベンダーロックインはなく、プロバイダーごとの個別SDKも、照合すべき複数の請求アカウントもありません。統合コードを書き直すことなく、常に最新世代のモデルを利用できます。新しいモデルは、プロバイダーのリリースに合わせて利用可能になります。

メモリとコンテキスト

すべてのセッションに、無制限の会話メモリとコンテキストを組み込んでいます。エージェントは、外部状態管理なしに、会話をまたいで過去のやり取り、ユーザーの好み、蓄積されたプロジェクト知識を記憶します。Redisクラスターも、DynamoDBテーブルも、セッション復元ロジックも不要です。永続コンテキストは、開発者が構築・保守するものではなく、コアとなるインフラプリミティブです。

完全管理型ストレージ

RAGを標準搭載した管理型リレーショナル／ベクトルデータベースを提供します。文書やナレッジベースをアップロードすれば、プラットフォームが取り込み、埋め込み、インデックス作成、検索を自動的に処理します。プロビジョニングすべきインフラも、チューニングすべきベクトルデータベースも、設定すべきスケーリングポリシーもありません。ナレッジベースRAGは、すべてのエージェントで標準利用できます。

ツールとMCP

プラットフォームネイティブツールおよび任意のリモートMCPサーバーとの無制限のツール統合を、すぐに利用できます。エージェントをGmail、Google Calendar、Drive、Search、Scholar、Maps、Notion、Dropbox、YouTubeなどに接続することも、URL経由でMCP準拠の任意のサーバーを追加することも可能です。各ツール統合は即座に利用でき、カスタムAPIラッパーの構築・保守は不要です。

本番品質

安定したAPIを備え、大規模な本番トラフィック向けに構築された完全管理型インフラです。オーケストレーションするコンテナも、設定するスケーリングポリシーも、設計すべき稼働率もありません。Jenovaは70か国以上、30,000人超のユーザーによる本番利用で検証されています。コンシューマープラットフォームを支える同じインフラが、すべてのAPI呼び出しを支えます。

モデルルーティング、メモリ、ストレージレイヤーを含む管理型バックエンドコンポーネントを示すLLMオーケストレーションアーキテクチャ

bash
# One API call powers an entire agent interaction
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",
    "session_id": "session-abc-123",
    "message": "Analyze the uploaded Q2 report and summarize key revenue trends"
  }'

構築できるもの

このAPIにより、あらゆる領域でカスタムの本番品質エージェントを構築・リリースできます。エージェントの指示、モデル、ナレッジベース、ツール設定を定義するだけで、管理型インフラがオーケストレーション、メモリ、ストレージ、検索、スケーリングを処理します。

SaaS向けAIカスタマーサポート

製品ドキュメント、請求データ、会話履歴を活用してチケットを解決するサポートエージェントを構築できます。ブランドボイスとエスカレーションルールのカスタム指示を定義し、ヘルプセンターをナレッジベースとして追加し、MCP経由でCRMツールに接続します。

  • 組み込みRAGにより、すべての回答を実際のドキュメントに基づかせる — ベクトルデータベースのプロビジョニングは不要
  • 永続メモリにより、会話をまたいで「問題をもう一度説明していただけますか？」をなくす
  • カスタムサポートスタックの構築・保守に必要な数か月ではなく、数時間でデプロイ

Fintech向け組み込み型ファイナンシャルアドバイザー

Fintechダッシュボード内に、ポートフォリオ分析エージェントを直接リリースできます。エージェントはツール統合を通じて市場データにアクセスし、カスタム指示によって貴社の投資手法を適用し、セッションをまたいで各顧客の目標とリスクプロファイルを記憶します。

  • マルチモデルの柔軟性により、複雑な分析は高性能モデルへ、定型クエリはコスト効率の高いモデルへ振り分け
  • 永続メモリにより、外部状態ストアなしで長期的な顧客関係のコンテキストを実現
  • 管理型ストレージにより、ベクトルデータベースをプロビジョニングせずに規制関連文書の検索を処理

EdTech向けパーソナライズドチューター

難易度を調整し、学習者の進捗を追跡し、的確なフィードバックを提供する適応型チューターエージェントをデプロイできます。カリキュラム教材をナレッジベースとして追加し、教育的な指示を定義し、教育対話に最適化されたモデルを選択します。

  • メモリが各学習者の強み、弱み、学習の軌跡を数週間から数か月にわたって追跡
  • ナレッジベースRAGにより、すべての回答を特定のカリキュラム内容に基づかせる
  • 1回の統合で、自前構築に必要な個別のオーケストレーション、メモリ、検索システムを置き換え

法務・コンプライアンス向けAIリサーチアシスタント

規制データベースを検索し、判例を要約し、コンプライアンスメモを作成するエージェントを構築できます。すべての回答は、貴社の文書リポジトリに基づきます。MCP経由で法務データベースに接続し、社内ポリシーをナレッジベースファイルとして追加します。

  • 管理型ベクトルストレージが、組み込みの検索・ランキング機能で数千件の法務文書をインデックス化
  • エージェントがナレッジベース内の特定ソースを引用し、ハルシネーションのリスクを低減
  • セッションをまたぐメモリが、数週間に及ぶ案件でもコンテキストを維持

マーケティングプラットフォーム向けコンテンツ生成エンジン

マーケティングSaaSに組み込むAIコンテンツエンジンをリリースできます。エージェントは、顧客のブランドガイドラインとパフォーマンスデータに沿って、ブログの下書き、ソーシャル投稿文、メールキャンペーンを生成します。

  • カスタム指示により、顧客ごとのブランドボイス、コンプライアンスルール、フォーマット要件を反映
  • ツール統合で分析データとキャンペーンデータを取得し、実際のパフォーマンスコンテキストに基づくコンテンツを生成
  • テナントごとに追加インフラを用意せず、数百の顧客アカウントへスケール

APIキーを取得し、インフラ不要で数分以内に最初のエージェントをリリースしましょう。

仕組み

ゼロから本番エージェントまで、必要なステップは4つです。

ステップ1：APIキーを取得する

APIプラットフォームでアカウントを作成し、APIキーを生成します。このキーはすべてのリクエストを認証し、オーケストレーション、モデル、メモリ、ストレージ、ツール、RAGを含む完全管理型インフラへのアクセスを提供します。

ステップ2：エージェントを構築または選択する

システム指示を定義し、モデルプロバイダーを選択し、ナレッジベースファイルを追加し、ツールアクセスを設定してカスタムエージェントを作成します。または、特定領域向けにすでに最適化された事前構築済みエージェントから選択することもできます。カスタムか事前構築済みかを問わず、すべてのエージェントは同じ管理型インフラ上で動作します。

ステップ3：クレジットを追加する

エージェントの対話を実行するためのAPIクレジットを追加します。利用量はニーズに応じて拡張できます。専用コンピューティングをプロビジョニングしたり、複数のモデルプロバイダーにまたがる請求を管理したりすることなく、使用した分だけ支払います。

ステップ4：最初の呼び出しを行う

エージェントにメッセージを送信し、応答を受け取ります。オーケストレーション、メモリ、検索、ツール実行は、単一のAPI呼び出し内で自動的に行われます。

bash
curl -X POST https://api.jenova.ai/v1/chat \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent_id": "custom-support-agent",
    "session_id": "user-42-session",
    "message": "What is the refund policy for annual subscriptions?"
  }'

APIは完全なコンテキストを伴ってエージェントの応答を返します。エージェントはすでにナレッジベースを参照し、会話履歴を維持し、カスタム指示を適用しています。オーケストレーションコードも、外部データベース呼び出しも、モデルルーティングロジックも必要ありません。

エンドポイントの完全なリファレンス、認証の詳細、高度な設定については、完全なドキュメントをご覧ください。

実際の成果とユースケース

📱 SaaSスタートアップが数か月ではなく数日でAIサポートをリリース

シナリオ： 15人規模のSaaSスタートアップが、自社の製品ドキュメントを理解し、人の介入なしに請求に関する問い合わせを処理できるAIカスタマーサポートを必要としています。

従来のアプローチ： バックエンドエンジニアを採用し（年額$150K以上）、LLM APIを統合し、ベクトルデータベースを使用したRAGパイプラインを構築し、Redisによるセッションメモリを実装し、CRMアクセス用のMCPサーバーをデプロイし、スタック全体を保守します。想定期間は3～4か月です。[カスタマーサポートエージェントの初年度開発コストは、開発だけで$40,000～$120,000、さらに月額$2,500～$5,000の運用コストと推定されます](https://softteco.com/blog/ai-agent-development-cost)。

Jenova Agent API： サポートエージェントの指示を定義し、製品ドキュメントをナレッジベースとしてアップロードし、MCP経由でCRMを接続して公開します。本番稼働までの時間は数日です。

  • インフラのプロビジョニングは不要 — RAG、メモリ、ツール統合を標準搭載
  • エンジニアリングチームは、エージェントインフラではなくコア製品に集中
  • チケット量の増加に合わせ、インフラ変更なしで自動的にスケール

💼 Fintech企業がMLチームなしでポートフォリオアドバイザーを導入

シナリオ： 成長段階のFintech企業が、パーソナライズされた投資分析を提供し、セッションをまたいで各顧客の財務目標を記憶するAIポートフォリオアドバイザーを、顧客ダッシュボードに組み込みたいと考えています。

従来のアプローチ： モデルオーケストレーションレイヤー、顧客コンテキスト用の永続メモリシステム、投資リサーチ文書用のベクトルデータベース、市場データAPI用のツール統合というカスタムエージェントスタックを構築します。専任のMLエンジニアとインフラDevOpsが必要です。この複雑さのカスタムエージェント開発には$100,000～$300,000超の費用がかかります。

Jenova Agent API： 投資分析用の指示を備えたカスタムエージェントを作成し、リサーチ文書を追加し、市場データツールを設定して、ダッシュボードの背後にデプロイします。APIがすべてのメモリ、検索、オーケストレーションを管理します。

  • 永続メモリが各顧客の財務プロファイルと目標をセッション間で自動的に維持
  • マルチモデルルーティングにより、複雑な分析には高性能モデル、定型クエリには効率的なモデルを使用
  • 文書ライブラリの拡大に合わせて、ベクトルデータベースをプロビジョニング、チューニング、スケールする必要がない

🎯 EdTechプラットフォームが大規模な適応型チュータリングを開始

シナリオ： 50,000人超の学生にサービスを提供するEdTech企業が、個々の学習スタイルに適応し、進捗を追跡し、特定のカリキュラム教材に基づいて応答するパーソナライズドAIチューターを必要としています。

従来のアプローチ： これを構築するには、適応型対話のためのLLMオーケストレーション、学生プロファイルと進捗追跡のためのメモリレイヤー、カリキュラムに基づく応答のためのRAGインフラ、学生ごとのセッション管理からなるマルチコンポーネントスタックが必要です。大規模運用では、インフラだけで年間$10,000～$100,000超の費用がかかります。さらに、保守とモデル更新のための継続的なエンジニアリング負荷も発生します。

Jenova Agent API： カリキュラムのナレッジベースと教育的指示を備えたチューターエージェントをデプロイします。各学生セッションは独自の永続メモリを維持します。100から100,000の同時セッションまで、プラットフォームがインフラ変更なしにスケールを処理します。

  • 組み込みメモリが、各学生の学習の軌跡を数週間から数か月にわたり追跡
  • RAGにより、すべての回答を学生が学んでいる特定のカリキュラムに基づかせる
  • 1回のAPI統合で、自前構築に必要なオーケストレーション、メモリ、RAG、スケーリングの全インフラを置き換え

📊 企業が50万ドル規模の失敗したエージェントプロジェクトを回避

シナリオ： 500人規模の企業が、HRポリシー、ITドキュメント、業務プレイブックを用いて従業員の質問に回答し、会話をまたいでコンテキストを維持する社内AIアシスタントを必要としています。

従来のアプローチ： ITリーダーの65%が、AIエージェント導入における最大の障壁としてシステムの複雑さを挙げています。社内ナレッジエージェントの構築には、文書取り込みパイプライン、ベクトルデータベースインフラ、セッション状態管理、アクセス制御、継続的なインデックス保守が必要です。失敗したエージェント型AIプロジェクトの平均コストは$500K、期間は18か月であり、その後に組織はプロジェクトを打ち切ります。

Jenova Agent API： 社内文書をナレッジベースとしてアップロードし、カスタム指示でエージェントの対象範囲と挙動を定義し、MCP経由で社内ツールと統合します。従業員は会社の既存インターフェースを通じて利用し、APIが裏側ですべての応答を実行します。

  • 管理型RAGが文書の取り込み、埋め込み、検索を自動的に処理
  • 永続メモリにより、従業員は会話をまたいでコンテキストを繰り返す必要がない
  • 企業のエージェントプロジェクトの40%以上を失敗させるアーキテクチャ上のリスクを排除

よくある質問

Jenova Agent APIの料金はいくらですか？

APIはクレジットベースの料金モデルで動作します。クレジットを追加し、使用した分だけ支払います。これにより、モデルプロバイダーごとに個別の請求アカウントを管理したり、専用コンピューティングリソースをプロビジョニングしたりする必要がなくなります。最低利用料金や長期契約はありません。具体的な料金プランとクレジットの詳細については、APIドキュメントをご覧ください。

APIではどのAIモデルを利用できますか？

APIは、単一の統合を通じてOpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、xAIなどのモデルへの統合アクセスを提供します。統合コードを書き直したり、プロバイダーごとのSDKを管理したりすることなく、エージェントごと、またはユースケースごとに異なるモデルを選択できます。新しいモデルはプロバイダーのリリースに合わせて利用可能になり、移行作業は不要です。

Jenova Agent APIの統合はどれほど難しいですか？

統合は4つのステップで完了します。APIキーを取得し、エージェントを作成または選択し、クレジットを追加して、呼び出しを行います。アプリケーションがHTTPリクエストを実行できれば、APIを通じてエージェントを動かせます。管理型バックエンドがオーケストレーション、メモリ、RAG、ツール実行を自動的に処理するため、エージェントの複雑さにかかわらず統合コードは最小限に保たれます。

独自の指示とデータを用いたカスタムエージェントを構築できますか？

はい。APIは完全にカスタマイズ可能なエージェントに対応しています。システム指示を定義し、モデルプロバイダーを選択し、プライベートなナレッジベースファイルを追加し、ツールアクセスを設定できます。プラットフォームは、オーケストレーション、メモリの永続化、文書のインデックス化、検索、スケーリングといった基盤インフラを処理します。カスタムエージェントは、事前構築済みエージェントと同じ本番品質のインフラ上で動作します。

APIは本番運用に対応していますか？

このインフラは、70か国以上で30,000人超のユーザーによる本番利用で検証されています。安定したAPI、管理型スケーリング、組み込みの信頼性を提供し、コンシューマープラットフォームを支えるものと同じバックエンドです。エージェントは、デモだけでなく本番環境で複数ステップのワークフロー、永続メモリ、ツール実行を処理します。

LangChainやLangGraphで構築する場合と何が違いますか？

LangChainやLangGraphのようなフレームワークはライブラリです。エージェントを構築するためのコンポーネントを提供しますが、オーケストレーションロジック、インフラのプロビジョニング、メモリ管理、スケーリング、本番運用は依然として開発者の責任です。Jenova Agent APIは管理型サービスです。エージェントを定義してAPIを呼び出すだけで済みます。状態管理、モデルルーティング、RAG、ツール実行、大規模運用での信頼性など、フレームワークが開発者に委ねるすべてをバックエンドが処理します。

結論

AIエージェントへの意欲と本番導入の間にある隔たりは、モデルの問題ではなくインフラの問題です。オーケストレーションフレームワーク、モデルSDK、ベクトルデータベース、メモリストア、ツールサーバーを組み立てるだけで、開発費は$30,000から$500,000超に達します。さらに、年間で数万から数十万ドル規模のインフラ・保守コストがかかります。そして、これらのプロジェクトの40%以上は本番稼働に至りません。

Jenova Agent APIは、自前のAIエージェントインフラスタック全体を単一の統合に置き換えます。エージェントの指示、モデル、ナレッジベース、ツールを定義してください。APIを呼び出してください。リリースしてください。

エージェント基盤のつなぎ込みに費やす1分は、製品の構築に使えない1分です。jenova.ai/platformで構築を始めましょう。完全なドキュメントはjenova.ai/platform/docsでご覧いただけます。