AIエージェントの本番運用における課題：プロジェクトの40%が失敗する理由（2026年7月）


2026-07-23


2026年に本番環境でAIエージェントを構築するには、動作するプロトタイプだけでははるかに不十分です。チームは、自ら組み立てて維持するスタック全体で、モデル、ツール、メモリ、検索システムを連携させなければなりません。オーケストレーションフレームワーク、ベクトルデータベース、セッションストア、埋め込みパイプライン、ツールサーバー、ホスティングインフラなどです。各コンポーネントには独自の障害要因、スケーリング限界、運用負荷があります。Jenova Agent APIは、このインフラレイヤーを完全になくします。単一の統合でオーケストレーション、メモリ、ストレージ、RAG、MCPネイティブのツール接続を処理する、フルマネージドのエージェントバックエンドです。チームは基盤の不具合を調査するのではなく、エージェントをリリースできます。

✅ 実戦で検証済みのオーケストレーションが、モデル、ツール、メモリ、検索を自動的に連携 ✅ OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekを含むあらゆるモデルを、単一の統合から利用可能 ✅ 組み込みRAGを備えた永続メモリとマネージドストレージ。プロビジョニングは不要 ✅ カスタムの本番品質エージェントを、数か月ではなく数分で構築・デプロイ

マネージドインフラが重要である理由を理解するために、業界全体でAIエージェントのデプロイを停滞させている具体的な本番運用上の課題と、多くのチームがパイロット段階を超えられない理由を示すデータを見ていきましょう。

Jenova Agent API — エージェントバックエンド全体を支える一つのAPI

すぐに分かる回答：AIエージェントの本番運用における課題とは？

AIエージェントの本番運用における課題とは、AIエージェントがプロトタイプの段階を超え、実際のユーザーに提供される本番システムへと拡張することを妨げる、インフラ、信頼性、運用上の問題です。 これには、オーケストレーションの複雑さ、メモリ管理、可観測性の不足、予測困難なコスト、長期化する開発期間が含まれます。

主な課題領域：

  • マルチエージェントアーキテクチャで指数関数的に増大するオーケストレーションの複雑さ
  • LLM APIに組み込みサポートがない状態で、セッションをまたいでメモリとコンテキストを管理する難しさ
  • 非決定的な振る舞いに追随できない可観測性および評価ツール
  • 8〜20週間の期間と$30,000〜$500,000超に及ぶ開発コスト

問題：AIエージェントが本番環境で破綻する理由

AIエージェントのデモと本番品質システムの隔たりは、過去のどの世代のソフトウェアよりも大きなものです。2026年、業界はエージェントを構築すべきかどうかを問う段階を過ぎました。今問われているのは、いかに信頼性を維持しながら大規模にデプロイするかです。データは、その困難さを明確に示しています。

現在、専門家の57%がエージェントを本番運用しています。しかし32%は、さらなる拡張における最大の障壁として品質を挙げています — LangChain「エージェントエンジニアリングの現状」

企業の78%はAIエージェントのパイロットを実施していますが、本番環境に到達するのは15%未満です。これは、概念実証とデプロイの間に巨大なスケーリングギャップがあることを示しています — Digital Applied

Gartnerは、AIエージェントプロジェクトの40%が2027年までに失敗すると予測しています。その主因はモデル能力ではなく、インフラと信頼性の課題です — Codingscape

市場機会は非常に大きく、世界のAIエージェント市場は2033年までに1,829億7,000万ドルに達すると予測され、年平均成長率は49.6%です。しかし、この価値を獲得するには、次の5つの根強いインフラ課題を克服する必要があります。

  • エージェントがモデル、ツール、検索をまたいで連携するほど指数関数的に膨らむオーケストレーションの複雑さ
  • LLM APIがステートレスであるため、開発者が全面的に担うメモリとコンテキストの管理
  • 非決定的なエージェントの振る舞いを大規模にデバッグすることをほぼ不可能にする可観測性の不足
  • 可変の実行パスと複数サービスの請求による予測困難なコスト
  • 数か月と数十万ドル単位で測られる本番稼働までの時間

オーケストレーションの複雑さは指数関数的に増大する

単一のエージェントが一つのタスクを処理する場合、オーケストレーションはシンプルです。ワークフローを定義し、ガードレールを設定すれば機能します。しかし、本番システムは単純なままではありません。

マルチエージェントアーキテクチャでは、エージェントが他のエージェントに委任し、失敗したステップを再試行し、ツールを動的に選択します。このような構成では、モデル呼び出しではなく調整のオーバーヘッドがボトルネックになります。チームは、非同期パイプラインの競合状態、ステージング環境で再現できない連鎖的障害、実際の負荷で崩壊するオーケストレーションパターンに直面します。従来のワークフローエンジンは、このレベルの動的な意思決定向けには設計されていません。そのため多くのチームは、スタック内で最も保守が困難になるカスタムのオーケストレーションレイヤーを構築することになります。

毎分100リクエストで機能するオーケストレーションパターンが、10,000リクエストでは完全に破綻する可能性があります。このギャップをデバッグするには、多くのMLチームがなお習得途上にあるシステム思考が必要です（Machine Learning Mastery）

オーケストレーションの理論と本番環境の現実の隔たりは、まさにインフラにあります。モデル、ツール、メモリ、検索を首尾一貫したワークフローに結び付ける調整レイヤーを、エージェントが一人のユーザーにも提供できる前に構築、テスト、拡張しなければなりません。

実際の利用ではメモリとコンテキストが破綻する

LLM APIはステートレスです。外部メモリインフラ、すなわちセッションストア、会話履歴データベース、ユーザープロファイルの永続化、コンテキストウィンドウ管理を構築・維持しない限り、すべての呼び出しはゼロから始まります。

従業員数10,000人以上の組織では、回答者がハルシネーション、出力の一貫性のなさ、コンテキストエンジニアリングと大規模なコンテキスト管理における継続的な困難を、最大の品質課題として挙げています。これを解決するには、セッション状態のためにRedisまたは同様のストアを統合し、会話履歴のスキーマを設計し、呼び出しごとに関連コンテキストを注入するミドルウェアを構築し、トークン制限を管理する必要があります。これらはすべて、エージェントが有用な処理を行う前の作業です。

可観測性と評価が追いつかない

エージェントがクエリに回答するために12ステップをたどる場合、あらゆる意思決定ポイントを理解する必要があります。なぜツールBではなくツールAを選んだのでしょうか。なぜステップ4を3回再試行したのでしょうか。すべての中間ステップが問題なく見えたにもかかわらず、なぜ出力が期待を外れたのでしょうか。

組織の89%は何らかの可観測性を導入していますが、深いマルチステップトレーシングは依然として未成熟です。評価はさらに遅れています。オフライン評価を実行している組織はわずか52%であり、複雑なエージェントワークフローにおいて何が「良い」のかについて、業界の共通認識は存在しません。エージェントは、決定的な振る舞いを前提とする従来のソフトウェアテストと、固定された入出力対応を前提とする従来のML評価の両方を、同時に成立しにくくします。

コスト予測はほぼ不可能

エージェントの各アクションには、一つ以上のLLM呼び出しが伴います。マルチステップのワークフローでは、リクエストごとに数十回の呼び出しが連鎖し、一つのエッジケースが通常パスの50倍のコストとなる再試行チェーンを引き起こす場合があります。呼び出し単価が予測可能な従来のAPIとは異なり、エージェントシステムは実行パスが可変であるため、予算策定を本当に難しくします。

インフラはこの問題をさらに複雑にします。カスタムAIエージェント開発には、複雑さに応じて$30,000〜$500,000超の費用がかかり、年間インフラ保守にはさらに$10,000〜$100,000超が加算されます。スタックを運用し続けるだけでも、チームには$80〜$180/時のAI/MLエンジニアと、$110〜$170/時のDevOpsスペシャリストが必要です。

リリースまでに数か月、そもそもリリースできないこともある

その累積的な結果として、シンプルなエージェントでも開発に$20,000〜$80,000と8〜12週間を要します。複雑なエージェントでは$100,000〜$500,000超と12〜20週間に達します。つまり、単一のエージェントがユーザーに届く前に、ベクトルデータベース、メモリミドルウェア、ツール接続、デプロイパイプラインといったインフラに、数か月のエンジニアリング時間が費やされるということです。

これはまさに、Jenova Agent APIが解消するために構築された問題です。

Jenova Agent API

本番AIエージェントインフラ向けのAPI統合を表す、開発者のコンセプト

Jenova Agent APIは、DIYインフラスタックを単一の統合に置き換えるフルマネージドのエージェントバックエンドです。オーケストレーションフレームワーク、ベクトルデータベース、メモリストア、埋め込みパイプライン、ツールサーバーを組み立てる代わりに、開発者はエージェントの指示を定義し、モデルを選択し、ツールとナレッジを構成して、一度APIを呼び出すだけです。残りはすべてプラットフォームが処理します。

DIYエージェントスタックJenova Agent API
モデル、ツール、検索にまたがるカスタムオーケストレーションロジックマネージドオーケストレーションがすべてを自動連携
単一プロバイダーへのロックイン、または複数SDKの並行保守OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekなどのあらゆるモデルを一つの統合で利用可能
セッションおよびメモリ管理のための外部状態ストアセッションごとの組み込み永続メモリとコンテキスト
自前でプロビジョニングするベクトルDB、埋め込みパイプライン、チャンク分割組み込みRAGを備えたマネージドストレージ。ドキュメントをアップロードするだけ
カスタムMCPラッパー、API認証フロー、ツール接続の実装すぐに使えるネイティブMCPツール統合
本番稼働まで8〜20週間、$30K〜$500K超最初のAPI呼び出しから本番対応

エージェントオーケストレーション

あらゆるワークフローにおいて、モデル、ツール、メモリ、検索を自動的に連携する、実戦で検証済みのオーケストレーションです。セルフホストするフレームワークも、記述・保守するオーケストレーションロジックも必要ありません。APIは、単一のマネージドパイプラインで、マルチステップ推論、ツール実行、ナレッジ検索、応答生成を処理します。エージェントが何をするかを定義するだけで、インフラがどのように実現するかを担います。

あらゆるモデルを利用

OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekなどの最新モデルに、一つの統合からアクセスできます。エージェントごと、または呼び出しごとにモデルを切り替えられます。別々のSDKやプロバイダー固有の正規化は不要です。本番運用チームの4分の3以上はすでに複数のモデルを利用しており、単一プロバイダーへのロックインは不要な制約です。

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が組み込まれています。Redis統合、カスタムミドルウェア、会話履歴スキーマは不要です。APIは完全な履歴とセッション横断の永続性を自動的に維持します。これは、企業が最も根強い品質課題として挙げるインフラそのものです。

フルマネージドストレージ

組み込みRAGを備えた、マネージドのリレーショナルデータベースとベクトルデータベースを提供します。ドキュメント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、保存、検索を処理します。プロビジョニングするベクトルデータベースも、構築するチャンク分割パイプラインも、管理する埋め込みサービスもありません。

ツールとMCP

プラットフォームツールおよび任意のリモートMCPサーバーとのネイティブMCPツール統合を提供します。Gmail、Google Calendar、Drive、Search、Scholar、Notion、Dropbox、YouTubeなどを、すぐに利用できます。ラッパーを構築したり、認証フローを管理したりすることなく、MCP準拠の任意のサーバーを接続できます。

本番品質のインフラ

本番トラフィック向けに構築されたフルマネージド基盤です。安定したAPI、転送中および保存時に暗号化されるデータ、開発者の介入なしで拡張するインフラを提供します。データが公開モデルの学習に使用されることはなく、第三者と共有されることもありません。

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 Q3 compliance report and flag regulatory risks",
    "session_id": "session-abc-123"
  }'

完全なエンドポイントリファレンスとSDKの詳細については、APIドキュメントをご覧ください。

構築できるもの

Jenova Agent APIは、数か月に及ぶインフラ作業なしで、自社製品内にカスタムエージェントをリリースしたい開発者のために設計されています。エージェントの指示、モデル、ツール、ナレッジを定義すれば、APIが背後でオーケストレーション、メモリ、ストレージ、スケーリングを管理します。

SaaSプラットフォーム向けカスタマーサポートエージェント

製品ドキュメント、過去の会話、アカウントコンテキストを使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。カスタム指示でブランドボイスとエスカレーションルールを定義します。マネージドRAGパイプラインにより、ヘルプドキュメント、リリースノート、社内プレイブックなど、ナレッジベース全体をアップロードできます。エージェントは関連コンテキストを自動的に取得します。メモリの永続化により、外部状態管理なしで、再訪ユーザーにも会話の継続性を提供できます。

  • 一般的なLLMの知識ではなく、実際のドキュメントに基づく回答
  • セッション横断メモリにより、冗長なコンテキスト収集を排除
  • MCPツール統合により、チケットシステムおよびCRMに接続

金融サービス向けコンプライアンス分析エージェント

規制文書、ポリシー更新、取引データを相互参照するコンプライアンスエージェントを、社内ダッシュボードにデプロイできます。コンプライアンスフレームワークと社内ポリシーをエージェントのナレッジベースとしてアップロードします。組み込みRAGがドキュメントの取り込みと検索を処理するため、プロビジョニングするベクトルデータベースも、管理する埋め込みサービスも不要です。

  • 最新の規制文書に基づくナレッジベース
  • マルチモデルの柔軟性により、複雑な分析を推論に最適化されたモデルへ振り分け
  • マネージドストレージがドキュメントライブラリの拡大に応じて自動的に拡張

B2Bプラットフォーム向けセールスインテリジェンスエージェント

リードを評価し、見込み客調査を要約し、営業プラットフォーム内でアプローチ文面を作成するエージェントを構築できます。CRMおよびメールツールをMCP経由で接続します。迅速な検索は高速で低コストなモデルへ、詳細な見込み客分析は高性能モデルへ振り分けられます。すべて一つの統合、一つの請求体系で実現します。

  • スマートなモデルルーティングにより、クエリの種類ごとに速度と深度を両立
  • ツール統合により、CRM、メール、調査ソースに接続
  • カスタム指示により、営業手法とメッセージングを徹底

ヘルスケア・ウェルネスアプリ向けパーソナライズドコーチ

ユーザー目標を追跡し、履歴に基づいて提案を調整し、自社のウェルネスコンテンツライブラリを参照する適応型コーチングエージェントをリリースできます。メモリの永続化により、各ユーザーのセッションをまたぐ歩みを追跡します。栄養ガイド、運動プラン、マインドフルネス資料などの独自コンテンツをアップロードすれば、検索は残りをすべて処理します。

  • 永続メモリがユーザーごとの進捗を自動追跡
  • 独自コンテンツに基づくナレッジベース
  • 新しいコンテンツ領域を追加してもインフラ変更は不要

エンタープライズ向け社内ナレッジアシスタント

Wiki、共有ドライブ、オンボーディング資料、ポリシー文書など、分散した社内ドキュメント全体から情報を提供するアシスタントをデプロイできます。複数ソースのナレッジベースをアップロードすれば、APIが統合検索を処理します。従業員は複数のプラットフォームを移動することなく、正確で引用付きの回答を得られます。

  • 分散したナレッジソース全体にわたる統合検索
  • マネージドインフラがエンタープライズ規模のドキュメント量を処理
  • 転送中および保存時にデータを暗号化し、第三者との共有なし

APIキーを取得して、最初のエージェントを数分でリリースしましょう。

仕組み

ステップ1：APIキーを取得する

jenova.ai/platformで登録し、APIキーを生成します。この一つのキーで、モデル、エージェント、ツール、ストレージにまたがるすべてのリクエストを認証できます。サービスごとに別々の認証情報は必要ありません。

ステップ2：エージェントを構築する

指示を定義し、モデルプロバイダーを選択し、ナレッジベースのドキュメントをアップロードし、ツールアクセスを構成して、カスタムエージェントを作成します。プラットフォームが、すべてのオーケストレーション、メモリ、ストレージ設定を背後で処理します。

json
{
  "name": "Compliance Agent",
  "instructions": "You are a compliance analyst for Apex Financial. Reference only the uploaded regulatory documents. Flag any policy violations with specific citations.",
  "model": "openai/gpt-4.1",
  "knowledge_base": ["sec-regulations-2026.pdf", "internal-policy.md"],
  "tools": ["google-drive", "gmail"]
}

ステップ3：クレジットを追加する

アカウントにAPIクレジットをチャージします。クレジットにより、すべてのモデルプロバイダーと機能を横断して統一請求を利用できます。ベンダーごとに別々の請求書は必要ありません。現在の料金詳細については、完全なドキュメントをご覧ください。

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ます。APIは、単一の往復処理で、モデルルーティング、ツール実行、ナレッジ検索、メモリ管理、応答生成を処理します。

bash
curl -X POST https://api.jenova.ai/v1/chat \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent_id": "compliance-agent",
    "message": "Review the latest transaction log for SEC reporting violations",
    "session_id": "review-q3-2026"
  }'

応答には、ナレッジベースに基づくエージェントの回答が含まれ、セッションの会話履歴は自動的に永続化されます。

成果とユースケース

📊 スタートアップが数か月ではなく数日で本番エージェントをリリース

シナリオ： 5人規模のSaaSスタートアップは、AIを活用したカスタマーサポートを必要としていますが、インフラに割けるエンジニアリングリソースがありません。

従来のアプローチ： オーケストレーションフレームワークを評価し、製品ドキュメント用のベクトルデータベースをプロビジョニングし、メモリミドルウェアを構築し、ツール接続を実装して、ホスティングをデプロイします。見積もり期間は、開発コストだけで8〜12週間および$20,000〜$80,000です。

Jenova Agent API： チームはカスタム指示を定義し、製品ドキュメントをアップロードし、MCP経由でチケットツールを接続して、午後のうちに最初のAPI呼び出しを行えます。オーケストレーション、RAG、メモリ、スケーリングは自動的に管理されます。

  • インフラにかかる時間を数か月から数時間へ短縮
  • ストレージ、埋め込み、ホスティングに関するベンダー管理が不要
  • エンジニアリングの注力先を、基盤ではなく製品に維持

💼 Fintechがマルチベンダースタックの脆弱性を解消

シナリオ： あるFintech企業は、オーケストレーションにLangChain、ベクトルにPinecone、セッション状態にRedis、そして個別のLLMプロバイダーSDKを使用するDIYエージェントスタックを維持しています。ベンダーの更新のたびに、統合が壊れるリスクがあります。

従来のアプローチ： それぞれに監視、請求、更新サイクルを持つ4つのベンダー統合を維持します。2人のエンジニアが、製品開発ではなくインフラ保守に大半の時間を費やします。

Jenova Agent API： チームは単一のマネージドAPIへ統合します。オーケストレーション、ベクトルストレージ、メモリ、マルチモデルアクセスがサービスとして提供されます。これまで保守に費やされていたエンジニアは、財務分析機能の構築へ再配置されます。

  • 4つのベンダー統合を一つに集約
  • インフラ保守のオーバーヘッドを解消
  • エンジニアリングの対応力を製品開発へ振り向け

📱 Edtechがインフラ負荷なしでパーソナライズドチュータリングを拡張

シナリオ： あるEdtechプラットフォームは、科目ごとのカリキュラム教材に基づいた、5科目のパーソナライズドチューターをリリースしたいと考えています。

従来のアプローチ： 科目ごとに個別のRAGパイプラインを構築し、生徒ごとのメモリ永続化を実装し、ユーザーベースの増加に応じてベクトルデータベースインフラを拡張します。新しい科目を追加するたびに、複雑さとコストが増加します。

Jenova Agent API： 科目ごとに、異なる指示とナレッジベースを持つエージェントを一つずつ作成します。マネージドストレージがすべてのカリキュラムドキュメントを処理し、メモリの永続化が各生徒の進捗を自動的に追跡します。新しい科目の追加は、新しいインフラのプロビジョニングではなく、新しいエージェントの定義だけで完了します。

  • 各科目のエージェントが、インフラ作業なしで独自のナレッジベースを保持
  • 生徒の進捗をセッション横断で自動追跡
  • 数百人から数千人の生徒への拡張にも変更は不要

🎯 エンタープライズがサービス統合によりエージェントインフラコストを削減

シナリオ： あるエンタープライズのエンジニアリングチームは、オーケストレーションフレームワーク、ベクトルDB、セッションストア、埋め込みAPI、クラウドホスティングという5つの個別サービスにまたがるエージェントインフラの保守に、年間$10,000〜$100,000超を費やしています。

従来のアプローチ： 個別の契約、監視ダッシュボード、スケーリング設定、セキュリティレビューを伴う5つのベンダー関係を管理します。運用オーバーヘッドは、専任DevOpsリソースを消費します。

Jenova Agent API： 単一のAPIが5つのサービスすべてを置き換えます。一つの統合、一つの請求体系、一つのセキュリティ関係です。これまで専任のエンジニアリング対応を必要としていたインフラが、背後で自動的に拡張されます。

  • 5つのベンダー統合を一つに置き換え
  • 年間インフラコストを単一のクレジットベースモデルへ集約
  • セキュリティとコンプライアンスを一つのベンダーレビューに簡素化

FAQ

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。クレジットにより、すべてのモデルプロバイダー、ストレージ、ツール利用を横断した統一請求を利用できます。サービスごとに個別の請求書はありません。料金は利用量に比例して拡張されるため、固定的なインフラ契約ではなく、実際に処理したエージェントインタラクションに応じて支払います。

APIではどのモデルを利用できますか？

APIは、一つの統合を通じてOpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek、その他のプロバイダーによる最新モデルへのアクセスを提供します。エージェントごと、またはAPI呼び出しごとにモデルを選択でき、コード変更や個別SDKの管理なしに自由に切り替えられます。新しいモデルは、プロバイダーのリリースに伴い利用可能になり、移行作業は不要です。

Jenova Agent APIの統合はどの程度難しいですか？

ほとんどのチームは数分以内に最初のAPI呼び出しを成功させます。APIキーを取得し、エージェントを定義し、クレジットを追加して、呼び出すというフローには、インフラのプロビジョニングが必要ありません。ナレッジベース、ツール構成、モデル選択を備えたカスタムエージェントも、午後のうちに本番対応にできます。統合の詳細はドキュメントでご確認いただけます。

独自のナレッジを用いて、完全にカスタムなエージェントを構築できますか？

はい。APIはカスタムエージェント作成のために構築されています。システム指示を定義し、任意のモデルプロバイダーを選択し、RAGに基づく検索用に非公開のナレッジベースドキュメントをアップロードし、MCP経由でツールアクセスを構成できます。これらすべてをAPIから実行可能です。プラットフォームは、作成するすべてのカスタムエージェントのオーケストレーション、メモリ、ストレージ、スケーリングを管理します。

Jenova Agent APIは本番環境に対応していますか？

APIは、Jenovaのコンシューマープラットフォームで70か国以上、30,000人超のユーザーによって検証された、フルマネージドの本番品質インフラ上で動作しています。データは転送中および保存時に暗号化され、公開モデルの学習には使用されず、第三者と共有されることもありません。インフラは開発者の介入なしに自動的に拡張します。

LangChainやLlamaIndexを使う場合と何が異なりますか？

LangChainとLlamaIndexはオーケストレーションライブラリです。エージェントロジックを構築するためのコード抽象化を提供しますが、コンピュートのセルフホスト、データベースのプロビジョニング、メモリレイヤーの管理、デプロイインフラの保守は自分で行う必要があります。Jenova Agent APIはマネージドインフラです。オーケストレーション、ストレージ、メモリ、RAG、ツール接続がサービスとして提供されます。インフラコードを書く必要も、サーバーを管理する必要もありません。

結論

本番環境のAIエージェントが失敗するのは、モデルの能力が不足しているからではありません。信頼性、永続性、拡張性を実現するために必要なインフラには、数か月のエンジニアリング時間と数十万ドルが必要になるからです。オーケストレーションの複雑さ、ステートレスなAPI、分断されたツール、予測困難なコスト、長期化するタイムライン。これらこそが、エージェントプロジェクトの40%をユーザーに届く前に停滞させる本番運用上の課題です。

Jenova Agent APIは、DIYインフラスタック全体を一つのマネージド統合に置き換えます。エージェントの指示を定義し、任意のモデルを選択し、ナレッジをアップロードし、ツールを接続して、単一のAPI呼び出しを行うだけです。オーケストレーション、メモリ、ストレージ、RAG、MCPツール接続はすべて処理されます。最初のリクエストから本番品質です。

jenova.ai/platformで構築を始めましょう。完全なドキュメントとエンドポイントリファレンスはjenova.ai/platform/docsでご確認いただけます。