Jenova Agent API：エージェントバックエンド全体を支える1つのAPI


2026-07-21


本番環境向けAIエージェントの構築には、依然としてLLMプロバイダーのAPI、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、ツールサーバー、そして実トラフィック下でそれらすべてを動かし続けるためのインフラを組み合わせる必要があります。Jenova Agent APIは、これを完全になくします。市場初のフルマネージド型エージェントバックエンドとして、DIYエージェントスタック全体を1つのAPIに置き換えます。

✅ 数分でカスタムエージェントを定義 — 指示、モデル、ナレッジベース、ツール ✅ OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekのあらゆるモデルを1つのエンドポイントで利用 — ロックインなし ✅ 永続メモリ、マネージドストレージ、組み込みRAG — 用意するインフラは不要 ✅ 実運用で検証済みのオーケストレーションとMCPツール連携を初日から利用可能

エージェントバックエンド全体を支える1つのAPI、Jenova Agent API

必要なのは、あなたのドメイン専門知識だけです。残りはAPIが処理します。これがなぜ重要なのかを理解するために、今日の本番エージェントの提供に実際に必要なもの、そして現在のフレームワーク、SDK、マネージドサービスがなぜ最も難しい問題を未解決のまま残しているのかを見ていきましょう。

クイック回答：Jenova Agent APIとは？

Jenova Agent APIは、単一の統合で開発者がカスタムAIエージェントを構築、設定、デプロイできるフルマネージド型エージェントバックエンドです。DIYによるオーケストレーション、モデルルーティング、メモリ、ストレージ、RAG、ツールインフラを置き換えます。

主な機能：

  • 特定の指示、モデル選択、プライベートナレッジベース、ツール設定を備えたカスタムエージェントを構築
  • モデル、ツール、メモリ、検索を自動的に連携させるエージェントオーケストレーション
  • OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekにまたがるマルチモデルアクセス — ベンダーロックインなし
  • すべてのセッションに無制限の会話メモリと永続コンテキストを組み込み
  • 組み込みRAGを備えたフルマネージドのリレーショナルデータベースおよびベクトルデータベース
  • すぐに利用できる無制限のMCPツール統合

課題：AIエージェントの提供はインフラの問題

AIエージェント市場は、109億ドルから2033年までに1,829億ドルへ、CAGR 49.6%で成長すると予測されています。26カテゴリーにまたがる170社超のAIエージェントスタートアップがマッピングされ、すでに組織の51%が何らかの形でエージェントを利用していることからも、需要がボトルネックではないことは明らかです。課題は提供です。

エージェントをプロトタイプから本番環境へ移行する段階で、エンジニアリングチームは壁に直面します。

  • オーケストレーションの複雑さ — 複数ステップのワークフローにおいて、モデル、ツール、メモリ、検索を連携させること
  • モデルベンダーの分断 — LLMプロバイダーごとに個別の統合、SDK、請求を管理すること
  • コンテキストとメモリの管理 — 会話を永続化するための外部ステートストアを構築すること
  • RAGパイプラインのエンジニアリング — ベクトルデータベースの準備、検索の調整、埋め込みパイプラインの管理
  • ツール統合の負荷 — 外部サービスごとにMCPサーバー、APIラッパー、認証フローを接続すること
  • 本番導入までの時間 — エージェントが有用な動作をするまでに数か月のインフラ作業が必要なこと

モデル、ツール、メモリシステム、外部統合を連携させる複雑さを示すAIエージェントアーキテクチャ図

ツールと本番運用の間にあるギャップ

AIエージェントは本番環境で70%から95%の確率で失敗します。その割合はタスクの複雑さによって異なります。

原因はモデルの品質ではなく、モデルを取り巻くすべての要素です。ステップ間の連携不良、長時間実行されるワークフローでのコンテキストのずれ、未処理のAPIタイムアウトによるサイレント障害が、実行のあらゆる段階で積み重なります。

現在のツール環境は各レイヤーで部分的な解決策を提供していますが、スタック全体をカバーするものはありません。

デモで動作するエンタープライズAIエージェントの**推定88%**は、実際のワークフローにデプロイされると失敗します。

エージェント型AI市場に関するKearneyの分析が指摘するように、エージェント型機能をゼロから構築するには、「希少で高価であり、採用が難しい高度に専門化された技術人材」が必要です。インフラ市場は依然として初期段階にあり、多くのチームは数か月に及ぶDIYインフラ作業か、単一ベンダーへのロックインかという選択を迫られています。

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。

ソリューション：Jenova Agent API

Jenova Agent APIは、市場初のフルマネージド型エージェントバックエンドです。オーケストレーション、モデルルーティング、メモリ、ストレージ、RAG、ツール統合を1つのAPIで処理するため、インフラを稼働させ続けることではなく、エージェントの機能そのものに集中できます。エージェントの動作を定義し、ナレッジを追加し、モデルを選択してデプロイするだけです。残りはすべて処理されます。

DIYエージェントスタックJenova Agent API
3～5社のLLMプロバイダーAPIを個別に統合1つのエンドポイントであらゆるモデル — OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek
LangGraph / CrewAI / AutoGenでオーケストレーションを構築実運用で検証済みのオーケストレーションを組み込み
RAG用のベクトルデータベースを用意・管理組み込みRAGを備えたフルマネージドのベクトルストレージ
外部メモリと状態管理を実装セッションごとの無制限な永続メモリ、設定不要
MCPサーバーとツール統合を手作業で接続無制限のツール接続を備えたプラットフォームネイティブMCP
エージェントの動作を定義、テスト、改善するまで数週間数分でカスタムエージェントを作成
独自インフラを構築、デプロイ、スケール本番グレードのマネージドインフラ

数分でカスタムエージェントを作成

これが開発者体験の中核です。専門的なエージェントを稼働させるために数か月のパイプラインエンジニアリングを行う代わりに、定義するのは次の4項目です。

  • 指示 — エージェントの個性と能力を形作る、行動ルール、ドメイン専門知識、応答ガイドライン
  • モデル — OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekなどから、ユースケースに最適なモデルを選択します。コードを変更せず、いつでも切り替えられます。
  • ナレッジベース — ドキュメント、製品仕様、社内Wiki、コンプライアンスガイドなど、ドメイン固有の推論に必要なあらゆる情報をアップロードします。RAGは自動処理されます。
  • ツール — MCPサーバーとプラットフォームネイティブの統合を接続します。Gmail、Calendar、Search、Notion、またはエージェントが操作する必要のある任意のカスタムMCPエンドポイントに対応します。

必要なのはあなたのドメイン専門知識です。APIがオーケストレーション、検索、メモリ、インフラを処理します。定義したエージェントは標準RESTエンドポイントからすぐに利用でき、最初の呼び出しから本番対応です。

組み込みオーケストレーション

すべてのAPI呼び出しは、モデル、ツール、メモリ、検索を自動的に連携させる、実運用で検証済みのオーケストレーションレイヤーを経由します。複数ステップのワークフロー、ツール呼び出し、検索拡張推論、エラーリカバリーは、アプリケーション内のカスタムコードではなく、プラットフォームが処理します。フレームワークのインストール、グラフ定義、状態マシンの定型コードは必要ありません。同じオーケストレーションエンジンは、70か国以上、30,000人超のユーザーによって本番環境で検証されています。

あらゆるモデルを、1つのエンドポイントで

単一の統合を通じて、OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekなどのモデルにアクセスできます。タスクに応じて異なるエージェントへ異なるモデルを割り当てられます。たとえば、推論を重視するエージェントにはあるプロバイダー、迅速な応答を重視するエージェントには別のプロバイダーを使用し、すべて同一のエンドポイントで実現できます。新しいモデルがリリースされれば、移行なしで利用可能になります。個別のSDK、プロバイダーごとの認証フロー、ベンダーロックインは不要です。

永続メモリとコンテキスト

すべてのセッションには、無制限の会話メモリと永続コンテキストが含まれます。エージェントは、外部ステートストアなしで、過去のやり取り、ユーザー設定、進行中のプロジェクトを記憶します。Redis、セッションデータベース、キャッシュ無効化ロジックは不要です。メモリはインフラレイヤーに組み込まれており、自動的にスケールします。

フルマネージドストレージと組み込みRAG

プラットフォームは、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。ドキュメントをエージェントのナレッジベースにアップロードするだけで、検索拡張推論が自動的に機能します。チャンク分割、埋め込み、インデックス作成、検索は設定なしで処理されます。ベクトルデータベースの準備、埋め込みパイプラインの保守、検索しきい値の調整は不要です。

すぐに使えるMCPツール

プラットフォームネイティブのMCPサポートを通じて外部サービスへ接続できます。Gmail、Google Calendar、Drive、Search、Notion、あらゆるリモートMCPサーバーが、カスタム統合コードなしで利用できます。エージェントがアクセスできるツールを定義するだけで、オーケストレーションレイヤーが呼び出し、認証、応答処理を担います。

リクエストは次のようになります。

bash
curl -X POST https://api.jenova.ai/v1/chat \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent": "your-custom-agent-slug",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Analyze this quarter'\''s support tickets and identify the top three churn risk patterns"
      }
    ]
  }'

呼び出しは1回だけです。オーケストレーション、モデルルーティング、メモリ、ナレッジベース検索、ツールアクセスはすべてエンドポイントの背後で実行されます。完全なドキュメントでは、認証、エンドポイント、リクエスト／レスポンススキーマ、カスタムエージェント設定を確認できます。

LangChainおよびLangGraphとの比較

LangChainとLangGraphは、AIエージェント構築で最も広く採用されているオープンソースツールです。LangGraphは、明示的な状態管理とチェックポイント機能を備えたグラフベースのランタイムを提供し、複雑な分岐ワークフローに強力なプリミティブをもたらします。しかし、これらはマネージドサービスではなくフレームワークであり、この違いには実際の運用コストが伴います。

LangGraphの明示的なチェックポイントとグラフモデルは、複雑なワークフローを細かく制御し、インフラを自ら所有する意思がある開発者にとって、真に強力です。しかし、エージェントインフラを構築・運用するのではなく、エージェントを迅速に提供したいチームにとって、Jenova Agent APIはオーケストレーション、メモリ、RAG、モデルルーティングをマネージドサービスとして提供します。グラフ定義、コンテナオーケストレーション、ベクトルデータベースの準備は必要ありません。

OpenAI Agents SDKとの比較

OpenAI Agents SDKは、エージェント、ツール、ハンドオフ、ガードレールという4つのプリミティブを中心に構築された軽量なオープンソースフレームワークです。組み込みトレーシングを提供し、Chat Completions APIを介して100以上のLLMに対応しており、わずか数行のコードで開発者がすぐに使い始められます。

しかし、このSDKは設計上、意図的に不完全です。

SDKの強みは、シンプルさと迅速なプロトタイピングです。しかしその設計は、高度な動作が必要になった時点で「責任を開発者へ移す」ものです。Jenova Agent APIは実質的に、Agents SDKの上に構築する必要があるもの、すなわちメモリ、RAG、マネージドストレージ、マルチモデルルーティング、本番インフラを、最初のAPI呼び出しからマネージドサービスとして提供します。

Claude Managed Agentsとの比較

2026年4月にパブリックベータとして公開されたClaude Managed Agentsは、マネージド型エージェントバックエンドに最も近い既存の選択肢です。Anthropicが実行ループを稼働させ、サンドボックス化、セッション永続化、コンテキスト圧縮、クラッシュリカバリーを処理します。実際の運用負荷を軽減し、特に長時間実行される非同期ワークロードに強みを持ちます。

しかし、厳しい制約があります。

Jenova Agent APIは、Claude Managed Agentsのマネージドインフラという利点を、単一ベンダーへのロックインなしで提供します。同じエンドポイントを通じて、OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekでエージェントを実行できます。エージェントごと、またはリクエストごとにモデルを切り替えられます。ベンダー依存も、単一プロバイダーのリスクもありません。

全体像

機能Jenova Agent APILangChain / LangGraphOpenAI Agents SDKClaude Managed Agents
インフラフルマネージドセルフホストセルフホストAnthropic管理
モデル対応OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekなど任意（手動統合）Chat Completions経由で100以上（OpenAI最適化）Claudeのみ
組み込みメモリ✅ 無制限、永続的❌ 自前で構築❌ セッションのみ✅ サーバーサイド
組み込みRAG✅ マネージドベクトルストレージ❌ 自前で構築❌ 含まれない❌ 限定的
オーケストレーション✅ 自動✅ グラフベース（手動設定）✅ 基本ループ✅ マネージドハーネス
MCPツール✅ プラットフォームネイティブ❌ 自前で構築❌ OpenAIツールのみ✅ 対応
カスタムエージェント数分（指示 + モデル + ナレッジ + ツール）数時間～数日（コード + インフラ）数分（コードのみ、インフラなし）数分（設定、Claudeのみ）
ベンダーロックインなし — いつでもモデルを切り替え低い（Apache 2.0）中程度（ホスト型ツールはOpenAIにロックイン）高い（Claude + Anthropicインフラのみ）
本番ステータス30K超のユーザーによる検証済み自社インフラに依存自社インフラに依存パブリックベータ

構築できるもの

カスタムエージェントの強みは、専門知識をあなた自身が定義できることです。APIは、それを実行するためのインフラを提供します。ドメインごとの活用例を見てみましょう。

顧客向けAI機能

製品を隅々まで理解するエージェントを構築できます。ドキュメント、FAQ、トラブルシューティングガイドをナレッジベースとしてアップロードし、ブランドボイスに合った応答ガイドラインを定義し、MCPを介してCRMやチケットシステムへ接続します。顧客は、実際に製品を理解し、会話をまたいでコンテキストを維持し、顧客に代わって行動するサポートエージェントと対話できます。MLチームも、構築すべき検索パイプラインも必要ありません。

社内業務の自動化

社内ワークフローを処理するエージェントを作成できます。会社のポリシーと手順をナレッジベースに持つオンボーディングエージェント、データツールに接続したレポーティングエージェント、規制文書を読み込んだコンプライアンスレビューエージェントなどです。それぞれは、6か月に及ぶエンジニアリングプロジェクトではなく、カスタムエージェントの定義とAPI呼び出しだけで実現します。

ドメイン特化分析

適切なモデルと適切なナレッジベースを組み合わせることで、専門分析向けのエージェントを構築できます。評価フレームワークを持つ財務モデリングエージェント。契約テンプレートと条項ライブラリを備えた法務レビューエージェント。独自データセットを活用するリサーチエージェントです。ドメイン専門知識は指示とナレッジベースに蓄積され、APIが推論、検索、複数ステップの実行を処理します。

マルチエージェントワークフロー

より大きなパイプラインの各ステージを担当する専門エージェントを構成できます。1つのエージェントがデータを取り込み構造化し、別のエージェントが分析し、3番目のエージェントが出力を生成します。それぞれに最適化されたモデル、ナレッジベース、ツール設定を持たせられます。各エージェントはフルマネージドインフラ上で稼働させながら、アプリケーションロジックを通じてエージェント間をオーケストレーションできます。

jenova.ai/platformで無料のAPIキーを取得し、構築を始めましょう。

仕組み

ゼロから本番対応のカスタムエージェントを作るまで、4つのステップだけです。

ステップ1：APIキーを取得する

jenova.ai/platformでアカウントを作成し、APIキーを生成します。キーは1つ、統合ポイントも1つです。モデルプロバイダーやサービスごとに別の認証情報は必要ありません。

ステップ2：カスタムエージェントを構築する

エージェントの動作を定義します。専門性を形作る指示を記述し、ユースケースに適したモデルを選び、ナレッジベース用のドキュメントをアップロードし、ツールアクセスを設定します。エージェントはslugで識別され、すぐにAPIから利用できます。

json
{
  "agent": "your-custom-agent-slug",
  "instructions": "Your behavioral rules and domain expertise...",
  "model": "preferred-model",
  "knowledge_base": ["uploaded-documents"],
  "tools": ["connected-mcp-servers"]
}

ステップ3：クレジットを追加する

アカウントにAPIクレジットを追加します。クレジットは利用量に応じて消費されます。つまり、リクエストごとにエージェントが使用するモデル、ツール、ストレージに基づきます。固定ライセンスも最低利用コミットメントもありません。

ステップ4：最初の呼び出しを行う

リクエストを送信すると、完全にオーケストレーションされた応答を受け取れます。

bash
curl -X POST https://api.jenova.ai/v1/chat \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent": "your-custom-agent-slug",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Review this contract for non-standard liability clauses and summarize the key risks"
      }
    ]
  }'

エージェントは、複数ステップの推論、ナレッジベース検索、ツール呼び出し、応答生成を自動的に処理します。完全なエンドポイントリファレンス、認証の詳細、レスポンススキーマは、APIドキュメントで確認できます。

成果とユースケース

🚀 数か月ではなく数日でAI個別指導を提供するEdTechスタートアップ

シナリオ： 5人のEdTechスタートアップが、新学期が始まる前に、学習プラットフォームへ適応型AI個別指導を導入する必要があります。

従来のアプローチ： オーケストレーションの構築、LLMの統合、カリキュラム文書用のベクトルデータベースのセットアップ、生徒の進捗追跡用メモリレイヤーの構築、インフラのデプロイに2～3か月を費やします。推定コストは、エンジニアリング時間とクラウドサービスで50K～150Kドルです。

Jenova Agent API： チームはカスタム個別指導エージェントを作成します。カリキュラムをナレッジベースとしてアップロードし、適応型指導のための教育学的な指示を定義し、推論に最適化されたモデルを選択します。そして1回のスプリントで統合します。メモリは、生徒ごとのセッションをまたぐ進捗を自動的に追跡します。

  • 数か月のインフラ作業を、1つのエージェント定義と1回の統合に置き換え
  • カリキュラム教材向けの組み込みドキュメントストレージとRAG — ベクトルDBのセットアップ不要
  • 外部状態管理なしで、生徒の進捗を追跡する永続メモリ

💼 MLチームなしでAI分析を追加するSaaSプラットフォーム

シナリオ： B2B分析プラットフォームが、専任のMLエンジニアリングチームを採用することなく、エンタープライズクライアントへAIを活用したインサイトを提供したいと考えています。

従来のアプローチ： MLエンジニアを3～4人採用し、カスタムエージェントパイプラインの構築に6か月以上を費やし、インフラを継続的に保守します。モデルをアップグレードするたびに再統合が必要です。

Jenova Agent API： チームは、ドメインフレームワークをナレッジベースに持つカスタム分析エージェントを構築し、MCPを介してデータソースへ接続します。既存のAPIからデプロイし、より優れたモデルが登場すればコード変更なしで切り替えられます。

  • MLチームは不要 — ドメイン専門知識はエージェント定義に蓄積
  • 永続メモリがセッションをまたいでクライアントコンテキストを自動保持
  • モデル非依存 — コードを書き換えるのではなく、設定変更だけでより優れたモデルにアップグレード

⚕️ 部門横断で専門エージェントを展開するヘルスケア企業

シナリオ： ヘルステック企業が、臨床意思決定支援、患者コミュニケーション、管理業務という3部門で異なるAI機能を必要としており、それぞれに異なるコンプライアンス要件とナレッジベースがあります。

従来のアプローチ： 3つのエージェントパイプラインを個別に構築します。それぞれに独自のモデル統合、検索システム、コンプライアンスガードレール、デプロイインフラが必要です。エンジニアリング作業も保守作業も3倍になります。

Jenova Agent API： 同じインフラ上に3つのカスタムエージェントを作成します。それぞれに独自の指示、ナレッジベース、コンプライアンスルール、ツール設定を持たせます。3つすべてが同じエンドポイントを通じてデプロイされます。インフラは共有しつつ、エージェントの動作は分離されます。

  • 1回の統合で3部門すべてに対応 — 重複するインフラは不要
  • 各エージェントのナレッジベースと指示は完全に分離
  • マネージドストレージとRAGがコンプライアンス文書を大規模に処理

📱 作り直しのサイクルをなくす開発者

シナリオ： 開発者は、LLMプロバイダーの移行ごとに製品のAI機能を3回作り直しました。各作り直しには6週間かかり、既存ユーザーのワークフローが壊れました。

従来のアプローチ： 単一モデルプロバイダーとの密結合です。プロバイダーを切り替えるたびに、スタック全体にわたるコード変更、回帰テスト、再デプロイが必要です。Claude Managed Agentsでは、移行にはオーケストレーション、サンドボックス化、クラッシュリカバリーをゼロから作り直す必要があります。ランタイムは移行できません。

Jenova Agent API： エージェントは一度だけ構築します。より優れたモデルがリリースされたら、エージェント設定レベルで切り替えるだけです。コード変更も、再デプロイも、ワークフローの破損もありません。DIYスタックや単一プロバイダーのマネージドサービスに対する優位性は、ローンチの速さだけではありません。二度と作り直す必要がないことです。

  • 設計上モデル非依存 — アプリケーションコードに触れずにプロバイダーを切り替え
  • 1つの統合で、すべてのモデル世代に対応
  • 組み込みメモリが、モデル変更にかかわらずユーザーコンテキストと設定を保持

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モデルを採用しています。リクエストごとに使用するモデル、ツール、ストレージに応じて、エージェントが消費した分だけ支払います。固定のユーザー単位ライセンスや最低利用コミットメントはありません。必要に応じてクレジットを追加し、利用量に合わせてスケールできます。詳細な料金はjenova.ai/platformで確認できます。

APIではどのモデルを利用できますか？

Jenova Agent APIは、単一のエンドポイントを通じてOpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekなどのプロバイダーのモデルへアクセスを提供します。新しいモデルはリリースされると同じ統合で利用可能になり、SDKの更新や移行は不要です。タスクに応じて異なるエージェントへ異なるモデルを割り当てられます。

カスタムエージェントの構築とデプロイにはどのくらいかかりますか？

数分です。エージェントの指示を定義し、モデルを選択し、ナレッジベースをアップロードし、ツールを設定すれば、エージェントはすぐにAPIから利用できます。トレーニングステップ、デプロイパイプライン、準備すべきインフラはありません。ボトルネックはエージェントに何をさせるかを定義することであり、実行させることではありません。

LangChain、OpenAI Agents SDK、Claude Managed Agentsとはどう違いますか？

LangChainやLangGraphのようなオープンソースフレームワークはオーケストレーションのプリミティブを提供しますが、メモリ、RAG、インフラ、スタック全体を自分で構築、ホスト、スケールする必要があります。OpenAI Agents SDKは意図的に軽量であり、組み込みメモリ、RAG、マネージドインフラはありません。Claude Managed Agentsはランタイムを処理しますが、Anthropicのインフラ上のClaudeモデルだけにロックインされます。Jenova Agent APIは、モデル非依存の柔軟性、組み込みメモリとRAG、本番インフラを1つの統合で組み合わせた、初のフルマネージドバックエンドです。

APIは本番環境に対応していますか？

はい。APIは本番グレードのマネージドインフラ上で稼働しており、70か国以上で30,000人を超えるユーザーにより検証された同じオーケストレーションエンジンを基盤としています。安定したエンドポイント、マネージドスケーリング、そして保守すべきインフラはありません。

統合の難易度はどの程度ですか？

4ステップです。APIキーを取得し、エージェントを構築し、クレジットを追加し、呼び出しを行います。APIは標準REST規約に従っています。HTTPリクエストを送信できれば、本番エージェントを実行できます。完全なドキュメントでは、認証、エンドポイント、リクエスト／レスポンス形式、エージェント設定を確認できます。

結論

AIエージェントのデモと本番デプロイの間にあるギャップは、モデルの知能ではなくインフラです。オーケストレーション、モデルルーティング、メモリ、RAG、ツール統合こそが、大半のエージェントプロジェクトを提供前に止めてしまうエンジニアリング作業です。オープンソースフレームワークは構築要素を提供しますが、インフラの所有は自社に残ります。プロバイダーSDKは意図的に不完全です。プロバイダー管理サービスは、運用負荷を単一ベンダーへのロックインと引き換えにします。

Jenova Agent APIは、こうしたトレードオフ全体を解消する初のフルマネージドバックエンドです。エージェントの専門性を定義し、ナレッジを追加し、任意のモデルを選び、1つのエンドポイントからデプロイできます。カスタムエージェントを数か月ではなく数分で。1社のベンダーではなく、あらゆるモデルで。管理する必要のないマネージドインフラで実現します。

エージェントインフラの構築をやめ、エージェントの提供を始めましょう。

APIキーと完全なリファレンスはjenova.ai/platform/docsで取得できます。プラットフォームはjenova.ai/platformでご確認ください。詳細はJenovaをご覧ください。