LLMオーケストレーションフレームワーク：1つのAPIでAIエージェントをリリースする方法（2026年7月）


2026-07-23


2026年に本番環境向けAIエージェントを構築するには、LLM 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、埋め込みパイプライン、ツールサーバー、ホスティングまで、インフラスタック全体をゼロから組み立てる必要があります。各コンポーネントには、それぞれ固有の統合要件、障害モード、スケーリング要件があります。Jenova Agent APIは、これらをすべて不要にします。完全管理型のエージェントバックエンドとして、DIYのLLMオーケストレーションスタックを単一の統合に置き換えます。1回のAPI呼び出しで、マルチモデルオーケストレーション、永続メモリ、組み込みRAGを備えた管理ストレージ、MCPネイティブのツール接続を利用できます。

✅ OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekのあらゆるモデルに対応 — ベンダーロックインなし
✅ 組み込みの永続メモリと、管理されたリレーショナル＋ベクトルストレージ
✅ カスタムラッパー不要のMCPネイティブツール統合
✅ カスタムの本番グレードエージェントを数分で構築・リリース

完全管理型アプローチが重要な理由を理解するには、LLMオーケストレーションフレームワークをゼロから組み立てるために実際に必要なもの、そして多くのエンジニアリングチームが単一のエージェントをリリースする前に数か月をインフラに費やす理由を考えてみましょう。

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

クイックアンサー：LLMオーケストレーションフレームワークとは？

LLMオーケストレーションフレームワークとは、言語モデル、ツール、メモリ、検索システムを連携させ、AIエージェントのワークフローをエンドツーエンドで実行するソフトウェアレイヤーです。 LangChainやLlamaIndexのような従来のフレームワークでは、すべてのコンポーネントをセルフホストし、手作業で接続する必要があります。Jenova Agent APIは、このオーケストレーションを完全管理型で提供します。

主な機能：

  • 単一のAPIを通じた、プロバイダー横断のマルチモデルエージェントオーケストレーション
  • すべてのセッションに組み込まれた永続メモリとコンテキスト管理
  • 組み込みRAGを備えた管理済みリレーショナルおよびベクトルストレージ — プロビジョニングするインフラは不要
  • プラットフォームツールおよびあらゆるリモートサーバーとのネイティブMCPツール統合

課題：独自のエージェントオーケストレーションスタックを構築する

LLMオーケストレーションスタックの構築は、現代のソフトウェアエンジニアリングにおいて最もリソースを要する取り組みの1つとなっています。「LLM APIを呼び出すだけ」から始まったものが、データパイプライン、オーケストレーションロジック、状態管理、検索インフラ、ツール接続にまたがる、複数ベンダー・複数サービスの統合プロジェクトへと急速に膨らみます。

新たなLLMアプリスタック — 本番AIアプリケーションのためにチームが組み立てる必要がある完全なアーキテクチャ

新たなLLMアプリケーションスタックは現在、ツール、データ、オーケストレーションという3つの主要なインフラレイヤーにまたがっており、それぞれで個別のアーキテクチャ判断、ベンダー評価、運用投資が求められます。一方で、本番エージェントインフラでは、エージェントを安全にエンドユーザーへ届ける前に、サンドボックス化、環境オーケストレーション、プレビュー環境が必要になります。

しかし、この機能を組み立てることは、ほとんどのチームにとって非常に複雑です。

  • オーケストレーションロジック：統一された調整レイヤーがない中で、複数のモデル、ツール、検索フローにまたがる処理を管理
  • ベンダーロックイン：単一プロバイダーのAPI上に構築すると発生し、複数プロバイダー対応には並行したSDK管理が必要
  • メモリとコンテキスト管理：LLM APIは設計上ステートレスであるため、すべて開発者の責任となる
  • RAGインフラ：ベクトルデータベースのプロビジョニング、チャンク分割戦略、埋め込みパイプライン、検索最適化が必要
  • 本番リリースまでの期間：エージェント機能をリリースする前にチームがインフラを構築・デバッグするため、数か月単位で計測される

オーケストレーションの複雑さ

オーケストレーションレイヤーはあらゆるエージェントシステムの制御プレーンであり、モデル、ツール、メモリ、検索を連携させ、首尾一貫した目標指向ワークフローを実現します。マルチエージェントアーキテクチャに関する研究では、オーケストレーションレイヤーは自律的なコンポーネントを一貫性のある目標指向システムへ変換する要素とされ、逐次、並列、階層型、イベント駆動型のパターンにわたる慎重な設計が必要だと指摘されています。

逐次、並列、階層型、イベント駆動型のオーケストレーションパターン — それぞれに個別のアーキテクチャ判断、障害処理、スケーリング戦略が求められます（Accelirate）

多くのチームは、このレイヤーの構築にLangChainやLlamaIndexのようなフレームワークを使用します。しかし、これらはインフラではなくライブラリです。コンピューティングのプロビジョニング、依存関係の管理、リトライとエラーリカバリーの処理、エージェントの複雑さの増大に応じたオーケストレーションロジックの保守は、依然として必要です。

モデルベンダーロックイン

単一のLLMプロバイダー上に構築すると、そのプロバイダーのAPI仕様、価格、レート制限、モデルライフサイクルに強く依存することになります。競合プロバイダーからより優れたモデルが登場した場合、チームに必要なのは設定変更ではなく移行プロジェクトです。複数プロバイダーをサポートするには、並行するSDKの保守、レスポンス形式の正規化、プロバイダー固有のエッジケースへの対応をオーケストレーションレイヤーで行う必要があります。

Microsoft Azureは複数のオーケストレーションパターン — 逐次、並列、ハイブリッド — を文書化しており、プロバイダー横断でエージェントを調整するには、それぞれ異なる実装が必要です（Microsoft Learn）

大規模なメモリとコンテキスト管理

LLM APIはステートレスです。外部メモリインフラ、つまりセッションストア、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・保守しない限り、すべての呼び出しはゼロから始まります。IBMのオーケストレーションガイドは、単純なLLMオーケストレーションと完全なエージェントオーケストレーションの重要なアーキテクチャ上の違いとして、エージェントにはプロンプトとレスポンスのサイクルだけでなく、インタラクションをまたぐ永続状態が必要であることを強調しています。

これをゼロから構築する場合、セッション状態用にRedisなどのストアを統合し、会話履歴のスキーマを設計し、関連するコンテキストを各LLM呼び出しに注入するミドルウェアを構築する必要があります。同時に、トークン制限とコンテキストウィンドウの制約も管理しなければなりません。

RAGパイプラインインフラ

検索拡張生成には、専用のインフラパイプラインが必要です。ドキュメントの取り込み、適切なチャンク分割、埋め込みの生成、ベクトルデータベースへの保存、関連性を高める検索クエリの最適化などです。自律型エージェント向けのインフラガイドでは、ソースデータベースから検索ロジックまで、5つの異なるデータインフラレイヤーが特定されており、それぞれに個別のプロビジョニング、スケーリング、監視が必要です。

チームは一般的に、ベクトルストレージにはPineconeやWeaviate、埋め込みにはOpenAIやCohere、ドキュメント取り込みにはカスタムパイプラインといったサービスを組み合わせます。各サービスには独自のAPI、料金モデル、運用負荷が加わります。

本番リリースまでの期間とエンジニアリングコスト

その累積的な影響は、1つのエージェントが本番環境に到達するまでに数か月のインフラ作業が必要になることです。チームは、オーケストレーションフレームワークの評価と統合、ベクトルおよびリレーショナルデータベースのプロビジョニング、メモリミドルウェアの構築、ツール接続の設定、ロギングと監視の実装、ホスティングインフラのデプロイを行う必要があります。エージェントをバックエンドとして扱うアーキテクチャへの流れは、従来のAPIファースト開発ではエージェントが求める複雑さに追いつけないという業界の認識を反映しています。

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。

Jenova Agent API

Jenova Agent APIは、完全管理型のエージェントバックエンドです。LLM 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、ツールサーバーをつなぎ合わせる作業を、1つの統合で置き換えます。スタック全体を組み立てて保守する代わりに、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設定して、単一のAPI呼び出しを行うだけです。残りは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
オーケストレーションのために5～8のサービスを接続単一のAPIが完全なオーケストレーションを処理
1つのプロバイダーに固定、または複数のSDKを管理あらゆるモデル — OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek — を1つの統合で利用
外部状態・メモリストアを構築・保守組み込みの永続メモリとコンテキスト管理
ベクトルDBのプロビジョニング、チャンク分割と検索の管理組み込みRAGを備えた管理ストレージ
カスタムMCPラッパーとAPI認証フローすぐに使えるネイティブMCPツール統合
リリース前に数週間から数か月のインフラ作業最初の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でモデル、ツール、メモリ、検索を自動的に連携させる、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がマルチステップ推論、ツール呼び出し、検索、レスポンス生成を単一の管理パイプラインで処理します。エージェントが何を行うかを定義するだけで、どのように実行するかはプラットフォームが担います。

あらゆるモデルを利用

単一の統合を通じて、OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekなどの最新モデルでエージェントを動かせます。コード変更なしで、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。個別のSDK、プロバイダー固有の正規化、ベンダーロックインは不要です。新しいモデルが登場すれば、移行作業なしですぐに利用できます。

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が組み込まれています。外部状態管理、Redis統合、カスタムミドルウェアは不要です。APIは完全な会話履歴、ユーザー設定、セッション横断の永続化を自動で維持するため、開発者側のインフラなしでエージェントがコンテキストを記憶します。

完全管理型ストレージ

組み込みRAGを備えた、管理済みのリレーショナルおよびベクトルデータベースです。ドキュメントやナレッジベースをアップロードするだけで、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。検索コードを1行も書かずに、エージェントの応答をプライベートナレッジに基づかせることができます。

ツールとMCP

プラットフォームネイティブツールおよびあらゆるリモート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。Gmail、Google Calendar、Drive、Search、Scholar、Notion、Dropbox、YouTubeなどは、すべてModel Context Protocol (MCP)を通じて利用できます。ラッパーの構築や認証フローの管理を行わずに、MCP準拠の任意のサーバーを接続してカスタムツールにアクセスできます。

本番グレードのインフラ

完全管理型で、本番トラフィック向けに構築されています。安定したAPI、転送中および保存時のデータ暗号化、開発者の介入なしにスケールするインフラを提供します。データが公開モデルのトレーニング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": "Analyze Q3 revenue trends and flag anomalies",
    "session_id": "session-abc-123"
  }'

完全なエンドポイントリファレンスとSDKの詳細は、APIドキュメントで確認できます。

構築できるもの

Jenova Agent APIは、自社製品内でカスタムAIエージェントをリリースする必要がある開発者向け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が舞台裏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向けAI搭載カスタマーサポート

製品ドキュメント、過去の会話、アカウントデータ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。ブランドボイスやエスカレーションポリシーに合わせたカスタム指示を定義してください。APIの管理型RAGでは、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するコンテキストを自動的に検索します。メモリの永続化により、再訪ユーザーにもセッションをまたいだ一貫性を提供できます。

  • 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エージェント
  • セッション横断メモリにより、繰り返しのコンテキスト収集を削減
  • MCPツール統合により、チケット管理システムやCRMシステムと接続

Fintech向け組み込み金融アドバイザー

独自のポートフォリオアドバイザーをダッシュボードにデプロイできます。エージェントに、投資手法、コンプライアンス制約、マーケットデータフィードを設定します。あらゆるモデルを利用でき、複雑な定量分析は推論に最適化されたモデルへ、簡単なクエリはより高速な選択肢へルーティングできます。すべて1つの統合で完結します。エージェントは、クライアントのポートフォリオデータ用の管理ストレージにアクセスし、組み込みRAGを通じて市場コンテキストを検索します。

  • マルチモデルの柔軟性により、モデル能力をタスクの複雑さに適合
  • 管理ストレージが、構造化されたクライアントデータと非構造化リサーチを併せて保持
  • カスタム指示によって規制・コンプライアンス上のガードレールを徹底

Edtechプラットフォーム向けパーソナライズドチューター

生徒ごとのレベルに適応し、セッションをまたいで進捗を追跡し、カリキュラムを参照する学習コンパニオンをリリースできます。教科書、シラバス、演習問題といったコース教材をエージェントのナレッジベースとしてアップロードすれば、APIが検索を処理します。メモリの永続化により、チューターは生徒が習得した内容と、強化が必要な部分を記憶します。

  • 特定のカリキュラムコンテンツに基づくナレッジベース
  • 永続メモリが個々の生徒の進捗を追跡
  • 教育的な応答品質に最適化されたモデル選択

出版社向けコンテンツパイプライン

記事、ソーシャル投稿、ニュースレターにわたり、編集方針に沿った表現を維持するコンテンツ生成エンジンを構築できます。カスタム指示でスタイルガイド、トーンの制約、専門領域の境界を定義します。リサーチ、SEOデータ、コンテンツ管理システム統合のために、MCP経由でツールを接続します。生成される各コンテンツは、事実に基づく裏付けとして自社メディアのナレッジベースを活用します。

  • カスタム指示により、編集基準を大規模に徹底
  • MCPツールがリサーチ、分析、出版ワークフローに接続
  • RAGに基づく生成により、ハルシネーションとファクトチェックの負担を軽減

エンタープライズ向け社内ナレッジアシスタント

Confluence、Notion、共有ドライブ、オンボーディング資料、ポリシードキュメントなど、社内ドキュメント全体から情報を提示するアシスタントをデプロイできます。ナレッジベースをアップロードし、ツールを接続すれば、エージェントが複数のソースにまたがる検索を処理します。従業員は、複数のプラットフォームを行き来せずに、正確で引用付きの回答を得られます。

  • 分散した社内ナレッジソースを横断する統合検索
  • 管理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のデータ暗号化、第三者とのデータ共有なし

APIキーを取得し、数分で最初のエージェントをリリースしましょう — こちらから開始できます。

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1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。サービスごとに個別の認証情報を用意する必要はありません。

ステップ2：エージェントを構築または選択する

指示の定義、モデルプロバイダーの選択、ナレッジベースドキュメントのアップロード、ツールアクセスの設定により、カスタムエージェントを作成します。または、一般的なワークフロー向けに最適化された構築済みエージェントから選択することもできます。プラットフォームが、基盤となるオーケストレーション、メモリ、ストレージの設定をすべて処理します。

json
{
  "name": "Support Agent",
  "instructions": "You are a support agent for Acme SaaS. Answer using only the product knowledge base. Escalate billing issues to human support.",
  "model": "anthropic/claude-sonnet",
  "knowledge_base": ["product-docs.pdf", "faq.md"],
  "tools": ["gmail", "google-calendar"]
}

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、すべてのモデルプロバイダーと機能にわたる統合請求を提供します。ベンダーごとに個別の請求書を管理する必要はありません。現在の価格の詳細については、APIドキュメントを参照してください。

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、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、レスポンス生成を、1回のラウンドトリップで処理します。

bash
curl -X POST https://api.jenova.ai/v1/chat \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent_id": "support-agent",
    "message": "How do I reset my API key?",
    "session_id": "user-42-session"
  }'

レスポンスには、ナレッジベースに基づくエージェントの回答が含まれ、会話履歴はセッションごとに自動で永続化されます。エンドポイント仕様、SDKの選択肢、詳細設定については、完全なドキュメントを参照してください。

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サポートエージェントをリリース

シナリオ： 3人のSaaSスタートアップがAI搭載カスタマーサポートを必要としているものの、オーケストレーションインフラを構築するエンジニアリングリソースが不足しています。

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、会話の継続性のためのメモリミドルウェアを構築し、チケット管理システムとのツール接続を実装し、ホスティングインフラをデプロイします。想定期間は、8～12週間のエンジニアリング作業です。

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経由でチケット管理ツールを接続して、最初のAPI呼び出しを行います。これらすべてが、わずか1日の午後で完了します。管理型エージェントバックエンドが、オーケストレーション、RAG、メモリ、スケーリングを処理します。

  • 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の負担がゼロ
  • 組み込みRAGにより、実際の製品ドキュメントに基づく高品質なサポートを実現

💼 Fintechチームがベンダーロックインなしでマルチモデルアドバイザーをデプロイ

シナリオ： Fintech企業がダッシュボードでAI搭載ポートフォリオ分析を提供したいと考えていますが、クエリの種類に応じて異なるモデルプロバイダーへルーティングできる柔軟性が必要です。

従来のアプローチ： OpenAI APIとAnthropic APIの並行統合を構築・保守し、レスポンス形式を正規化し、個別のレート制限と請求を管理し、カスタムルーティングロジックを記述します。プロバイダーの更新のたびに、統合が壊れるリスクがあります。

Jenova Agent API： チームは、APIの統合インターフェースを通じて、エージェントごとまたは呼び出しごとにモデルプロバイダーを選択します。複雑な定量分析は推論に最適化されたモデルへ、素早い検索は高速な代替モデルへルーティングされます。統合は1つ、請求窓口も1つで、モデルの切り替えは即時です。

  • コード変更なしで、呼び出しごとにモデルルーティングを判断
  • プロバイダー横断の統合請求により、複数ベンダーの請求処理を解消
  • 移行作業なしで新しいモデルを即時利用可能

📱 Edtechプラットフォームが1つの統合で教科横断チュータリングを拡大

シナリオ： Edtech企業が、数学、科学、言語科目向けに、それぞれの教科固有のカリキュラム教材に基づくパーソナライズドチューターをデプロイしたいと考えています。

従来のアプローチ： 教科ごとのナレッジベースに対応する個別の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、ユーザー数の増加に合わせてベクトルデータベースインフラをスケールします。新しい教科が増えるたびに、インフラの複雑さが増大します。

Jenova Agent API： チームは、異なる指示とナレッジベースを持つエージェントを教科ごとに1つ作成します。管理ストレージがすべてのカリキュラム文書を処理します。メモリの永続化が、生徒ごとの進捗をセッション横断で自動追跡します。新しい教科の追加は、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定義の作成だけで済みます。

  • 各教科エージェントに、追加インフラなしで独自のナレッジベースを設定
  • セッション横断メモリが個々の生徒の進捗を自動追跡
  • 数百人から数千人の生徒へのスケールに、インフラ変更は不要

🎯 エンタープライズが5ベンダーのオーケストレーションスタックを単一APIへ置き換え

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にLangChain、ベクトルストレージにPinecone、セッション状態にRedis、埋め込みにOpenAI、ホスティングにAWSを使用するDIYエージェントスタックを保守しています。運用負荷によって、フルタイムのエンジニア2人分の工数が消費されています。

従来のアプローチ： 監視、請求、スケーリング設定、更新サイクルがそれぞれ異なる5つのベンダー統合を継続して保守します。ベンダーの変更が起こると、統合調整の連鎖が発生します。複数コンポーネントで構成されるエージェントアーキテクチャの複雑さは、機能を追加するたびに増していきます。

Jenova Agent API： チームは、オーケストレーション、ベクトルおよびリレーショナルストレージ、メモリ、ツール接続を管理サービスとして提供する単一のAPIへ移行します。従来インフラ保守に専念していた2人のエンジニアは、プロダクト開発に再配置されます。

  • 5つのベンダー統合を1つに集約
  • インフラ保守の負荷を完全に解消
  • エンジニアリング能力を運用からプロダクト機能へ再配分

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提供されます。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、ツール利用にわたる統合請求が可能です。サービスごとに個別の請求書は発生しません。料金は使用量に応じてスケールするため、チームは処理したエージェントインタラクションの量に比例して支払います。現在のクレジット料金とプランの詳細については、APIプラットフォームをご確認ください。

Jenova Agent APIではどのモデルを利用できますか？

APIは、OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekなどの最新モデルへのアクセスを、単一の統合を通じて提供します。エージェントごとまたは呼び出しごとにモデルを選択でき、コード変更や個別のSDK管理なしに自由に切り替えられます。新しいモデルはリリースと同時に利用可能となり、移行は必要ありません。

Jenova Agent APIの統合にはどれくらい時間がかかりますか？

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キーの取得、エージェントの定義、クレジットの追加、呼び出しという統合フローには、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、ツール設定、特定のモデル選択を含むカスタムエージェントも、1日の午後のうちに完全な設定を完了し、本番対応にできます。完全な統合の詳細はドキュメントにあります。

独自の指示やナレッジを持つカスタム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の作成を目的に構築されています。エージェントのシステム指示を定義し、優先するモデルプロバイダーを選択し、検索の根拠となるプライベートな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設定できます。すべてAPIを通じて行えます。プラットフォームは、構築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、スケーリングを処理します。

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において、70か国以上の30,000人を超えるユーザーにより実運用で検証された、完全管理型の本番グレードインフラ上で稼働しています。データは転送中および保存時に暗号化され、公開AIモデルのトレーニングには使用されず、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でスケールします。

Jenova Agent APIは、LangChainやLlamaIndexを直接使用する場合とどう違いますか？

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、コンピューティングのセルフホスト、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依然として必要です。Jenova Agent APIは管理インフラです。オーケストレーション、ストレージ、メモリ、RAG、ツール接続をサービスとして提供します。インフラコードを一切書く必要がなく、管理すべきサーバーもありません。

結論

LLMオーケストレーションフレームワークは、エージェントワークフローにおいてモデル、ツール、メモリ、検索を連携させるための適切な抽象化を導入しました。しかし、開発者には最も難しい部分、つまりそれらの抽象化を支えるインフラの構築と保守が残されました。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、ツールラッパー、ホスティング、複数プロバイダーの管理は、エージェント自体に費やすべき数か月分のエンジニアリング時間を消費します。

Jenova Agent APIは、DIYスタック全体を単一の管理された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、1回の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グレードです。

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。