SaaS용 AI 에이전트 API: 며칠 만에 에이전트 기능 출시하기 (2026년 7월)

2026-07-24

2026년 모든 SaaS 로드맵에는 같은 항목이 있습니다. AI 에이전트를 추가하는 일입니다. 하지만 그 항목과 제품 안에 실제로 출시된 프로덕션급 에이전트 사이의 간극에서 엔지니어링 분기가 사라집니다. Jenova Agent API는 그 간극을 해소합니다. 오케스트레이션, 메모리, 스토리지, RAG, 도구를 대신 처리해 주므로, SaaS 제품은 단 한 번의 통합으로 맞춤형 AI 에이전트를 제공할 수 있는 완전 관리형 에이전트 백엔드입니다.

✅ 하나의 API로 SaaS에 프로덕션급 에이전트를 탑재하세요. 구축할 오케스트레이션 프레임워크, 벡터 데이터베이스, 메모리 스토어가 필요 없습니다.
✅ 각 에이전트의 지침, 모델, 지식 베이스, 도구를 정의하세요. 나머지 모든 실행은 플랫폼이 처리합니다.
✅ 하나의 인증 정보로 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Qwen 등을 비롯한 모델을 통해 모든 고객에게 서비스를 제공하세요.
✅ 70개국 이상에서 30,000명 이상의 사용자가 검증한 프로덕션 인프라를 기반으로 구축하세요.

‘에이전트 추가’가 수많은 SaaS 로드맵을 지연시키는 이유를 이해하려면, 자체 구축 방식이 제품 엔지니어링 팀에 실제로 무엇을 요구하는지 살펴볼 필요가 있습니다.

SaaS용 AI 에이전트 API — 하나의 인터페이스로 모델, 도구, 통합을 연결하는 관리형 에이전트 백엔드

빠른 답변: SaaS용 AI 에이전트 API란 무엇인가요?

SaaS용 AI 에이전트 API는 소프트웨어 제품이 오케스트레이션, 메모리, 검색, 도구를 갖춘 맞춤형 상태 유지형 AI 에이전트를 단일 API 통합으로 탑재할 수 있게 해 주는 관리형 백엔드 서비스입니다. 사내에서 에이전트 인프라를 구축할 필요가 없습니다.

관리형 에이전트 API의 핵심 기능:

자체 지침, 모델 선택, 비공개 지식 베이스, 도구 구성으로 정의하는 맞춤형 에이전트
사용자별 세션 메모리와 컨텍스트 — 외부 상태 관리 불필요
제품 문서와 데이터를 대상으로 하는 내장 RAG를 갖춘 완전 관리형 스토리지
플랫폼 네이티브 도구 및 모든 원격 MCP 서버를 통한 도구 통합

문제: SaaS 팀에게 에이전트는 두 번째 제품입니다

압박은 현실입니다. AI 에이전트 시장은 2025년 78억 4천만 달러에서 2030년 526억 2천만 달러로 성장할 전망이며, CAGR은 46.3%에 이릅니다(MarketsandMarkets). 또한 설문 대상 조직의 51%는 이미 프로덕션에서 에이전트를 운영하고 있고, 78%는 적극적으로 도입을 계획하고 있습니다(LangChain). 경쟁사는 이미 출시하고 있으며, 고객은 이를 요구하고 있습니다.

그러나 멀티 테넌트 SaaS 제품에 에이전트를 구축하는 일은 답답할 정도로 어렵습니다.

제품 안의 또 다른 제품이 되어 버리는 오케스트레이션 로직
호출 간 메모리가 없는 상태 비저장 모델 API — 모든 사용자가 연속성을 기대하는 제품에서는 치명적입니다.
대규모로 에이전트를 문서에 근거하도록 만들어야 하는 RAG 파이프라인
모든 외부 기능을 위한 도구 통합 연결 작업
모든 고객 계정을 격리하고 확장하며 안정성을 유지해야 하는 멀티 테넌트 인프라

프로덕션 격차는 SaaS에 가장 큰 타격을 줍니다

대부분의 에이전트 프로젝트는 사용자에게 도달하지 못합니다.

11% — 투자 계획이 있는 조직은 75%에 달하지만, 실제로 프로덕션에서 AI 에이전트를 운영하는 조직의 비율(Medium)

70–85% — 프로덕션에서 기대한 결과를 달성하지 못하는 AI 이니셔티브의 비율(DEV Community)

80%+ — 모니터링, 감사 가능성, 제어 메커니즘을 포함한 성숙한 AI 인프라가 부족하다고 답한 기업의 비율(Index.dev)

SaaS 기업에는 너무나 익숙한 패턴입니다. 프로토타입은 일주일 만에 팀을 감탄하게 하지만, 그다음에는 핵심 제품과 무관한 인프라 작업에 몇 달이 사라집니다.

오케스트레이션은 그 자체로 하나의 제품이 됩니다

실제 에이전트는 계획을 수립하고, 도구를 호출하며, 컨텍스트를 검색하고, 중간 결과를 점검하고, 다단계 실행 전반에서 오류를 복구합니다. 이 루프를 조정하려면 모든 에이전트와 모든 고객 환경을 대상으로 상태 머신, 재시도 로직, 장애 처리 기능을 구축해야 합니다.

프로덕션 데이터는 이러한 실행이 얼마나 신중하게 제한되어야 하는지 보여 줍니다. 프로덕션 에이전트의 68%는 사람의 개입이 필요해지기 전까지 최대 열 단계만 실행합니다. 이는 팀이 안정성을 유지하기 위해 에이전트의 자율성을 얼마나 의도적으로 제약하는지를 반영합니다(Cobus Greyling). 제어 가능하고 범위가 제한된 실행을 직접 구축하는 일은 첫 고객이 무엇이든 보기 전부터 한 분기짜리 프로젝트가 됩니다.

멀티 테넌트 메모리는 기능이 아니라 필수 요건입니다

대규모 언어 모델은 “본질적으로 상태 비저장이며, 상호작용 사이에 정보를 유지하지 않습니다”(AWS). 반면 사용자는 제품 내 에이전트가 자신의 계정, 데이터, 지난주 대화를 기억하기를 기대합니다. 그리고 그 정보는 고객별, 사용자별, 세션별로 격리되어야 합니다.

자체 구축 메모리는 원시 대화 저장소, 벡터 데이터베이스, 세션 캐싱 시스템, 맞춤형 검색 로직을 수동으로 오케스트레이션해야 함을 의미합니다(AWS). 이 작업은 모든 테넌트에 걸쳐 반복됩니다. 단순한 접근 방식은 비용도 빠르게 증가합니다. 토큰 2,000개의 시스템 프롬프트 하나를 하루 10,000번 다시 전송하면 최첨단 모델에서 월 약 $1,800의 비용이 발생합니다(AI Outlooks).

RAG 파이프라인은 영구적인 인프라 의무가 됩니다

에이전트를 제품 문서에 근거하도록 만들려면 수집, 청킹, 임베딩, 인덱싱, 리랭킹, 응답 생성이 필요합니다. 실무자들은 관련 문서가 순위에 오르지 못하는 문제부터 검색 중 컨텍스트가 손실되는 문제까지, 서로 다른 열두 가지 RAG 문제점을 문서화했습니다(Medium). 각 장애 유형에는 별도의 튜닝 과정이 필요하며, 프로토타입을 위해 구축한 벡터 데이터베이스는 고객 기반과 함께 커지는 확장 및 유지 관리 부담이 됩니다.

바로 이 문제를 없애기 위해 Jenova Agent API가 만들어졌습니다.

솔루션: Jenova Agent API

Jenova Agent API는 모델 API, 오케스트레이션 프레임워크, 벡터 데이터베이스, 메모리 스토어, 도구 서버로 구성된 DIY 스택을 하나의 통합으로 대체하는 완전 관리형 에이전트 인프라 서비스입니다. 에이전트의 지침을 정의하고, 모델을 선택하고, 지식 베이스를 업로드하고, 도구를 구성하면 됩니다. API가 오케스트레이션, 메모리, 스토리지, 확장을 처리하며, SaaS는 그 결과를 네이티브 기능으로 탑재합니다.

원시 모델 API는 추론만 제공합니다. 오케스트레이션 프레임워크는 여전히 직접 호스팅, 확장, 유지 관리해야 하는 추상화를 제공합니다. Jenova Agent API는 둘 다 아닙니다. 실제 고객 앞에서 에이전트가 필요한 SaaS 제품을 위해 구축된 관리형 백엔드 그 자체입니다.

SaaS용 DIY 에이전트 스택	Jenova Agent API
에이전트별 맞춤형 오케스트레이션 그래프, 재시도 로직, 상태 스키마	모델, 도구, 메모리, 검색을 조정하는 검증된 오케스트레이션
모델 제공업체별 별도 SDK, 키, 요청 한도	단일 통합으로 모든 주요 모델 사용 — 공급업체 종속 없음
Redis/Postgres의 테넌트별 세션 상태와 맞춤형 직렬화	모든 세션에 내장된 무제한 메모리와 컨텍스트
별도 프로비저닝한 벡터 데이터베이스, 청킹 및 임베딩 파이프라인	내장 RAG를 갖춘 완전 관리형 관계형 및 벡터 스토리지
직접 작성한 도구 래퍼와 인증 흐름	즉시 사용할 수 있는 플랫폼 네이티브 도구 및 모든 원격 MCP 서버
멀티 테넌트 확장 정책, 컨테이너, 가동 시간 모니터링	프로덕션급 관리형 인프라와 안정적인 API

SaaS 개발자가 AI 에이전트 API를 통합하는 모습 — 하나의 엔드포인트를 통한 백엔드 통합, 데이터 교환 및 시스템 상호 운용성

에이전트 오케스트레이션

다단계 추론, 도구 호출, 검색, 응답 생성이 모두 플랫폼 내부에서 실행됩니다. 사용자를 위해 에이전트가 무엇을 달성해야 하는지는 정의하지만, 인프라는 어떻게 수행할지를 결정합니다. 각 환경에서 구축하고 유지할 그래프 정의나 워크플로 DAGs가 필요하지 않습니다.

모든 모델 사용

하나의 인증 정보로 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Qwen 등의 모델을 사용해 에이전트를 구동하세요. 복잡한 워크플로에는 최첨단 모델을, 대량 상호작용에는 비용 효율적인 모델을 사용할 수 있습니다. 에이전트별로 자유롭게 전환할 수 있으며, 제공업체별 키 관리나 새로운 모델 출시 시 마이그레이션 작업이 필요하지 않습니다.

메모리 및 컨텍스트

모든 세션에 무제한 대화 메모리와 컨텍스트가 기본 제공됩니다. 최종 사용자별로 일관된 세션 식별자를 전달하면 에이전트는 고객별 이력, 선호도, 장기 작업을 기억합니다. 외부 상태 스토어, 테넌트별 직렬화 코드, 컨텍스트 윈도우 엔지니어링이 필요하지 않습니다.

완전 관리형 스토리지

내장 RAG를 갖춘 관리형 관계형 및 벡터 데이터베이스를 제공합니다. 문서, 헬프 센터 또는 지식 베이스를 업로드하면 플랫폼이 청킹, 임베딩, 인덱싱, 검색을 처리합니다. 검색 계층은 독립적으로도 검증되었습니다. Pinecone은 자사의 서버리스 아키텍처가 Jenova에 “에이전트 메모리, 문서 RAG, 에이전트 간 지식 재사용을 위한 신뢰성 높고 지연 시간이 짧은 검색 계층”을 제공한다고 설명합니다(Pinecone).

도구 및 MCP

플랫폼 네이티브 도구와 모든 원격 MCP 서버를 통해 무제한 도구 통합을 즉시 사용할 수 있습니다. 검색, 이메일, 캘린더, 문서 및 자체 내부 API를 연결하세요. 타사 API 변경에 맞춰 유지 관리해야 할 래퍼 코드, 인증 흐름 연결 작업, 상용구 코드가 필요하지 않습니다.

프로덕션급

프로덕션 트래픽을 위해 구축된 안정적인 API와 완전 관리형 인프라를 제공합니다. 직접 관리할 서버, 컨테이너, 확장 정책이 없습니다. 이 플랫폼은 70개국 이상에서 30,000명 이상의 사용자로 프로덕션 검증을 거쳤으므로, 에이전트 기능은 팀이 직접 구축할 필요가 없는 안정성을 그대로 활용합니다.

단 한 번의 호출로 전체 에이전트를 실행합니다.

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-onboarding-assistant",
    "message": "Walk me through connecting my data source.",
    "session_id": "customer-1187-user-42"
  }'

오케스트레이션, 메모리, 검색, 도구 호출이 모두 이 요청 내에서 실행됩니다. 프런트엔드는 응답을 렌더링하고, 그 뒤의 모든 것은 플랫폼이 관리합니다.

구축할 수 있는 것

이 API는 상태를 유지하는 맞춤형 에이전트를 제품 기능으로 출시하는 SaaS 팀을 위해 설계되었습니다. 아래의 각 항목은 실제로 구축하고 출시할 수 있는 애플리케이션입니다. 에이전트의 지침과 지식 베이스를 정의하면 API가 오케스트레이션, 메모리, 확장을 처리합니다.

제품에 학습된 지원 코파일럿

헬프 센터, 변경 이력, 티켓 기록에 근거한 지원 에이전트를 탑재하고, 사용자가 이미 작업하는 앱 내부에 표시하세요. 세션 메모리가 고객별 전체 지원 여정을 추적하므로 상호작용마다 “다시 말씀해 주시겠어요?”라고 물을 필요가 없습니다.

문서 인덱싱과 검색을 처음부터 끝까지 관리
MCP를 통해 티켓 시스템과 CRM 연결
상태 관리에 한 분기를 쓰는 대신 며칠 만에 출시

활성화를 이끄는 온보딩 어시스턴트

모든 신규 가입자가 설정을 완료하도록 안내하고, 각 계정이 어디까지 진행했는지 기억하며, 단일 채팅 안에서만이 아니라 여러 세션에 걸쳐 문서를 기반으로 질문에 답하는 가이드를 구축하세요.

외부 상태 스토어가 필요 없는 계정별 진행 상황 메모리
지식 베이스 업데이트는 업로드 즉시 반영되며 검색 재설계 불필요
관리형 인프라에서 전체 가입 흐름으로 확장

대시보드 내 대화형 분석가

고객이 자연어로 자신의 데이터를 질의할 수 있는 에이전트를 출시하세요. 지표 정의에 근거하고, MCP를 통해 시스템에 연결되며, 보고 세션 전반에 걸쳐 상태를 유지합니다.

맞춤형 지침에 제품의 데이터 모델과 용어를 반영
모델 전환으로 대량 분석 질의의 비용 효율성 유지
하나의 통합으로 전체 대화형 인터페이스 구현

틈새 시장을 위한 산업 특화 워크플로 에이전트

SaaS가 법률, 의료, 물류 또는 금융 분야에 서비스를 제공하든, 해당 도메인의 문서와 워크플로에 근거한 에이전트를 구축하세요. 범용 챗봇으로는 경쟁사가 복제할 수 없는 독자적 동작을 제공합니다.

관리형 RAG를 통해 자동 인덱싱되는 비공개 지식 베이스
도구가 에이전트를 해당 산업의 핵심 기록 시스템에 연결
항상 켜져 있는 비즈니스 핵심 트래픽을 위한 프로덕션급 안정성

화이트 라벨 AI 요금제

에이전트를 프리미엄 요금제 기능으로 구성하세요. 고객 계정별 맞춤형 어시스턴트가 각자의 지침과 지식 베이스를 가지면서도 모두 동일한 관리형 백엔드에서 실행됩니다.

고객별 인프라 없이 고객별 에이전트 구성
크레딧 기반 사용량으로 가격 요금제와 비용을 정렬
새 에이전트는 코드가 아닌 구성으로 배포

API 키를 받고 몇 분 안에 첫 번째 에이전트를 출시하세요.

작동 방식: API 키에서 제품 내 에이전트까지 4단계

1단계: API 키 받기

계정을 만들고 플랫폼 대시보드에서 API 키를 생성하세요. 하나의 인증 정보가 사용하는 모든 모델 제공업체와 구축하는 모든 에이전트를 포괄합니다. 개발, 스테이징, 프로덕션 전반에서 제공업체별 키를 관리할 필요가 없습니다.

2단계: 에이전트 구축 또는 선택

자체 지침, 선호 모델, 지식 베이스, 도구 구성으로 맞춤형 에이전트를 정의하거나, 사전 구축된 에이전트에서 시작해 필요에 맞게 조정하세요. 에이전트 생성은 코드 작성이 아닌 구성 작업입니다. 동작을 설명하면 플랫폼이 그 뒤의 오케스트레이션, 메모리, 검색을 제공합니다.

3단계: 크레딧 추가

계정 크레딧을 충전하세요. 사용량은 호출마다 잔액에서 차감됩니다. 별도의 인프라 청구서, 벡터 데이터베이스 청구서, 매출원가(COGS) 항목에 숨은 메모리 스토어 비용이 없습니다.

4단계: 호출하기

백엔드에서 사용자 메시지와 에이전트 ID, 해당 사용자 범위의 세션 식별자를 함께 전달하세요. 세션 ID를 재사용하면 에이전트는 해당 고객과 정확히 이전에 멈춘 지점부터 이어갑니다.

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-support-copilot",
    "message": "What happened with the export issue I reported last week?",
    "session_id": "acct-5521-user-9"
  }'

json
{
  "response": "Last Tuesday you reported a CSV export failing at 95% — it was resolved in version 2.4.1, released Thursday. Your exports should now complete normally...",
  "session_id": "acct-5521-user-9"
}

구성할 메모리 스토어도, 유지 관리할 검색 파이프라인도, 격리할 테넌트별 인프라도 필요하지 않습니다. 전체 엔드포인트 사양, 요청 및 응답 스키마, 통합 세부 정보는 API 문서에서 확인할 수 있습니다.

결과 및 활용 사례

💼 한 번의 스프린트로 지원 코파일럿을 출시하는 B2B SaaS

시나리오: 고객 계정 3,000개를 보유한 B2B SaaS 기업이 자사 문서를 알고 각 계정의 이력을 기억하는 앱 내 지원 코파일럿을 원합니다. 엔지니어링 팀은 세 명입니다.

기존 방식: 오케스트레이션 프레임워크를 선택하고, 벡터 데이터베이스를 프로비저닝하며, Redis 또는 Postgres에서 테넌트별 대화 메모리를 구축하고, 티켓 시스템용 도구 래퍼를 작성한 다음, 모든 것을 호스팅, 확장, 모니터링합니다. 첫 고객 대상 응답이 나오기 전까지 수개월의 인프라 작업이 필요합니다.

Jenova Agent API: 지원 지침과 에스컬레이션 규칙을 정의하고, 헬프 센터를 업로드하고, MCP를 통해 티켓 시스템을 연결합니다. 지속형 세션 메모리는 첫날부터 모든 계정에 연속적인 지원 이력을 제공합니다.

✅ 수개월이 아닌 며칠 만에 프로덕션 출시
✅ 테넌트별로 프로비저닝할 메모리 시스템이나 벡터 데이터베이스 불필요
✅ 엔지니어는 에이전트 연결 작업이 아닌 핵심 제품에 집중

📊 대화형 인사이트 계층을 추가하는 분석 SaaS

시나리오: 분석 플랫폼이 고객이 대시보드에 대해 자연어로 질문할 수 있도록 만들고자 합니다. 두 명의 백엔드 엔지니어는 에이전트 인프라를 구축해 본 적이 없습니다.

기존 방식: 오케스트레이션 프레임워크를 학습하고, 상태 유지형 질의 워크플로를 구축하고, 계정별 메모리 지속성을 구현하고, 지표 정의용 RAG를 프로비저닝해야 합니다. 이후 기억되는 모든 대화에 따라 확장되는 토큰 비용을 부담해야 하며, 긴 컨텍스트 처리만으로도 토큰 100만 개당 $2.00–$15.00가 소요됩니다(DataNorth).

Jenova Agent API: 지표 분류체계를 지침으로 사용해 분석가 에이전트를 구성하고, MCP를 통해 데이터 시스템을 연결하세요. 내장 메모리가 세션 전반에서 각 계정의 보고 컨텍스트를 유지합니다.

✅ 학습, 호스팅, 유지 관리할 프레임워크 불필요
✅ 코드 변경 없이 비용 최적화를 위한 모델 전환
✅ 계정별 장기 컨텍스트 기본 제공

📱 개인 코치를 출시하는 모바일 우선 SaaS

시나리오: 활성 사용자 50,000명을 보유한 소비자 구독 앱이 피트니스, 금융 또는 언어 학습을 위한 앱 내 코치를 원합니다. 이 코치는 매 세션마다 구독자의 목표, 제약 조건, 진행 상황을 기억해야 합니다.

기존 방식: 외부 데이터베이스의 사용자별 메모리 지속성, 프로그램 콘텐츠를 위한 지식 기반 연결, 그리고 컨텍스트 손실 없이 수만 개의 동시 상태 유지형 모바일 세션을 처리할 수 있는 인프라가 필요합니다.

Jenova Agent API: 프로그램별 지침과 콘텐츠로 코치 에이전트를 만드세요. 세션 메모리가 각 구독자의 여정을 자동으로 유지하고, RAG는 업로드 시 프로그램 자료를 인덱싱합니다.

✅ 외부 상태 스토어가 필요 없는 지속형 사용자별 코칭 컨텍스트
✅ 검색 재설계 없이 콘텐츠 업데이트 배포
✅ 웹과 모바일에서 첫날부터 프로덕션급 동시성 제공

🎯 4분기의 인프라 작업을 대체하는 산업 특화 SaaS

시나리오: 규제 산업에 서비스를 제공하는 산업 특화 SaaS 기업이 도메인 라이브러리에 근거한 규정 준수 인식 어시스턴트를 원합니다. 이 기능은 다음 투자 유치 스토리를 차별화할 요소가 될 수 있습니다. 이는 프로덕션 격차의 전형적인 패턴입니다. 대부분의 맞춤형 에이전트 프로젝트는 출시 전에 멈춥니다(DEV Community).

기존 방식: 오케스트레이션, 메모리, 검색, 도구, 호스팅으로 구성된 전체 DIY 스택을 조립한 뒤, 프로덕션 트래픽, 보안 검토, 멀티 테넌트 확장에 맞게 강화하는 데 연속된 분기를 투자합니다.

Jenova Agent API: 하나의 통합과 하나의 API 키로 시작합니다. 도메인 지침, 비공개 지식 베이스, 연결된 도구를 갖춘 맞춤형 에이전트가 이미 프로덕션 검증을 거친 동일한 관리형 백엔드에서 모두 실행됩니다.

✅ 단일 통합으로 전체 DIY 스택 대체
✅ 관리형 RAG를 통해 도메인 지식을 독점 자산으로 유지
✅ 인프라 복제가 아닌 제품 로직에 엔지니어링 시간 투자

FAQ

SaaS 가격과 API 크레딧은 어떻게 작동하나요?

사용량은 크레딧 기반입니다. 계정에 크레딧을 추가하면 API 호출마다 잔액에서 차감됩니다. 별도의 인프라, 데이터베이스, 메모리 스토어 비용이 없으며 관리형 스택이 사용량에 포함됩니다. 따라서 확장에 따라 AI 기능의 단위 경제성을 예측 가능하게 유지할 수 있습니다. 현재 요금은 플랫폼 페이지에서 확인하세요.

SaaS 제품의 에이전트는 어떤 모델을 사용할 수 있나요?

에이전트는 하나의 통합을 통해 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Qwen 등의 모델로 구동할 수 있습니다. 에이전트별로 모델을 선택하고 자유롭게 전환할 수 있습니다. 공급업체 종속이 없으며, 새로운 세대의 모델이 출시되어도 마이그레이션 작업이 필요하지 않습니다. 모델 변경 후에도 메모리와 지식은 유지됩니다.

SaaS 엔지니어링 팀의 통합 난이도는 어느 정도인가요?

통합은 네 단계로 진행됩니다. API 키를 받고, 에이전트를 구축하거나 선택하고, 크레딧을 추가한 뒤, 첫 호출을 수행합니다. 하나의 POST 요청으로 오케스트레이션, 메모리, RAG, 도구를 포함한 전체 에이전트가 실행되므로 대부분의 팀은 한 번의 작업 세션 안에 작동하는 제품 내 프로토타입에 도달합니다. 전체 스키마는 API 문서에서 확인할 수 있습니다.

고객이나 요금제별로 서로 다른 에이전트를 실행할 수 있나요?

예. 지침, 모델, 지식 베이스, 도구가 각각 다른 맞춤형 에이전트를 무제한으로 만들 수 있으며, 요금제, 계정 또는 활용 사례에 따라 고객을 서로 다른 에이전트로 라우팅할 수 있습니다. 세션 식별자는 모든 최종 사용자의 메모리를 격리하고 지속적으로 유지하므로, 고객별 및 요금제별 동작은 새로운 인프라가 아니라 백엔드의 라우팅 결정으로 구현됩니다.

OpenAI를 직접 호출하거나 LangChain을 사용하는 것과 무엇이 다른가요?

원시 모델 API는 추론만 제공하므로 오케스트레이션, 메모리, 검색, 도구 연결을 직접 구축해야 합니다. LangChain 같은 프레임워크는 추상화를 제공하지만, 여전히 직접 호스팅하고 확장하고 보안을 유지하며 관리해야 하는 소프트웨어입니다. Jenova Agent API는 관리형 백엔드 그 자체이며, 이러한 계층은 하나의 엔드포인트 뒤에서 프로덕션급 인프라로 실행됩니다.

실제 SaaS 트래픽을 위한 프로덕션 준비가 되어 있나요?

예. 인프라는 프로덕션 트래픽을 위해 구축된 안정적인 API와 함께 완전 관리형으로 제공됩니다. 직접 관리할 서버나 확장 정책이 없습니다. 이 플랫폼은 70개국 이상에서 30,000명 이상의 사용자로 프로덕션 검증을 거쳤으며, 사용량은 직접 프로비저닝한 인프라가 아니라 크레딧 잔액에 따라 확장됩니다.

결론

SaaS 팀에게 AI 에이전트 기능은 데모를 넘어서는 순간 기능 프로젝트가 아니라 인프라 프로젝트가 됩니다. 구축할 오케스트레이션, 지속시킬 테넌트별 메모리, 튜닝할 검색, 연결할 도구, 확장할 멀티 테넌트 프로덕션 스택이 필요해집니다. 바로 이 작업 때문에 대부분의 에이전트 로드맵은 실제 출시까지 도달하지 못합니다.

Jenova Agent API는 전체 스택을 하나의 통합으로 대체합니다. 자체 지침, 모델, 지식 베이스, 도구로 정의한 맞춤형 에이전트가 완전 관리형 프로덕션급 인프라에서 실행됩니다. 에이전트를 정의하고, 호출하고, 로드맵이 약속한 기능을 출시하세요. API 문서로 구축을 시작하고, Jenova Agent API 플랫폼에서 API 키를 받은 뒤, Jenova에서 더 넓은 플랫폼을 살펴보세요.