최고의 LangChain 대안: 완전 관리형 AI 에이전트 API (2026년 7월)

2026-07-22

Jenova Agent API — 전체 에이전트 백엔드를 구동하는 하나의 API

LangChain으로 프로덕션 AI 에이전트를 구축하려면 오케스트레이션 로직, 모델 라우팅, 메모리 관리, 벡터 데이터베이스, 도구 통합, 배포 파이프라인을 포함한 전체 인프라 스택을 조립하고 유지 관리해야 합니다. Jenova Agent API는 단일 통합으로 이러한 복잡성을 제거하며, 직접 구축한 에이전트 스택을 완전 관리형 프로덕션급 인프라로 대체합니다.

✅ OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek 등을 아우르는 멀티 모델 접근 — 벤더 종속 없음
✅ 네이티브 RAG를 갖춘 내장 메모리, 컨텍스트 관리, 완전 관리형 스토리지
✅ 다단계 워크플로를 자동으로 처리하는 프로덕션급 오케스트레이션
✅ MCP를 통한 무제한 도구 통합 — 연결 코드 불필요

2026년에는 인상적인 에이전트 데모와 신뢰할 수 있는 프로덕션 에이전트 사이의 격차가 그 어느 때보다 커졌습니다. 개발팀이 LangChain과 프레임워크 기반 접근 방식을 넘어서는 이유를 이해하기 위해, 이러한 변화를 이끄는 구체적인 과제를 살펴보겠습니다.

빠른 답변: Jenova Agent API란 무엇인가요?

Jenova Agent API는 개발자가 단일 API 통합을 통해 프로덕션급 AI 에이전트를 구축하고 출시할 수 있게 해주는 완전 관리형 에이전트 인프라 서비스입니다. 오케스트레이션 프레임워크, 벡터 데이터베이스, 메모리 저장소, 도구 서버를 각각 따로 조립할 필요가 없습니다.

주요 기능:

자동 다단계 워크플로 조정, 모델 라우팅, 도구 호출을 지원하는 에이전트 오케스트레이션
하나의 인터페이스를 통해 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek 등을 지원하는 모든 모델 유연성
외부 상태 저장소가 필요 없는 내장 대화 메모리 및 컨텍스트 관리
네이티브 RAG를 지원하는 완전 관리형 관계형 및 벡터 데이터베이스
기본 제공되는 즉시 사용 가능한 무제한 MCP 도구 통합
맞춤 지침, 선호 모델, 비공개 지식 베이스, 도구 구성으로 맞춤 에이전트 생성

문제점: LangChain이 프로덕션에서 한계에 부딪히는 이유

LangChain은 LLM 애플리케이션 구축을 위해 가장 널리 채택된 프레임워크로, 멀티 제공업체 추상화, 방대한 생태계, 거의 모든 것을 프로토타이핑할 수 있는 충분한 기능 범위를 제공합니다. 하지만 프로토타입의 성공과 프로덕션의 신뢰성은 근본적으로 다른 과제입니다.

AI 에이전트를 구축하는 개발자의 Stack Overflow 게시물 3,191개(2021~2025)를 분석한 연구에서는 LangChain과 같은 프레임워크가 완전히 해결하지 못하는 7가지 주요 과제 영역을 확인했습니다. 하지만 데모에서 프로덕션으로 나아갈 때 진정한 복잡성이 시작됩니다.

오케스트레이션 복잡성 — 모델, 도구, 메모리, 검색을 신뢰할 수 있는 워크플로로 조정
모델 벤더 종속 — 제공업체별 코드, 별도 API 키, 벤더별 맞춤 라우팅 로직
컨텍스트 및 메모리 관리 — 상태 비저장 API로 인해 대화형 에이전트에 외부 상태 저장소 필요
RAG 파이프라인 유지 관리 — 벡터 데이터베이스, 청킹 전략, 검색 시스템의 구축 및 확장
인프라 프로비저닝 및 확장 — 사용량 증가에 따른 비용, 처리량, 모니터링, 안정성 관리

설정과 유지 관리는 시간이 지날수록 누적됩니다

LangChain은 첫 번째 빌드에는 잘 작동합니다. 하지만 프로덕션 시스템에는 도구, 프롬프트, 메모리, 재시도, 안전 규칙, 그리고 단계 간 깔끔한 데이터 전달이 더 필요합니다. 시간이 지날수록 ‘글루 작업’은 에이전트 로직 자체보다 더 많은 시간을 소모합니다. 워크플로에 많은 단계가 있으면 작은 수정도 부작용을 일으킵니다. 프롬프트 변경은 도구 호출에 영향을 주고, 새로운 데이터 소스는 답변을 바꿉니다. 결국 팀은 제품을 개선하는 대신 회귀 오류를 수정하는 데 시간을 쓰게 됩니다.

프로덕션에는 LangChain이 제공하지 않는 인프라가 필요합니다

프로덕션에서는 로그, 트레이스, 명확한 오류 처리, 그리고 출시 전에 변경 사항을 테스트할 방법이 필요합니다. LangChain은 이 모든 것을 기본으로 제공하지 않습니다. LangChain으로 실제 워크로드를 운영하는 대부분의 팀은 결국 프롬프트 버전 관리, 평가, 관측 가능성, 모델 라우팅, 재시도, 스키마 강제, 배포와 같은 요소를 주변에 다시 구축하게 됩니다. 프레임워크 대안 문제는 결코 오케스트레이션 계층 자체가 아니었습니다. 그 주변의 프로덕션 스택이 문제였습니다.

오케스트레이션은 보이는 것보다 어렵습니다

개발자 운영 과제의 **23%**는 도구 사용 조정과 관련이 있습니다. 즉, 에이전트가 언제 어떻게 도구를 호출할지 구성하고, 병렬 사용 순서를 정하며, 충돌을 방지하는 문제입니다.

에이전트 시스템의 오케스트레이션이란 인지, 메모리, 계획, 행동을 신뢰할 수 있는 엔드투엔드 워크플로로 조정하는 것을 의미합니다. 에이전트는 선형 스크립트가 아니라 병렬 도구 호출과 멀티 에이전트 상호작용을 포함하는 동적 그래프입니다. 프레임워크는 이를 직접 조립할 수 있는 기본 구성 요소를 제공하지만, Andrej Karpathy가 언급했듯 인상적인 데모를 만드는 일은 쉽지만 프로덕션으로 도약하는 일은 상당히 어렵습니다.

벤더 종속과 멀티 제공업체 복잡성

대부분의 프레임워크 기반 에이전트는 단일 모델 제공업체에서 시작합니다. 비용, 지연 시간, 품질을 기준으로 전환하거나 작업별로 서로 다른 모델로 라우팅하려면 제공업체별 코드, 별도 API 키, 서로 다른 인증 흐름, 맞춤 라우팅 로직이 필요합니다. 제공업체가 늘어날수록 통합 범위와 유지 관리 부담도 커집니다.

확장은 비용과 엔지니어링 시간을 증가시킵니다

개발자 과제의 **21%**는 빠르게 변화하는 생태계와 관련된 설치 및 종속성 충돌입니다.

사용량이 증가하면 속도, 캐싱, 토큰 지출, 속도 제한, 큐를 관리하기 시작해야 합니다. 새 에이전트마다 이러한 제어 체계를 다시 구축한다면 이 접근 방식은 더 이상 효율적이지 않습니다. 인프라 작업은 제품 개발과 동일한 엔지니어링 시간을 두고 경쟁하게 됩니다.

LlamaIndex와 같은 대안은 검색 중심 파이프라인에 특화되어 있고 CrewAI는 역할 기반 멀티 에이전트 조정을 처리하지만, 프롬프트 버전 관리, 평가, 관측 가능성, 모델 라우팅, 배포 인프라는 여전히 팀의 몫으로 남습니다. 이것이 바로 Jenova Agent API가 해결하기 위해 만들어진 문제입니다.

프로덕션 AI 에이전트 개발을 위한 LangChain 대안 비교

해결책: Jenova Agent API

Jenova Agent API는 완전 관리형 에이전트 인프라 서비스입니다. 하나의 통합으로 직접 구축하는 전체 스택을 대체합니다. LLM API, 오케스트레이션 프레임워크, 벡터 데이터베이스, 메모리 저장소, MCP 도구 서버를 조립하는 대신 에이전트의 지침을 정의하고, 모델을 선택하고, 도구와 지식을 구성하면 나머지는 API가 처리합니다.

개발자는 몇 분 만에 프로덕션급 맞춤 에이전트를 구축하고 출시할 수 있습니다. 에이전트의 시스템 지침을 정의하고, 여러 제공업체의 모델 중에서 선택하고, 비공개 지식 베이스를 연결하고, 도구 접근을 구성하세요. 플랫폼이 오케스트레이션, 메모리, 스토리지, 확장, 안정성을 관리합니다.

직접 구축 에이전트 스택(LangChain + 글루 코드)	Jenova Agent API
오케스트레이션, 메모리, 검색, 도구를 각각 조립	단일 API 통합으로 전체 스택 처리
모델 벤더마다 제공업체별 코드 필요	하나의 인터페이스로 모든 모델 접근 — 벤더 종속 없음
RAG를 위한 외부 벡터 DB + 청킹 파이프라인	내장 RAG를 갖춘 완전 관리형 스토리지
외부 상태 관리가 필요한 상태 비저장 API	내장 대화 메모리 및 컨텍스트
맞춤 MCP 서버 연결 및 인증 흐름	즉시 사용 가능한 무제한 MCP 도구 통합
직접 관리하는 확장, 모니터링, 안정성	프로덕션급 관리형 인프라

에이전트 오케스트레이션

모든 워크플로에서 모델, 도구, 메모리, 검색을 조정하는 검증된 오케스트레이션을 제공합니다. 다단계 작업 실행은 자동으로 처리됩니다. 수동 체인 구성도, 여러 프레임워크 내부 계층을 거치는 디버깅도 필요하지 않습니다. 오케스트레이션 계층은 작업 분해, 도구 호출 순서, 응답 합성을 관리합니다.

모든 모델 사용

단일 통합으로 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek 등의 모델을 에이전트에 활용하세요. 제공업체별 코드를 다시 작성하지 않고도 자유롭게 모델을 전환할 수 있습니다. 여러 벤더 계정이나 API 키를 관리하지 않고도 최신 모델 세대를 사용할 수 있습니다.

메모리와 컨텍스트

모든 세션에 무제한 대화 메모리와 컨텍스트가 내장되어 있습니다. 외부 상태 관리가 필요 없습니다. API가 대화 기록, 사용자 선호도, 세션 컨텍스트를 자동으로 유지합니다. 에이전트는 Redis, DynamoDB 또는 맞춤 상태 저장소 없이도 이전 상호작용을 기억하고 일관된 장기 워크플로를 유지합니다.

완전 관리형 스토리지

내장 RAG를 지원하는 관리형 관계형 및 벡터 데이터베이스를 제공합니다. 문서와 지식 베이스를 업로드하면 플랫폼이 파싱, 청킹, 인덱싱, 검색을 처리합니다. 프로비저닝할 인프라도, 확장할 벡터 DB도, 유지 관리할 검색 파이프라인도 없습니다.

도구와 MCP

플랫폼 네이티브 도구와 모든 원격 MCP 서버를 통해 무제한 도구를 통합할 수 있습니다. Gmail, Google Calendar, Drive, Search, Scholar, Maps, Notion, Dropbox, Reddit, YouTube 등을 기본으로 바로 사용할 수 있습니다. 맞춤 연결 코드 없이 URL을 통해 추가 MCP 서버를 연결하세요.

프로덕션급 인프라

프로덕션 트래픽을 위해 구축된 완전 관리형 인프라입니다. 안정적인 API, 자동 확장, 전송 중 및 저장 시 암호화된 데이터를 제공합니다. 이 플랫폼은 70개 이상의 국가에서 30,000명 이상의 사용자를 대상으로 프로덕션 환경에서 검증되었습니다. 데이터는 공개 AI 모델 학습에 절대 사용되지 않으며, 광고주에게 판매하거나 공유하지 않습니다.

구축할 수 있는 것

Jenova Agent API는 지능형 에이전트 기능을 자체 제품에 내장하려는 개발자를 위해 설계되었습니다. 에이전트의 동작을 정의하면 나머지는 API가 처리합니다.

SaaS 플랫폼을 위한 AI 고객 지원

제품 문서를 이해하고, 사용자 컨텍스트를 파악하며, 티켓을 엔드투엔드로 해결하는 지원 에이전트를 구축하세요. 브랜드 보이스와 에스컬레이션 규칙으로 에이전트 지침을 정의하고, 지식 베이스(도움말 문서, FAQ, 릴리스 노트)를 연결한 후 티켓 관리를 위한 도구를 구성하세요.

내장 RAG가 모든 응답을 실제 문서에 근거하도록 지원
메모리 유지로 재방문 사용자가 같은 내용을 반복할 필요 없음
MCP 도구 통합으로 에이전트가 계정 상태를 확인하고, 기록을 업데이트하거나, 워크플로를 트리거할 수 있음

핀테크 대시보드를 위한 내장형 재무 자문가

독점 포트폴리오 자문가를 애플리케이션 내부에서 직접 제공하세요. 에이전트는 사용자 포트폴리오를 분석하고, 연구 자료에 기반한 금융 질문에 답하며, 개인화된 추천을 제공합니다.

모든 모델 라우팅으로 금융 추론에 가장 적합한 모델 선택 가능
비공개 지식 베이스로 독점 연구 방법론을 안전하게 보호
세션 메모리가 상호작용 전반에서 사용자 금융 목표와 위험 선호도를 추적

EdTech 플랫폼을 위한 개인화된 AI 튜터

개별 학생의 학습 패턴에 맞춰 조정되는 적응형 튜터를 구축하세요. 커리큘럼별 지침으로 에이전트를 정의하고, 강의 자료를 지식 베이스로 연결하며, 메모리 시스템이 학생의 진도를 추적하도록 하세요.

완전 관리형 스토리지가 대규모 강의 콘텐츠 인덱싱과 검색을 처리
세션 메모리가 학생 이력을 바탕으로 난이도와 교수 방식을 조정
멀티 모델 접근으로 간단한 질문에는 속도를, 복잡한 설명에는 깊이를 최적화

마켓플레이스를 위한 AI 콘텐츠 모더레이터

플랫폼 정책에 따라 상품 등록 정보나 사용자 생성 콘텐츠를 검토하는 콘텐츠 모더레이션 에이전트를 배포하세요. 모더레이션 규칙을 에이전트 지침으로 정의하고 정책 문서를 지식 베이스로 연결하세요.

오케스트레이션이 다단계 검토 워크플로를 자동으로 처리
에이전트 지침을 업데이트하여 모더레이션 규칙 변경 — 재배포 불필요
매일 수천 건의 제출물에 일관되게 정책 적용

Legal Tech를 위한 맞춤형 리서치 어시스턴트

판례를 검색하고, 선례를 요약하며, 로펌의 문서 저장소를 근거로 분석 초안을 작성하는 법률 리서치 에이전트를 구축하세요.

내장 RAG가 대규모 문서 컬렉션에서 관련 구절을 검색
도구 통합으로 실시간 외부 데이터베이스 쿼리 가능
메모리가 여러 리서치 세션에 걸쳐 사건별 컨텍스트를 추적

API 키를 받고 몇 분 만에 첫 에이전트를 출시하세요. jenova.ai/platform에서 시작할 수 있습니다.

작동 방식

API 키를 발급받아 첫 에이전트 응답을 받기까지는 네 단계면 충분합니다.

1단계: API 키 발급받기

Jenova API 플랫폼에서 계정을 만들고 API 키를 생성하세요. 이 하나의 키로 모든 모델 제공업체와 도구에서 이루어지는 모든 에이전트 상호작용을 인증할 수 있으므로 별도의 벤더 자격 증명이 필요하지 않습니다.

2단계: 에이전트 구축 또는 선택

시스템 지침을 지정하고, 모델 제공업체를 선택하고, 지식 베이스를 연결하고, 도구 접근을 구성하여 맞춤 에이전트를 정의하세요. 또는 특정 도메인에 최적화된 사전 구축 에이전트 디렉터리에서 선택할 수 있습니다.

3단계: 크레딧 추가

계정에 API 크레딧을 추가하세요. 크레딧은 모델 호출, 도구 호출, 스토리지 작업 등 사용량에 따라 소진됩니다. 현재 가격 정보는 API 문서에서 확인하세요.

4단계: 첫 호출 실행

에이전트에 메시지를 보내고 응답을 받으세요. 다음은 간소화된 예시입니다.

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-id",
    "message": "Summarize the key findings from our Q2 research report",
    "session_id": "user-session-123"
  }'

API가 오케스트레이션, 지식 베이스 검색, 메모리 관리, 응답 생성을 자동으로 처리합니다. session_id는 대화의 연속성을 유지하므로, 같은 세션의 후속 메시지는 이전 상호작용의 전체 컨텍스트를 유지합니다.

전체 엔드포인트 레퍼런스, 인증 세부 정보, SDK 예시는 API 문서에서 확인할 수 있습니다.

결과 및 활용 사례

💼 AI 기반 고객 지원을 출시하는 스타트업

상황: 고객 2,000명을 보유한 B2B SaaS 스타트업이 헬프데스크에 AI 기반 지원 기능을 도입하려 합니다. 일반적인 티켓은 자동으로 해결하고, 복잡한 이슈는 사람 에이전트에게 에스컬레이션해야 합니다.

기존 접근 방식: LLM API 통합, 문서 검색을 위한 벡터 데이터베이스 기반 RAG 파이프라인 구축, Redis를 이용한 대화 메모리 구현, 티켓 시스템 도구 연결, 에스컬레이션 로직 구축, 배포 및 확장 처리 — 예상 엔지니어링 기간은 3~4개월입니다.

Jenova Agent API: 회사별 지침으로 지원 에이전트를 정의하고, 도움말 문서를 지식 베이스로 업로드하며, 티켓 관리를 위한 MCP 도구를 구성합니다. 며칠 안에 프로덕션에 출시할 수 있습니다.

지식 베이스 RAG가 현재 문서와 일치하는 응답을 보장
세션 메모리로 사용자가 컨텍스트를 반복하지 않아도 됨
도구 통합이 티켓 생성 및 상태 업데이트를 네이티브로 처리

📊 포트폴리오 자문가를 배포하는 핀테크 기업

상황: 한 핀테크 플랫폼이 대시보드 안에서 개인화된 포트폴리오 분석을 제공하려 합니다. 각 사용자는 자신의 보유 자산과 회사의 독점 연구 자료를 근거로 한 AI 기반 인사이트를 확인합니다.

기존 접근 방식: 다단계 분석을 위한 맞춤 오케스트레이션 구축, 세션 전반의 사용자별 상태 관리, 연구 보고서를 위한 문서 검색 구현, 모델 제공업체 장애 조치 처리 — 전담 백엔드 엔지니어링 프로젝트가 필요합니다.

Jenova Agent API: 금융 분석 지침으로 자문 에이전트를 구축하고, 연구 보고서를 지식 베이스로 연결하며, 사용자별 개인화를 위해 내장 메모리를 활용합니다. API가 검색, 컨텍스트, 모델 라우팅을 자동으로 관리합니다.

모든 모델 유연성으로 팀이 금융 추론 품질을 최적화할 수 있음
관리형 스토리지가 벡터 DB 인프라 부담을 제거
세션별 메모리가 포트폴리오 목표와 위험 프로필을 추적

📱 적응형 튜터를 구축하는 EdTech 플랫폼

상황: 학생 50,000명에게 서비스를 제공하는 교육 플랫폼이 각 학생의 수준에 맞추고, 강의 자료를 정확하게 참조하며, 세션 간 진도를 추적하는 AI 튜터를 필요로 합니다.

기존 접근 방식: 적응형 로직 구현, 콘텐츠 검색 시스템 구축, 학생 상태 유지 관리, 대규모 동시 세션 처리 — LLM 통합에 더해 상당한 인프라 투자가 필요합니다.

Jenova Agent API: 커리큘럼 지침으로 튜터 에이전트를 정의하고, 강의 자료를 업로드한 후, 내장 메모리와 RAG가 대규모 개인화 및 콘텐츠 근거 제공을 처리하도록 합니다.

완전 관리형 스토리지가 학생 수에 맞춰 확장되므로 인프라 계획 불필요
메모리 유지가 외부 데이터베이스 없이 학습 진도를 추적
관리형 오케스트레이션이 다단계 튜터링 워크플로를 조정(평가 → 교육 → 퀴즈 → 복습)

🎯 직접 구축한 LangChain 모더레이션 파이프라인을 교체하는 마켓플레이스

상황: 한 이커머스 마켓플레이스가 LangChain 기반 파이프라인으로 콘텐츠 모더레이션을 운영하고 있습니다. 유지 관리는 예상보다 어려워졌습니다. 프롬프트 변경이 부작용을 일으키고, 팀은 모더레이션 품질 개선보다 프레임워크 내부 구조 디버깅에 더 많은 시간을 쓰며, 상품 등록 증가에 대응한 확장에는 지속적인 인프라 작업이 필요합니다.

기존 접근 방식(현재): LangChain 오케스트레이션 + 맞춤 벡터 DB + 외부 메모리 저장소 + 맞춤 도구 래퍼 + 직접 관리하는 배포. 엔지니어 3명이 업무 시간의 40%를 인프라 유지 관리에 사용합니다.

Jenova Agent API: 모더레이션 워크플로를 맞춤 에이전트로 마이그레이션합니다. 모더레이션 규칙을 에이전트 지침으로 정의하고, 정책 문서를 지식 베이스로 연결하며, MCP를 통해 상품 등록 데이터 도구를 구성합니다. API가 오케스트레이션, 검색, 확장을 관리합니다.

에이전트 지침을 업데이트해 모더레이션 정책 변경 — 재배포 불필요
내장 RAG가 현재 정책 문서를 근거로 의사결정을 지원
프로덕션급 인프라가 엔지니어 개입 없이 트래픽 급증을 처리

자주 묻는 질문

Jenova Agent API는 LangChain의 대안인가요?

네. LangChain은 메모리, 스토리지, RAG 파이프라인, 도구 연결, 배포 등 주변 프로덕션 스택을 직접 조립하고 유지 관리해야 하는 오케스트레이션 프레임워크입니다. Jenova Agent API는 하나의 통합으로 직접 구축하는 전체 스택을 프로덕션급 인프라로 대체하는 완전 관리형 에이전트 백엔드입니다.

Jenova Agent API의 비용은 얼마인가요?

API는 크레딧 기반 가격 모델을 사용합니다. 크레딧을 추가한 후 모델 호출, 도구 호출, 스토리지 작업 등 사용량에 따라 소진합니다. 필요하지 않을 수 있는 인프라에 고정 월 요금을 지불하는 대신, 사용한 만큼만 지불합니다. 현재 크레딧 가격 및 사용량 세부 정보는 API 문서에서 확인하세요.

API를 통해 어떤 AI 모델을 사용할 수 있나요?

API는 단일 통합을 통해 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek 및 추가 제공업체의 모델에 접근할 수 있게 합니다. 에이전트별 또는 요청별로 모델을 선택할 수 있으며, 별도의 API 키, 벤더 계정, 제공업체별 코드가 필요하지 않습니다. 새로운 모델 세대는 출시되는 대로 제공됩니다.

Jenova Agent API 통합은 얼마나 어려운가요?

네 단계면 됩니다. API 키를 발급받고, 에이전트를 구축하거나 선택하고, 크레딧을 추가한 뒤, 호출을 실행하면 됩니다. 단일 REST API가 모든 상호작용을 처리합니다. 대부분의 개발자는 한 시간 안에 첫 번째 작동하는 에이전트를 출시합니다. 전체 엔드포인트 레퍼런스와 SDK 예시는 문서에서 확인할 수 있습니다.

맞춤 에이전트를 만들 수 있나요, 아니면 사전 구축된 에이전트만 사용할 수 있나요?

둘 다 가능합니다. 사전 구축된 에이전트 디렉터리에서 선택하거나, 시스템 지침 정의, 모델 제공업체 선택, 비공개 지식 베이스 연결, 도구 접근 구성으로 완전한 맞춤 에이전트를 구축할 수 있습니다. 맞춤 에이전트는 관리형 오케스트레이션, 메모리, 스토리지를 갖춘 동일한 프로덕션급 인프라에서 실행됩니다.

Jenova Agent API는 프로덕션 환경에 준비되어 있나요?

네. API는 프로덕션 트래픽을 위해 설계된 완전 관리형 인프라에서 실행되며, 안정적인 API, 자동 확장, 전송 중 및 저장 시 데이터 암호화를 제공합니다. 이 플랫폼은 70개 이상의 국가에서 30,000명 이상의 사용자로 프로덕션 검증을 거쳤습니다. 데이터는 공개 AI 모델 학습에 절대 사용되지 않습니다.

인프라가 아니라 에이전트를 출시하세요

LangChain은 LLM 애플리케이션 구축을 위한 최초의 널리 채택된 프레임워크로서 목적을 다했습니다. 그러나 2026년의 진짜 과제는 오케스트레이션 기본 구성 요소가 아니라 그 밖의 모든 것입니다. 대부분의 프로덕션 팀은 프레임워크가 남긴 공백을 메우기 위해 5개 이상의 벤더를 연결하게 됩니다. 여기에는 메모리 관리, 벡터 데이터베이스, 도구 통합, 모델 라우팅, 관측 가능성, 배포가 포함됩니다.

Jenova Agent API는 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다. 기본 구성 요소를 제공하고 팀이 그 주변에 프로덕션 스택을 구축하기를 기대하는 대신, 단일 통합을 통해 완전 관리형 에이전트 백엔드를 제공합니다. 에이전트를 정의하고, 모델을 선택하고, 도구와 지식을 구성한 후 출시하세요.

LangChain 대안을 평가하는 개발자에게 중요한 질문은 어떤 프레임워크가 더 나은 추상화를 제공하는지가 아닙니다. 팀이 에이전트 인프라를 직접 구축해야 하는지, 아니면 그 엔지니어링 시간을 실제 제품에 쓰는 편이 더 나은지입니다.

jenova.ai/platform에서 API 키를 받고 첫 에이전트를 구축하세요. 전체 문서는 jenova.ai/platform/docs에서 확인할 수 있습니다. 가능한 기능을 살펴보려면 더 광범위한 Jenova 생태계를 탐색하세요.