Jenova Agent API: 전체 에이전트 백엔드를 구동하는 하나의 API


2026-07-21


프로덕션 AI 에이전트를 구축하려면 여전히 LLM 제공업체 API, 오케스트레이션 프레임워크, 벡터 데이터베이스, 메모리 저장소, 도구 서버, 그리고 실제 트래픽 환경에서도 모든 것을 안정적으로 운영할 인프라를 조합해야 합니다. Jenova Agent API는 이를 완전히 없앱니다. 하나의 API로 직접 구축한 전체 에이전트 스택을 시장 최초의 완전 관리형 에이전트 백엔드로 대체합니다.

✅ 몇 분 만에 맞춤형 에이전트 정의 — 지침, 모델, 지식 베이스, 도구 ✅ OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek의 모든 모델 — 하나의 엔드포인트, 종속 없음 ✅ 영구 메모리, 관리형 저장소, 내장 RAG — 프로비저닝할 인프라 없음 ✅ 첫날부터 검증된 오케스트레이션 및 MCP 도구 통합 제공

Jenova Agent API — 전체 에이전트 백엔드를 구동하는 하나의 API

도메인 전문성은 여러분이 제공합니다. 나머지는 API가 처리합니다. 이것이 왜 중요한지 이해하려면, 오늘날 프로덕션 에이전트를 출시하는 데 실제로 무엇이 필요한지, 그리고 현재 프레임워크, SDK, 관리형 서비스 환경이 왜 가장 어려운 문제들을 여전히 해결하지 못하는지 살펴봐야 합니다.

빠른 답변: Jenova Agent API란 무엇인가요?

Jenova Agent API는 개발자가 하나의 통합을 통해 맞춤형 AI 에이전트를 구축, 구성, 배포할 수 있게 해 주는 완전 관리형 에이전트 백엔드입니다. 직접 구축해야 했던 오케스트레이션, 모델 라우팅, 메모리, 저장소, RAG 및 도구 인프라를 대체합니다.

핵심 기능:

  • 특정 지침, 모델 선택, 비공개 지식 베이스, 도구 구성으로 맞춤형 에이전트 구축
  • 모델, 도구, 메모리, 검색을 자동으로 조율하는 에이전트 오케스트레이션
  • OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek 전반의 멀티 모델 액세스 — 벤더 종속 없음
  • 모든 세션에 내장된 무제한 대화 메모리 및 영구 컨텍스트
  • 내장 RAG를 갖춘 완전 관리형 관계형 및 벡터 데이터베이스
  • 즉시 사용할 수 있는 무제한 MCP 도구 통합

문제: AI 에이전트 출시는 인프라 문제입니다

AI 에이전트 시장은 2023년 109억 달러에서 2033년 1,829억 달러로 연평균 성장률 49.6%로 성장할 것으로 전망됩니다. 26개 카테고리에 걸쳐 170개 이상의 AI 에이전트 스타트업이 분류되어 있고, 이미 조직의 51%가 어떤 형태로든 에이전트를 사용하고 있는 상황에서 수요는 병목이 아닙니다. 문제는 제공 역량입니다.

에이전트를 프로토타입에서 프로덕션으로 전환하는 지점에서 엔지니어링 팀은 한계에 부딪힙니다.

  • 오케스트레이션 복잡성 — 여러 단계의 워크플로 전반에서 모델, 도구, 메모리, 검색을 조율
  • 모델 벤더 파편화 — LLM 제공업체마다 별도의 통합, SDK, 청구 체계 관리
  • 컨텍스트 및 메모리 관리 — 지속되는 대화를 위한 외부 상태 저장소 구축
  • RAG 파이프라인 엔지니어링 — 벡터 데이터베이스 프로비저닝, 검색 튜닝, 임베딩 파이프라인 관리
  • 도구 통합 오버헤드 — 모든 외부 서비스에 대한 MCP 서버, API 래퍼, 인증 흐름 연결
  • 프로덕션 출시까지의 시간 — 에이전트가 유용한 작업을 하기 전까지 수개월간의 인프라 작업

모델, 도구, 메모리 시스템 및 외부 통합을 조율하는 복잡성을 보여주는 AI 에이전트 아키텍처 다이어그램

도구와 프로덕션 사이의 격차

AI 에이전트는 프로덕션 환경에서 70%에서 95%의 확률로 실패합니다. 작업 복잡도에 따라 달라집니다.

원인은 모델 품질이 아니라 모델을 둘러싼 모든 요소입니다. 단계 간 끊어진 핸드오프, 장시간 실행 워크플로의 컨텍스트 드리프트, 처리되지 않은 API 타임아웃에서 발생하는 조용한 실패가 실행의 모든 단계에 걸쳐 누적됩니다.

현재 도구 환경은 각 계층에서 부분적인 해결책을 제공하지만, 전체 스택을 포괄하는 솔루션은 없습니다.

데모에서 작동하는 엔터프라이즈 AI 에이전트 중 **약 88%**는 실제 워크플로에 배포되면 실패합니다.

Kearney의 에이전틱 AI 시장 분석에 따르면, 에이전틱 기능을 처음부터 구축하려면 "희소하고, 비싸며, 채용하기 어려운 고도로 전문화된 기술 인재"가 필요합니다. 인프라 시장은 아직 초기 단계이며, 대부분의 팀은 수개월에 걸친 직접 구축 인프라 작업과 단일 벤더 종속 중 하나를 선택해야 하는 상황에 놓여 있습니다.

Jenova Agent API는 바로 이 문제를 없애기 위해 만들어졌습니다.

솔루션: Jenova Agent API

Jenova Agent API는 최초의 완전 관리형 에이전트 백엔드입니다. 하나의 API가 오케스트레이션, 모델 라우팅, 메모리, 저장소, RAG, 도구 통합을 처리하므로, 인프라 운영이 아니라 에이전트가 수행하는 작업에 집중할 수 있습니다. 에이전트의 동작을 정의하고, 지식을 연결하고, 모델을 선택한 뒤 배포하면 나머지는 모두 처리됩니다.

직접 구축 에이전트 스택Jenova Agent API
3~5개 LLM 제공업체 API를 각각 통합하나의 엔드포인트, 모든 모델 — OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek
LangGraph / CrewAI / AutoGen으로 오케스트레이션 구축검증된 오케스트레이션 내장
RAG용 벡터 데이터베이스 프로비저닝 및 관리내장 RAG를 갖춘 완전 관리형 벡터 저장소
외부 메모리 및 상태 관리 구현세션당 무제한 영구 메모리, 구성 불필요
MCP 서버 및 도구 통합을 수동으로 연결무제한 도구 연결을 지원하는 플랫폼 네이티브 MCP
에이전트 동작 정의, 테스트, 반복에 수주 소요몇 분 만에 맞춤형 에이전트 생성
자체 인프라 구축, 배포, 확장프로덕션급 관리형 인프라

몇 분 만에 맞춤형 에이전트 구축

이것이 개발자 경험의 핵심입니다. 특화된 에이전트를 실행하기 위해 수개월간 파이프라인 엔지니어링을 하는 대신, 네 가지 요소만 정의하면 됩니다.

  • 지침 — 에이전트의 성격과 역량을 형성하는 행동 규칙, 도메인 전문성, 응답 가이드라인
  • 모델 — OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek 등에서 사용 사례에 가장 적합한 모델을 선택합니다. 코드 변경 없이 언제든 전환할 수 있습니다.
  • 지식 베이스 — 문서, 제품 사양, 내부 위키, 컴플라이언스 가이드 등 에이전트가 도메인별 추론에 필요한 모든 자료를 업로드합니다. RAG는 자동으로 처리됩니다.
  • 도구 — MCP 서버 및 플랫폼 네이티브 통합을 연결합니다. Gmail, Calendar, Search, Notion 또는 에이전트가 상호작용해야 하는 모든 맞춤형 MCP 엔드포인트를 연결할 수 있습니다.

도메인 전문성은 여러분이 제공합니다. API가 오케스트레이션, 검색, 메모리, 인프라를 처리합니다. 정의한 에이전트는 표준 REST 엔드포인트를 통해 즉시 액세스할 수 있으며, 첫 호출부터 프로덕션 준비가 완료됩니다.

내장 오케스트레이션

모든 API 호출은 모델, 도구, 메모리, 검색을 자동으로 조율하는 검증된 오케스트레이션 계층을 통과합니다. 다단계 워크플로, 도구 호출, 검색 증강 추론, 오류 복구는 애플리케이션의 맞춤형 코드가 아니라 플랫폼이 처리합니다. 프레임워크 설치, 그래프 정의, 상태 머신 보일러플레이트가 필요 없습니다. 동일한 오케스트레이션 엔진은 70개국 이상, 30,000명 이상의 사용자 환경에서 프로덕션 테스트를 거쳤습니다.

모든 모델을 하나의 엔드포인트에서

하나의 통합을 통해 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek 등의 모델에 액세스하세요. 작업에 따라 각 에이전트에 서로 다른 모델을 할당할 수 있습니다. 예를 들어 추론 비중이 높은 에이전트는 한 제공업체에서, 빠른 응답이 필요한 에이전트는 다른 제공업체에서 실행하되 모두 동일한 엔드포인트를 사용합니다. 새 모델이 출시되면 마이그레이션 없이 사용할 수 있습니다. 별도 SDK, 제공업체별 인증 흐름, 벤더 종속이 없습니다.

영구 메모리와 컨텍스트

모든 세션에는 무제한 대화 메모리와 영구 컨텍스트가 포함됩니다. 외부 상태 저장소 없이도 에이전트가 이전 상호작용, 사용자 선호도, 진행 중인 프로젝트를 기억합니다. Redis도, 세션 데이터베이스도, 캐시 무효화 로직도 필요 없습니다. 메모리는 인프라 계층에 내장되어 있으며 자동으로 확장됩니다.

완전 관리형 저장소와 내장 RAG

플랫폼은 관리형 관계형 및 벡터 데이터베이스를 제공합니다. 에이전트의 지식 베이스에 문서를 업로드하면 검색 증강 추론이 자동으로 작동합니다. 청킹, 임베딩, 인덱싱, 검색이 구성 없이 처리됩니다. 벡터 데이터베이스 프로비저닝, 임베딩 파이프라인 유지 관리, 검색 임계값 튜닝이 필요 없습니다.

즉시 사용 가능한 MCP 도구

플랫폼 네이티브 MCP 지원을 통해 외부 서비스를 연결하세요. Gmail, Google Calendar, Drive, Search, Notion 및 모든 원격 MCP 서버를 맞춤형 통합 코드 없이 사용할 수 있습니다. 에이전트가 액세스할 수 있는 도구를 정의하면, 오케스트레이션 계층이 호출, 인증, 응답 처리를 담당합니다.

요청은 다음과 같습니다.

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"
      }
    ]
  }'

한 번의 호출이면 됩니다. 오케스트레이션, 모델 라우팅, 메모리, 지식 베이스 검색, 도구 액세스가 엔드포인트 뒤에서 이루어집니다. 전체 문서에서 인증, 엔드포인트, 요청/응답 스키마, 맞춤형 에이전트 구성을 확인할 수 있습니다.

LangChain 및 LangGraph와 비교

LangChain과 LangGraph는 AI 에이전트 구축에 가장 널리 채택된 오픈 소스 도구입니다. LangGraph는 명시적 상태 관리와 체크포인팅을 갖춘 그래프 기반 런타임을 제공하며, 복잡하고 분기되는 워크플로를 위한 강력한 기본 요소를 갖추고 있습니다. 하지만 이들은 관리형 서비스가 아닌 프레임워크이며, 그 차이는 실제 운영 비용으로 이어집니다.

LangGraph의 명시적 체크포인팅과 그래프 모델은 복잡한 워크플로를 세밀하게 제어해야 하고 인프라 소유를 감수할 개발자에게 진정으로 강력합니다. 그러나 에이전트 인프라를 구축하고 운영하는 것이 아니라 에이전트를 출시하려는 팀에게 Jenova Agent API는 오케스트레이션, 메모리, RAG, 모델 라우팅을 관리형 서비스로 제공합니다. 그래프 정의, 컨테이너 오케스트레이션, 벡터 데이터베이스 프로비저닝이 필요 없습니다.

OpenAI Agents SDK와 비교

OpenAI Agents SDK는 Agents, Tools, Handoffs, Guardrails라는 네 가지 기본 요소를 중심으로 구축된 가벼운 오픈 소스 프레임워크입니다. 내장 트레이싱을 제공하고, Chat Completions API를 통해 100개 이상의 LLM과 작동하며, 몇 줄의 코드만으로 개발자가 빠르게 시작할 수 있게 합니다.

그러나 이 SDK는 설계상 의도적으로 불완전합니다.

SDK의 강점은 단순성과 빠른 프로토타이핑입니다. 하지만 그 설계는 고급 동작이 필요해질 때 "책임을 개발자에게 이전합니다". Jenova Agent API는 사실상 Agents SDK 위에 구축해야 할 요소들, 즉 메모리, RAG, 관리형 저장소, 멀티 모델 라우팅, 프로덕션 인프라를 첫 API 호출부터 관리형 서비스로 제공합니다.

Claude Managed Agents와 비교

2026년 4월 공개 베타로 출시된 Claude Managed Agents는 관리형 에이전트 백엔드와 가장 유사한 기존 서비스입니다. Anthropic이 실행 루프를 운영하고 샌드박싱, 세션 영속성, 컨텍스트 압축, 크래시 복구를 처리합니다. 실제 운영 부담을 줄여 주며, 특히 장시간 실행되는 비동기 워크로드에 강점이 있습니다.

그러나 엄격한 제약이 따릅니다.

Jenova Agent API는 단일 벤더 종속 없이 Claude Managed Agents의 관리형 인프라 이점을 제공합니다. 동일한 엔드포인트를 통해 OpenAI, Anthropic, Google, xAI 또는 DeepSeek에서 에이전트를 실행하세요. 에이전트별 또는 요청별로 모델을 전환할 수 있습니다. 벤더 의존도, 단일 제공업체 리스크가 없습니다.

전체 비교

기능Jenova Agent APILangChain / LangGraphOpenAI Agents SDKClaude Managed Agents
인프라완전 관리형자체 호스팅자체 호스팅Anthropic 관리형
모델 지원OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek 등모두 지원(수동 통합)Chat Completions를 통한 100개 이상(OpenAI 최적화)Claude 전용
내장 메모리✅ 무제한, 영구❌ 직접 구축❌ 세션 전용✅ 서버 측
내장 RAG✅ 관리형 벡터 저장소❌ 직접 구축❌ 미포함❌ 제한적
오케스트레이션✅ 자동✅ 그래프 기반(수동 설정)✅ 기본 루프✅ 관리형 하네스
MCP 도구✅ 플랫폼 네이티브❌ 직접 구축❌ OpenAI 도구 전용✅ 지원
맞춤형 에이전트몇 분(지침 + 모델 + 지식 + 도구)수 시간~수일(코드 + 인프라)몇 분(코드만, 인프라 없음)몇 분(구성, Claude 전용)
벤더 종속없음 — 언제든 모델 전환낮음(Apache 2.0)중간(호스팅 도구가 OpenAI에 종속)높음(Claude + Anthropic 인프라 전용)
프로덕션 상태30K+ 사용자 환경에서 검증됨인프라에 따라 다름인프라에 따라 다름공개 베타

구축할 수 있는 것

맞춤형 에이전트의 강점은 전문성을 여러분이 정의한다는 데 있습니다. API는 이를 실행하는 인프라를 제공합니다. 도메인별로 다음과 같이 활용할 수 있습니다.

고객 대상 AI 기능

제품을 완벽히 이해하는 에이전트를 구축하세요. 문서, FAQ, 문제 해결 가이드를 지식 베이스로 업로드하고, 브랜드 보이스에 맞는 응답 가이드라인을 정의한 뒤 MCP를 통해 CRM 및 티켓 시스템에 연결하면 됩니다. 고객은 제품을 실제로 이해하고, 대화 전반의 컨텍스트를 유지하며, 고객을 대신해 조치하는 지원 에이전트와 상호작용하게 됩니다. ML 팀도, 구축할 검색 파이프라인도 필요 없습니다.

내부 운영 자동화

내부 워크플로를 처리하는 에이전트를 만드세요. 회사 정책과 절차를 지식 베이스로 갖춘 온보딩 에이전트, 데이터 도구에 연결된 보고 에이전트, 규제 문서를 로드한 컴플라이언스 검토 에이전트 등을 구축할 수 있습니다. 각각은 맞춤형 에이전트 정의와 API 호출일 뿐, 6개월짜리 엔지니어링 프로젝트가 아닙니다.

도메인 특화 분석

올바른 모델과 올바른 지식 베이스를 결합해 전문 분석용 에이전트를 구축하세요. 가치 평가 프레임워크를 갖춘 재무 모델링 에이전트, 계약 템플릿과 조항 라이브러리를 갖춘 법률 검토 에이전트, 독점 데이터셋을 갖춘 리서치 에이전트가 그 예입니다. 도메인 전문성은 지침과 지식 베이스에 담고, API는 추론, 검색, 다단계 실행을 처리합니다.

멀티 에이전트 워크플로

더 큰 파이프라인의 각 단계를 담당하는 전문 에이전트를 조합하세요. 한 에이전트는 데이터를 수집하고 구조화하며, 다른 에이전트는 이를 분석하고, 세 번째 에이전트는 결과물을 생성합니다. 각 에이전트는 고유하게 최적화된 모델, 지식 베이스, 도구 구성을 갖습니다. 애플리케이션 로직을 통해 에이전트 간 오케스트레이션을 수행하는 동안, 개별 에이전트는 모두 완전 관리형 인프라에서 실행됩니다.

jenova.ai/platform에서 무료로 API 키를 발급받고 구축을 시작하세요.

작동 방식

4단계로 처음부터 프로덕션 준비가 완료된 맞춤형 에이전트를 만드세요.

1단계: API 키 발급

jenova.ai/platform에서 계정을 만들고 API 키를 생성하세요. 하나의 키, 하나의 통합 지점으로 모델 제공업체나 서비스별 별도 자격 증명이 필요 없습니다.

2단계: 맞춤형 에이전트 구축

에이전트의 동작을 정의하세요. 전문성을 형성하는 지침을 작성하고, 사용 사례에 맞는 모델을 선택하고, 지식 베이스용 문서를 업로드하고, 도구 액세스를 구성합니다. 에이전트는 slug로 식별되며 API를 통해 즉시 액세스할 수 있습니다.

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

3단계: 크레딧 추가

계정에 API 크레딧을 추가하세요. 크레딧은 요청당 에이전트가 사용하는 모델, 도구, 저장소에 따라 사용됩니다. 고정 라이선스나 최소 약정이 없습니다.

4단계: 첫 호출 실행

요청을 보내고 완전히 오케스트레이션된 응답을 받으세요.

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"
      }
    ]
  }'

에이전트가 다단계 추론, 지식 베이스 검색, 도구 호출, 응답 생성을 자동으로 처리합니다. 전체 엔드포인트 참조, 인증 세부 정보, 응답 스키마는 API 문서에서 확인할 수 있습니다.

결과 및 사용 사례

🚀 수개월이 아닌 며칠 만에 AI 튜터링을 출시하는 EdTech 스타트업

상황: 5명으로 구성된 edtech 스타트업이 학년도 시작 전에 학습 플랫폼에 적응형 AI 튜터링을 도입해야 합니다.

기존 접근 방식: 오케스트레이션 구축, LLM 통합, 커리큘럼 문서용 벡터 데이터베이스 설정, 학생 진도 추적용 메모리 계층 구축, 인프라 배포에 2~3개월이 소요됩니다. 예상 비용은 엔지니어링 시간과 클라우드 서비스를 합쳐 $50K~$150K입니다.

Jenova Agent API: 팀은 맞춤형 튜터링 에이전트를 만듭니다. 커리큘럼을 지식 베이스로 업로드하고, 적응형 교육을 위한 교육학적 지침을 정의하며, 추론에 최적화된 모델을 선택한 뒤 단일 스프린트 안에 통합합니다. 메모리는 각 학생의 세션 간 진도를 자동으로 추적합니다.

  • 수개월의 인프라 작업을 하나의 에이전트 정의와 하나의 통합으로 대체
  • 커리큘럼 자료용 내장 문서 저장소 및 RAG — 벡터 DB 설정 불필요
  • 외부 상태 관리 없이 영구 메모리로 학생 진도 추적

💼 ML 팀 없이 AI 분석을 추가하는 SaaS 플랫폼

상황: B2B 분석 플랫폼이 전담 ML 엔지니어링 팀을 채용하지 않고 엔터프라이즈 고객에게 AI 기반 인사이트를 제공하려고 합니다.

기존 접근 방식: ML 엔지니어 3~4명을 채용하고, 6개월 이상 맞춤형 에이전트 파이프라인을 구축하며, 인프라를 무기한 유지 관리합니다. 모델 업그레이드마다 재통합이 필요합니다.

Jenova Agent API: 팀은 도메인 프레임워크를 지식 베이스로 갖춘 맞춤형 분석 에이전트를 구축하고 MCP를 통해 데이터 소스에 연결합니다. 기존 API로 배포하고, 더 나은 모델이 등장하면 코드 변경 없이 전환합니다.

  • ML 팀 불필요 — 도메인 전문성은 에이전트 정의에 담김
  • 영구 메모리가 세션 전반에서 고객 컨텍스트를 자동으로 유지
  • 모델 독립적 설계: 코드 재작성 대신 구성 변경만으로 더 나은 모델로 업그레이드

⚕️ 부서 전반에 특화 에이전트를 배포하는 헬스케어 기업

상황: 헬스테크 기업이 임상 의사결정 지원, 환자 커뮤니케이션, 관리 운영의 세 부서에서 서로 다른 AI 역량을 필요로 합니다. 각 부서는 서로 다른 컴플라이언스 요구사항과 지식 베이스를 갖고 있습니다.

기존 접근 방식: 각기 자체 모델 통합, 검색 시스템, 컴플라이언스 가드레일, 배포 인프라를 갖춘 세 개의 별도 에이전트 파이프라인을 구축합니다. 엔지니어링은 세 배, 유지 관리도 세 배입니다.

Jenova Agent API: 동일한 인프라에서 세 개의 맞춤형 에이전트를 만듭니다. 각 에이전트는 고유한 지침, 지식 베이스, 컴플라이언스 규칙, 도구 구성을 갖습니다. 세 에이전트 모두 동일한 엔드포인트를 통해 배포됩니다. 인프라는 공유하고, 에이전트 동작은 분리합니다.

  • 하나의 통합으로 세 부서 모두 지원 — 중복 인프라 없음
  • 각 에이전트의 지식 베이스와 지침은 완전히 분리
  • 관리형 저장소와 RAG로 대규모 컴플라이언스 문서 처리

📱 재구축 주기를 없애는 개발자

상황: 한 개발자가 LLM 제공업체 마이그레이션마다 제품의 AI 기능을 세 번 재구축했습니다. 매번 재구축에 6주가 걸렸고 기존 사용자 워크플로가 중단되었습니다.

기존 접근 방식: 단일 모델 제공업체에 강하게 결합됩니다. 제공업체를 바꿀 때마다 전체 스택에서 코드 변경, 회귀 테스트, 재배포가 필요합니다. Claude Managed Agents에서는 마이그레이션이 오케스트레이션, 샌드박싱, 크래시 복구를 처음부터 다시 구축하는 것을 의미합니다. 런타임은 이전되지 않습니다.

Jenova Agent API: 에이전트를 한 번만 구축하세요. 더 나은 모델이 출시되면 에이전트 구성 수준에서 전환하면 됩니다. 코드 변경도, 재배포도, 중단되는 워크플로도 없습니다. 직접 구축 스택과 단일 제공업체 관리형 서비스 모두에 대한 장점은 단순히 출시 속도만이 아니라, 다시는 재구축할 필요가 없다는 것입니다.

  • 설계상 모델 독립적 — 애플리케이션 코드를 건드리지 않고 제공업체 전환
  • 하나의 통합으로 모든 세대의 모델을 지원
  • 내장 메모리가 모델 변경과 무관하게 사용자 컨텍스트와 선호도를 유지

자주 묻는 질문

Jenova Agent API의 비용은 얼마인가요?

API는 크레딧 기반 모델을 사용합니다. 요청당 사용되는 모델, 도구, 저장소를 기준으로 에이전트가 소비하는 만큼만 지불합니다. 고정 사용자당 라이선스나 최소 약정은 없습니다. 필요에 따라 크레딧을 추가하고 사용량에 맞춰 확장하세요. 상세 가격은 jenova.ai/platform에서 확인할 수 있습니다.

API를 통해 어떤 모델을 사용할 수 있나요?

Jenova Agent API는 하나의 엔드포인트를 통해 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek 및 추가 제공업체의 모델에 액세스할 수 있도록 합니다. 새 모델은 출시되는 즉시 동일한 통합을 통해 사용할 수 있으며, SDK 업데이트나 마이그레이션이 필요 없습니다. 작업에 따라 각 에이전트에 서로 다른 모델을 할당하세요.

맞춤형 에이전트를 얼마나 빨리 구축하고 배포할 수 있나요?

몇 분이면 됩니다. 에이전트의 지침을 정의하고, 모델을 선택하고, 지식 베이스를 업로드하고, 도구를 구성하면 에이전트는 API를 통해 즉시 액세스할 수 있습니다. 학습 단계도, 배포 파이프라인도, 프로비저닝할 인프라도 없습니다. 병목은 에이전트가 수행할 작업을 정의하는 것이지, 에이전트를 실행하는 것이 아닙니다.

LangChain, OpenAI Agents SDK 또는 Claude Managed Agents와 어떻게 다른가요?

LangChain 및 LangGraph 같은 오픈 소스 프레임워크는 오케스트레이션 기본 요소를 제공하지만, 메모리, RAG, 인프라를 포함한 전체 스택을 직접 구축, 호스팅, 확장해야 합니다. OpenAI Agents SDK는 의도적으로 가볍습니다. 내장 메모리, RAG, 관리형 인프라가 없습니다. Claude Managed Agents는 런타임을 처리하지만, Anthropic 인프라에서 Claude 모델만 사용하도록 종속시킵니다. Jenova Agent API는 모델 독립적 유연성, 내장 메모리와 RAG, 프로덕션 인프라를 하나의 통합으로 결합한 최초의 완전 관리형 백엔드입니다.

API는 프로덕션 환경에서 사용할 준비가 되었나요?

예. API는 프로덕션급 관리형 인프라에서 실행되며, 70개국 이상 30,000명 이상의 사용자가 테스트한 동일한 오케스트레이션 엔진을 기반으로 합니다. 안정적인 엔드포인트, 관리형 확장, 유지 관리할 인프라가 전혀 없습니다.

통합 난이도는 어느 정도인가요?

네 단계입니다. API 키를 발급받고, 에이전트를 구축하고, 크레딧을 추가하고, 호출하면 됩니다. API는 표준 REST 규칙을 따릅니다. HTTP 요청을 보낼 수 있다면 프로덕션 에이전트를 실행할 수 있습니다. 전체 문서에서 인증, 엔드포인트, 요청/응답 형식, 에이전트 구성을 확인할 수 있습니다.

결론

AI 에이전트 데모와 프로덕션 배포 사이의 격차는 모델 지능이 아니라 인프라입니다. 오케스트레이션, 모델 라우팅, 메모리, RAG, 도구 통합은 대부분의 에이전트 프로젝트가 출시되기 전에 멈추게 하는 엔지니어링 작업입니다. 오픈 소스 프레임워크는 구성 요소를 제공하지만 인프라 소유는 여러분에게 남깁니다. 제공업체 SDK는 의도적으로 불완전합니다. 제공업체 관리형 서비스는 운영 부담을 줄이는 대신 단일 벤더 종속을 초래합니다.

Jenova Agent API는 이러한 모든 트레이드오프를 없애는 최초의 완전 관리형 백엔드입니다. 에이전트의 전문성을 정의하고, 지식을 연결하고, 어떤 모델이든 선택한 뒤 하나의 엔드포인트로 배포하세요. 수개월이 아닌 몇 분 만에 맞춤형 에이전트를 구축하세요. 하나의 벤더가 아닌 모든 모델을 사용하세요. 인프라는 여러분의 문제가 아니라 관리형 인프라가 처리합니다.

에이전트 인프라 구축을 멈추세요. 에이전트 출시를 시작하세요.

jenova.ai/platform/docs에서 API 키와 전체 참조 문서를 확인하세요. jenova.ai/platform에서 플랫폼을 살펴보세요. Jenova에서 더 자세히 알아보세요.