LLM 오케스트레이션 프레임워크: 하나의 API로 AI 에이전트 출시하기 (2026년 7월)

2026-07-23

2026년에 프로덕션 AI 에이전트를 구축한다는 것은 LLM API, 오케스트레이션 프레임워크, 벡터 데이터베이스, 메모리 저장소, 임베딩 파이프라인, 도구 서버, 호스팅까지 전체 인프라 스택을 처음부터 조립해야 한다는 의미입니다. 각 구성 요소에는 고유한 통합 지점, 장애 유형, 확장 요구 사항이 따릅니다. Jenova Agent API는 이러한 과정을 완전히 없앱니다. 완전 관리형 에이전트 백엔드인 이 API는 DIY LLM 오케스트레이션 스택을 단일 통합으로 대체합니다. 단 한 번의 API 호출로 멀티 모델 오케스트레이션, 영구 메모리, 내장 RAG를 갖춘 관리형 스토리지, MCP 네이티브 도구 연결을 제공합니다.

✅ OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek의 모든 모델 사용 가능 — 벤더 종속 없음
✅ 내장 영구 메모리 및 관리형 관계형 + 벡터 스토리지
✅ 커스텀 래퍼가 필요 없는 MCP 네이티브 도구 통합
✅ 몇 분 만에 커스텀 프로덕션급 에이전트 구축 및 출시

완전 관리형 접근 방식이 중요한 이유를 이해하려면, LLM 오케스트레이션 프레임워크를 처음부터 조립하는 데 실제로 무엇이 필요한지, 그리고 대부분의 엔지니어링 팀이 에이전트 하나를 출시하기 전에 왜 수개월을 인프라에 투자하는지 살펴볼 필요가 있습니다.

Jenova Agent API — 전체 에이전트 백엔드를 구동하는 하나의 API

빠른 답변: LLM 오케스트레이션 프레임워크란 무엇인가?

LLM 오케스트레이션 프레임워크는 언어 모델, 도구, 메모리 및 검색 시스템을 조정하여 AI 에이전트 워크플로를 엔드투엔드로 실행하는 소프트웨어 계층입니다. LangChain 및 LlamaIndex와 같은 기존 프레임워크는 자체 호스팅과 모든 구성 요소의 수동 연결이 필요합니다. Jenova Agent API는 이러한 오케스트레이션을 완전 관리형으로 제공합니다.

주요 기능:

단일 API를 통해 공급업체 전반의 멀티 모델 에이전트 오케스트레이션
모든 세션에 내장된 영구 메모리 및 컨텍스트 관리
내장 RAG를 갖춘 관리형 관계형 및 벡터 스토리지 — 프로비저닝할 인프라 불필요
플랫폼 도구 및 모든 원격 서버와의 네이티브 MCP 도구 통합

문제: 자체 에이전트 오케스트레이션 스택 구축

LLM 오케스트레이션 스택 구축은 현대 소프트웨어 엔지니어링에서 가장 많은 리소스가 필요한 작업 중 하나가 되었습니다. 처음에는 "LLM API를 호출하기만 하면 된다"고 생각하지만, 곧 데이터 파이프라인, 오케스트레이션 로직, 상태 관리, 검색 인프라, 도구 연결을 아우르는 다중 벤더·다중 서비스 통합 프로젝트로 확장됩니다.

새롭게 부상하는 LLM 앱 스택 — 프로덕션 AI 애플리케이션을 위해 팀이 구축해야 하는 전체 아키텍처

새롭게 부상하는 LLM 애플리케이션 스택은 이제 도구, 데이터, 오케스트레이션이라는 세 가지 핵심 인프라 계층으로 구성되며, 각 계층은 별도의 아키텍처 결정, 벤더 평가, 운영 투자를 요구합니다. 한편, 에이전트가 최종 사용자에게 안전하게 도달하려면 프로덕션 에이전트 인프라에는 샌드박싱, 환경 오케스트레이션 및 프리뷰 환경이 필요합니다.

하지만 이러한 역량을 조립하는 일은 대부분의 팀에 지나치게 복잡합니다.

통합 조정 계층 없이 여러 모델, 도구 및 검색 흐름에 걸친 오케스트레이션 로직
단일 공급업체 API 기반 구축으로 인한 벤더 종속, 멀티 공급업체 지원을 위해 필요한 병렬 SDK 관리
LLM API는 설계상 무상태이므로 전적으로 개발자에게 맡겨지는 메모리 및 컨텍스트 관리
프로비저닝된 벡터 데이터베이스, 청킹 전략, 임베딩 파이프라인 및 검색 최적화가 필요한 RAG 인프라
팀이 에이전트 기능을 출시하기 전에 인프라를 구축하고 디버깅하면서 수개월이 걸리는 프로덕션 전환 기간

오케스트레이션 복잡성

오케스트레이션 계층은 모든 에이전트 시스템의 제어 평면으로, 모델, 도구, 메모리, 검색을 일관되고 목표 지향적인 워크플로로 조정합니다. 멀티 에이전트 아키텍처에 관한 연구는 오케스트레이션 계층을 자율 구성 요소를 일관되고 목표 지향적인 시스템으로 전환하는 요소로 규정하며, 순차형, 병렬형, 계층형, 이벤트 기반 패턴 전반에 걸친 세심한 설계가 필요하다고 설명합니다.

순차형, 병렬형, 계층형, 이벤트 기반 오케스트레이션 패턴 — 각각 별도의 아키텍처 결정, 장애 처리 및 확장 전략이 필요합니다(Accelirate)

대부분의 팀은 이 계층을 구축하기 위해 LangChain 또는 LlamaIndex 같은 프레임워크를 사용합니다. 그러나 이는 인프라가 아니라 라이브러리입니다. 여전히 컴퓨팅을 프로비저닝하고, 종속성을 관리하며, 재시도와 오류 복구를 처리하고, 에이전트의 복잡성이 증가함에 따라 오케스트레이션 로직을 유지 관리해야 합니다.

모델 벤더 종속

단일 LLM 공급업체를 기반으로 구축하면 해당 공급업체의 API 표면, 가격, 속도 제한 및 모델 라이프사이클에 강하게 의존하게 됩니다. 경쟁 공급업체에서 더 우수한 모델이 출시되면 팀은 구성 변경이 아니라 마이그레이션 프로젝트에 직면합니다. 여러 공급업체를 지원하려면 병렬 SDK를 유지하고, 응답 형식을 정규화하며, 오케스트레이션 계층에서 공급업체별 예외 사례를 처리해야 합니다.

Microsoft Azure는 여러 오케스트레이션 패턴을 문서화합니다 — 순차형, 병렬형, 하이브리드형 패턴은 각각 공급업체 전반의 에이전트를 조정하기 위한 고유한 구현이 필요합니다(Microsoft Learn)

대규모 메모리 및 컨텍스트 관리

LLM API는 무상태입니다. 외부 메모리 인프라, 즉 세션 저장소, 대화 기록 데이터베이스, 사용자 프로필 영속성, 컨텍스트 윈도우 관리를 구축하고 유지하지 않으면 모든 호출은 처음부터 시작됩니다. IBM의 오케스트레이션 가이드는 단순한 LLM 오케스트레이션과 완전한 에이전트 오케스트레이션의 핵심 아키텍처 차이를 강조합니다. 에이전트에는 단순한 프롬프트-응답 주기가 아니라 상호작용 전반에 걸친 영구 상태가 필요합니다.

이를 처음부터 구축하려면 세션 상태를 위해 Redis 또는 유사한 저장소를 통합하고, 대화 기록용 스키마를 설계하며, 각 LLM 호출에 관련 컨텍스트를 주입하는 미들웨어를 구축해야 합니다. 동시에 토큰 제한 및 컨텍스트 윈도우 제약도 관리해야 합니다.

RAG 파이프라인 인프라

검색 증강 생성에는 전용 인프라 파이프라인이 필요합니다. 문서 수집, 적절한 청킹, 임베딩 생성, 벡터 데이터베이스 저장, 관련도에 맞춘 검색 쿼리 최적화가 모두 포함됩니다. 자율 에이전트를 위한 인프라 가이드는 소스 데이터베이스부터 검색 로직까지 서로 다른 다섯 가지 데이터 인프라 계층을 식별하며, 각 계층에는 별도의 프로비저닝, 확장 및 모니터링이 필요합니다.

팀은 일반적으로 벡터 스토리지에는 Pinecone 또는 Weaviate, 임베딩에는 OpenAI 또는 Cohere, 문서 수집에는 커스텀 파이프라인과 같은 서비스를 결합합니다. 각 서비스는 자체 API, 가격 모델 및 운영 부담을 추가합니다.

프로덕션 전환 기간 및 엔지니어링 비용

누적된 결과는 명확합니다. 에이전트 하나가 프로덕션에 도달하기 전까지 수개월의 인프라 작업이 필요합니다. 팀은 오케스트레이션 프레임워크를 평가하고 통합하며, 벡터 및 관계형 데이터베이스를 프로비저닝하고, 메모리 미들웨어를 구축하며, 도구 연결을 설정하고, 로깅 및 모니터링을 구현하고, 호스팅 인프라를 배포해야 합니다. 에이전트를 백엔드로 사용하는 아키텍처로의 추세는 기존의 API 우선 개발 방식이 에이전트가 요구하는 복잡성을 따라갈 수 없다는 업계의 인식을 반영합니다.

이것이 바로 Jenova Agent API가 해결하기 위해 만들어진 문제입니다.

Jenova Agent API

Jenova Agent API는 최초의 완전 관리형 에이전트 백엔드입니다. LLM API, 오케스트레이션 프레임워크, 벡터 데이터베이스, 메모리 저장소 및 도구 서버를 연결하는 작업을 하나의 통합으로 대체합니다. 전체 스택을 조립하고 유지 관리하는 대신, 개발자는 에이전트의 지침을 정의하고, 모델을 선택하고, 도구와 지식을 구성한 뒤 단 한 번의 API 호출을 수행합니다. 플랫폼이 나머지 모든 작업을 처리합니다.

DIY 에이전트 스택	Jenova Agent API
오케스트레이션을 위해 5~8개 서비스 연결	하나의 API가 전체 오케스트레이션 처리
하나의 공급업체에 종속되거나 여러 SDK 관리	모든 모델 — OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek — 하나의 통합
외부 상태 및 메모리 저장소 구축·유지	내장 영구 메모리 및 컨텍스트 관리
벡터 DB 프로비저닝, 청킹 및 검색 관리	내장 RAG를 갖춘 관리형 스토리지
커스텀 MCP 래퍼 및 API 인증 흐름	즉시 사용할 수 있는 네이티브 MCP 도구 통합
출시 전 수주~수개월의 인프라 작업	첫 API 호출부터 프로덕션 준비 완료

에이전트 오케스트레이션

모든 워크플로를 위해 모델, 도구, 메모리, 검색을 자동으로 조정하는 검증된 오케스트레이션을 제공합니다. 자체 호스팅할 프레임워크도, 작성하고 유지할 오케스트레이션 로직도 없습니다. API는 멀티스텝 추론, 도구 호출, 검색 및 응답 생성을 하나의 관리형 파이프라인에서 처리합니다. 개발자는 에이전트가 무엇을 하는지 정의하고, 플랫폼은 어떻게 실행되는지 처리합니다.

모든 모델 사용

단일 통합을 통해 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek 등의 최신 모델로 에이전트를 구동하세요. 코드 변경 없이 에이전트별 또는 호출별로 모델을 전환할 수 있습니다. 별도 SDK도, 공급업체별 정규화도, 벤더 종속도 없습니다. 새 모델이 출시되면 마이그레이션 작업 없이 즉시 사용할 수 있습니다.

메모리 및 컨텍스트

모든 세션에 무제한 대화 메모리와 컨텍스트가 내장됩니다. 외부 상태 관리, Redis 통합, 커스텀 미들웨어가 필요 없습니다. API는 전체 대화 기록, 사용자 선호도 및 세션 간 영속성을 자동으로 유지하므로 개발자 측 인프라 없이 에이전트가 컨텍스트를 기억합니다.

완전 관리형 스토리지

내장 RAG를 갖춘 관리형 관계형 및 벡터 데이터베이스를 제공합니다. 문서와 지식 베이스를 업로드하면 플랫폼이 수집, 임베딩, 저장 및 검색을 처리합니다. 프로비저닝할 벡터 데이터베이스도, 구축할 청킹 파이프라인도, 관리할 임베딩 서비스도 없습니다. 에이전트는 검색 코드 한 줄 없이도 비공개 지식을 기반으로 응답할 수 있습니다.

도구 및 MCP

플랫폼 네이티브 도구 및 모든 원격 MCP 서버와 무제한으로 통합할 수 있으며 즉시 사용할 수 있습니다. Gmail, Google Calendar, Drive, Search, Scholar, Notion, Dropbox, YouTube 등 모든 도구를 Model Context Protocol을 통해 사용할 수 있습니다. 래퍼를 구축하거나 인증 흐름을 관리하지 않고도 MCP 호환 서버를 연결하여 커스텀 도구에 액세스할 수 있습니다.

프로덕션급 인프라

완전 관리형으로, 프로덕션 트래픽을 위해 구축되었습니다. 안정적인 API, 전송 중 및 저장 시 데이터 암호화, 개발자 개입 없이 확장되는 인프라를 제공합니다. 데이터는 공개 모델 학습에 사용되지 않으며 제3자와 공유되지 않습니다.

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"
  }'

전체 엔드포인트 참조 및 SDK 세부 정보는 API 문서에서 확인할 수 있습니다.

구축할 수 있는 것

Jenova Agent API는 자체 제품 안에서 커스텀 AI 에이전트를 출시해야 하는 개발자를 위해 설계되었습니다. 에이전트의 지침, 모델, 도구 및 지식을 정의하면 API가 백그라운드에서 오케스트레이션, 메모리, 스토리지 및 확장을 관리합니다.

SaaS를 위한 AI 기반 고객 지원

제품 문서, 과거 대화 및 계정 데이터를 사용해 티켓을 해결하는 지원 에이전트를 구축하세요. 브랜드 보이스와 에스컬레이션 정책에 맞춘 커스텀 지침을 정의할 수 있습니다. API의 관리형 RAG를 사용하면 도움말 문서, 릴리스 노트, 내부 운영 가이드 등 전체 지식 베이스를 업로드할 수 있으며, 에이전트가 관련 컨텍스트를 자동으로 검색합니다. 메모리 영속성 덕분에 재방문 사용자는 세션 전반에서 연속적인 경험을 얻습니다.

일반적인 LLM 지식이 아닌 실제 문서를 기반으로 응답하는 에이전트
세션 간 메모리로 반복적인 컨텍스트 수집 제거
MCP 도구 통합으로 티켓 시스템 및 CRM 시스템 연결

핀테크를 위한 임베디드 금융 자문가

대시보드에 독자적인 포트폴리오 자문가를 배포하세요. 회사의 투자 방법론, 규제 준수 제약 사항 및 시장 데이터 피드로 에이전트를 구성합니다. 모든 모델을 사용할 수 있습니다. 복잡한 정량 분석은 추론에 최적화된 모델로, 간단한 쿼리는 더 빠른 대안으로 라우팅하며, 모든 작업은 하나의 통합으로 처리됩니다. 에이전트는 클라이언트 포트폴리오 데이터를 위한 관리형 스토리지에 액세스하고 내장 RAG를 통해 시장 컨텍스트를 검색합니다.

멀티 모델 유연성으로 모델 역량을 작업 복잡도에 맞춤
관리형 스토리지에서 구조화된 클라이언트 데이터와 비정형 리서치를 함께 보관
커스텀 지침으로 규제 및 컴플라이언스 가드레일 적용

에듀테크 플랫폼을 위한 개인화 튜터

각 학생의 수준에 맞춰 조정하고, 세션 전반의 진도를 추적하며, 커리큘럼을 참조하는 적응형 학습 동반자를 출시하세요. 교과서, 강의 계획서, 연습 문제 등 강좌 자료를 에이전트의 지식 베이스로 업로드하면 API가 검색을 처리합니다. 메모리 영속성 덕분에 튜터는 학생이 이미 숙달한 내용과 보강이 필요한 영역을 기억합니다.

특정 커리큘럼 콘텐츠를 기반으로 한 지식 베이스
영구 메모리로 개별 학생의 진도 추적
교육적 응답 품질에 최적화된 모델 선택

퍼블리셔를 위한 콘텐츠 파이프라인

기사, 소셜 게시물, 뉴스레터 전반에서 편집 보이스를 유지하는 콘텐츠 생성 엔진을 구축하세요. 커스텀 지침에 스타일 가이드, 어조 제약 및 주제 범위를 정의합니다. 리서치, SEO 데이터, 콘텐츠 관리 시스템 통합을 위해 MCP를 통한 도구를 연결하세요. 생성되는 각 콘텐츠는 사실적 근거를 위해 발행물의 지식 베이스를 활용합니다.

커스텀 지침으로 대규모 편집 기준 적용
MCP 도구로 리서치, 분석 및 퍼블리싱 워크플로 연결
RAG 기반 생성으로 환각 및 팩트 체크 부담 감소

엔터프라이즈를 위한 내부 지식 어시스턴트

Confluence, Notion, 공유 드라이브, 온보딩 자료, 정책 문서 등 내부 문서 전반의 정보를 제공하는 어시스턴트를 배포하세요. 지식 베이스를 업로드하고 도구를 연결하면 에이전트가 여러 소스에 걸쳐 검색을 처리합니다. 직원은 여러 플랫폼을 탐색하지 않고도 정확하고 출처가 표시된 답변을 받을 수 있습니다.

분산된 내부 지식 소스 전반에서 통합 검색
엔터프라이즈 규모의 문서 볼륨을 처리하는 관리형 인프라
전송 중 및 저장 시 데이터 암호화, 제3자 데이터 공유 없음

API 키를 발급받고 몇 분 안에 첫 번째 에이전트를 출시하세요 — 여기에서 시작하세요.

작동 방식

1단계: API 키 발급

jenova.ai/platform에서 가입하고 API 키를 생성하세요. 이 하나의 키로 모델, 에이전트, 도구 및 스토리지 전반의 모든 요청을 인증할 수 있으므로 서비스별로 별도 자격 증명이 필요하지 않습니다.

2단계: 에이전트 구축 또는 선택

지침을 정의하고, 모델 공급업체를 선택하고, 지식 베이스 문서를 업로드하고, 도구 액세스를 구성하여 커스텀 에이전트를 만드세요. 또는 일반적인 워크플로에 최적화된 사전 구축 에이전트 중에서 선택할 수 있습니다. 플랫폼이 모든 기본 오케스트레이션, 메모리 및 스토리지 구성을 처리합니다.

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"]
}

3단계: 크레딧 추가

계정에 API 크레딧을 충전하세요. 크레딧은 모든 모델 공급업체와 기능에서 통합 청구를 제공하므로 벤더별 별도 청구서가 필요하지 않습니다. 현재 가격 세부 정보는 API 문서에서 확인하세요.

4단계: 첫 번째 호출 수행

에이전트에게 메시지를 전송하세요. API가 모델 라우팅, 도구 실행, 지식 검색, 메모리 관리 및 응답 생성을 단일 왕복 요청으로 처리합니다.

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"
  }'

응답에는 지식 베이스를 기반으로 한 에이전트의 답변이 포함되며, 대화 기록은 세션에 맞춰 자동으로 유지됩니다. 엔드포인트 사양, SDK 옵션 및 고급 구성은 전체 문서를 참조하세요.

결과 및 사용 사례

📊 스타트업, 수개월이 아닌 며칠 만에 프로덕션 지원 에이전트 출시

상황: 3인 규모 SaaS 스타트업이 AI 기반 고객 지원을 필요로 하지만 오케스트레이션 인프라를 구축할 엔지니어링 여력이 부족합니다.

기존 접근 방식: 오케스트레이션 프레임워크를 평가하고, 제품 문서를 위한 벡터 데이터베이스를 프로비저닝하며, 대화 연속성을 위한 메모리 미들웨어를 구축하고, 티켓 시스템의 도구 연결을 구현한 뒤 호스팅 인프라를 배포합니다. 예상 일정은 8~12주의 엔지니어링 시간입니다.

Jenova Agent API: 팀은 커스텀 지침을 정의하고, 제품 문서를 업로드하고, MCP를 통해 티켓 도구를 연결한 뒤 첫 API 호출을 수행합니다. 이 모든 작업은 단 한 번의 오후 안에 완료됩니다. 관리형 에이전트 백엔드가 오케스트레이션, RAG, 메모리 및 확장을 처리합니다.

인프라 소요 시간을 수개월에서 수시간으로 단축
스토리지, 임베딩 또는 호스팅을 위한 벤더 관리 부담 제로
내장 RAG를 통해 실제 제품 문서에 기반한 지원 품질

💼 핀테크 팀, 벤더 종속 없이 멀티 모델 자문가 배포

상황: 한 핀테크 기업이 대시보드에서 AI 기반 포트폴리오 분석을 제공하려 하지만, 서로 다른 쿼리 유형을 서로 다른 모델 공급업체로 라우팅할 수 있는 유연성이 필요합니다.

기존 접근 방식: OpenAI 및 Anthropic API와 병렬 통합을 구축하고 유지하며, 응답 형식을 정규화하고, 별도의 속도 제한과 청구를 관리하고, 커스텀 라우팅 로직을 작성합니다. 공급업체 업데이트가 있을 때마다 통합이 중단될 위험이 있습니다.

Jenova Agent API: 팀은 API의 통합 인터페이스를 통해 에이전트별 또는 호출별로 모델 공급업체를 선택합니다. 복잡한 정량 분석은 추론에 최적화된 모델로, 빠른 조회는 더 신속한 대안으로 라우팅됩니다. 하나의 통합, 하나의 청구 지점, 즉각적인 모델 전환이 가능합니다.

코드 변경 없이 호출별로 모델 라우팅 결정
공급업체 전반의 통합 청구로 다중 벤더 청구서 제거
마이그레이션 작업 없이 새 모델을 즉시 사용 가능

📱 에듀테크 플랫폼, 하나의 통합으로 과목별 튜터링 확장

상황: 한 에듀테크 기업이 수학, 과학, 언어 과목을 위한 개인화 튜터를 배포하려 하며, 각 튜터는 과목별 커리큘럼 자료에 기반해야 합니다.

기존 접근 방식: 과목별 지식 베이스마다 별도의 RAG 파이프라인을 구축하고, 학생별 메모리 영속성을 구현하며, 사용자 기반이 증가함에 따라 벡터 데이터베이스 인프라를 확장합니다. 새 과목이 추가될 때마다 인프라 복잡성이 증가합니다.

Jenova Agent API: 팀은 각기 다른 지침과 지식 베이스를 갖춘 과목별 에이전트를 하나씩 생성합니다. 관리형 스토리지가 모든 커리큘럼 문서를 처리합니다. 메모리 영속성은 세션 전반에서 각 학생의 진도를 자동으로 추적합니다. 새 과목 추가는 새 인프라 프로비저닝이 아니라 새 에이전트 정의 생성만으로 가능합니다.

각 과목 에이전트는 추가 인프라 없이 자체 지식 베이스 보유
세션 간 메모리로 개별 학생의 진도를 자동 추적
수백 명에서 수천 명의 학생으로 확장해도 인프라 변경 불필요

🎯 엔터프라이즈, 5개 벤더 오케스트레이션 스택을 단일 API로 교체

상황: 한 엔터프라이즈 엔지니어링 팀이 오케스트레이션에는 LangChain, 벡터 스토리지에는 Pinecone, 세션 상태에는 Redis, 임베딩에는 OpenAI, 호스팅에는 AWS를 사용하는 DIY 에이전트 스택을 유지하고 있습니다. 운영 부담으로 인해 정규직 엔지니어 2명이 투입됩니다.

기존 접근 방식: 모니터링, 청구, 확장 구성 및 업데이트 주기가 각각 다른 다섯 개의 벤더 통합을 계속 유지합니다. 벤더 변경이 발생할 때마다 통합 조정이 연쇄적으로 발생합니다. 다중 구성 요소 에이전트 아키텍처의 복잡성은 기능이 추가될수록 더욱 커집니다.

Jenova Agent API: 팀은 오케스트레이션, 벡터 및 관계형 스토리지, 메모리, 도구 연결을 관리형 서비스로 제공하는 단일 API로 마이그레이션합니다. 이전에 인프라 유지 관리에 전담하던 두 명의 엔지니어는 제품 개발에 재배치됩니다.

다섯 개 벤더 통합을 하나로 통합
인프라 유지 관리 부담을 완전히 제거
운영이 아닌 제품 기능 개발에 엔지니어링 역량 집중

FAQ

Jenova Agent API의 비용은 얼마인가요?

API는 크레딧 기반 가격 모델로 운영됩니다. 크레딧은 모든 모델 공급업체, 스토리지 및 도구 사용 전반에서 통합 청구를 제공하므로 서비스별 별도 청구서가 필요하지 않습니다. 가격은 사용량에 따라 확장되므로 팀은 처리하는 에이전트 상호작용량에 비례해 비용을 지불합니다. 현재 크레딧 가격과 티어 세부 정보는 API 플랫폼에서 확인하세요.

Jenova Agent API에서 어떤 모델을 사용할 수 있나요?

API는 단일 통합을 통해 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek 및 추가 공급업체의 최신 모델에 액세스할 수 있도록 제공합니다. 에이전트별 또는 호출별로 모델을 선택할 수 있으며, 코드 변경이나 별도 SDK 관리 없이 자유롭게 전환할 수 있습니다. 새 모델은 출시와 동시에 마이그레이션 없이 이용할 수 있습니다.

Jenova Agent API 통합에는 얼마나 시간이 걸리나요?

대부분의 팀은 몇 분 안에 첫 API 호출에 성공합니다. API 키 발급, 에이전트 정의, 크레딧 추가, 호출 수행으로 이루어진 통합 흐름에는 인프라 프로비저닝이 필요하지 않습니다. 지식 베이스, 도구 구성 및 특정 모델 선택이 포함된 커스텀 에이전트도 한 번의 오후 안에 완전히 구성하여 프로덕션 준비를 마칠 수 있습니다. 전체 통합 세부 정보는 문서에서 확인할 수 있습니다.

자체 지침과 지식으로 커스텀 에이전트를 구축할 수 있나요?

예. API는 커스텀 에이전트 생성을 위해 구축되었습니다. 에이전트의 시스템 지침을 정의하고, 선호 모델 공급업체를 선택하고, 근거 기반 검색을 위한 비공개 지식 베이스 문서를 업로드하고, MCP를 통해 도구 액세스를 구성할 수 있습니다. 모든 작업은 API를 통해 이루어집니다. 플랫폼은 구축하는 모든 커스텀 에이전트의 오케스트레이션, 메모리, 스토리지 및 확장을 처리합니다.

Jenova Agent API는 프로덕션 환경에서 사용할 준비가 되었나요?

API는 Jenova 소비자 플랫폼에서 70개국 이상, 30,000명 이상의 사용자와 함께 검증된 완전 관리형 프로덕션급 인프라에서 실행됩니다. 데이터는 전송 중 및 저장 시 암호화되며, 공개 AI 모델 학습에 사용되지 않고 제3자와 공유되지 않습니다. 인프라는 개발자 개입 없이 자동으로 확장됩니다.

Jenova Agent API는 LangChain 또는 LlamaIndex를 직접 사용하는 것과 어떻게 다른가요?

LangChain과 LlamaIndex는 오케스트레이션 라이브러리입니다. 에이전트 로직을 구축하기 위한 코드 추상화를 제공하지만, 여전히 컴퓨팅을 자체 호스팅하고, 데이터베이스를 프로비저닝하며, 메모리 계층을 관리하고, 배포 인프라를 유지해야 합니다. Jenova Agent API는 관리형 인프라입니다. 오케스트레이션, 스토리지, 메모리, RAG 및 도구 연결이 서비스로 제공됩니다. 인프라 코드를 전혀 작성할 필요가 없고 서버를 관리할 필요도 없습니다.

결론

LLM 오케스트레이션 프레임워크는 모델, 도구, 메모리, 검색을 에이전트 워크플로에서 조정하는 올바른 추상화를 도입했습니다. 그러나 이러한 추상화 뒤의 인프라를 구축하고 유지하는 가장 어려운 부분은 여전히 개발자의 몫이었습니다. 벡터 데이터베이스, 메모리 저장소, 임베딩 파이프라인, 도구 래퍼, 호스팅 및 다중 공급업체 관리는 에이전트 자체에 투자해야 할 수개월의 엔지니어링 시간을 소모합니다.

Jenova Agent API는 전체 DIY 스택을 하나의 관리형 통합으로 대체합니다. 에이전트의 지침을 정의하고, 원하는 모델을 선택하고, 지식을 업로드하고, 도구를 연결한 뒤 한 번의 API 호출을 수행하세요. 오케스트레이션, 메모리, 스토리지, RAG 및 MCP 도구 연결이 첫 요청부터 프로덕션급으로 처리됩니다.

jenova.ai/platform에서 구축을 시작하세요. 전체 문서 및 엔드포인트 참조는 jenova.ai/platform/docs에서 확인할 수 있습니다.