OpenAI Agents SDK 대안: 최고의 관리형 AI 에이전트 API (2026년 7월)

2026-07-22

OpenAI Agents SDK는 2026년 중반 기준 GitHub 스타 26,900개와 월간 다운로드 1,030만 건을 기록하며 LangChain, LlamaIndex, AutoGen의 더 가벼운 대안으로 빠르게 채택되었습니다. 낮은 학습 난이도, 깔끔한 에이전트 프리미티브, 기본 제공 트레이싱 덕분에 프로토타이핑이 빨라진다는 장점은 분명합니다. 그러나 프로덕션 에이전트를 출시하려면 여전히 백엔드를 직접 구축해야 합니다. 호스팅, 확장, 영속 메모리, RAG 파이프라인, 도구 통합, 모델 제공업체 관리까지 모두 포함됩니다. Jenova 에이전트 API는 오케스트레이션, 멀티모델 라우팅, 메모리, 스토리지, 도구 통합을 단일 통합으로 즉시 프로덕션 환경에서 사용할 수 있는 완전 관리형 에이전트 백엔드로 이 전체 스택을 없앱니다.

✅ OpenAI, Anthropic, Google, xAI 등 모든 모델 지원 — 진정한 멀티 제공업체 환경, 벤더 종속 없음 ✅ 기본 제공 영속 메모리, 관리형 스토리지, RAG — 외부 데이터베이스 불필요 ✅ 설정이 전혀 필요 없는 MCP 네이티브 도구 통합 ✅ 수개월이 아닌 수분 만에 맞춤형 프로덕션 에이전트 구축 및 출시

문서화된 SDK의 비 OpenAI 모델 제한에 부딪혔거나, 메모리 영속성을 처음부터 구축 중이거나, 전체 프레임워크 방식의 관리형 대안을 평가하고 있다면, 이 가이드에서 OpenAI Agents SDK가 프로덕션 환경에서 실제로 요구하는 것과 완전 관리형 API가 제거하는 요소를 살펴봅니다.

2026년 프로덕션 에이전트를 구축하는 개발자를 위한 LangChain, LlamaIndex, AutoGen의 실용적 대안으로서 OpenAI Agents SDK — AI 에이전트 프레임워크 접근 방식 비교

빠른 답변: OpenAI Agents SDK의 가장 좋은 대안은 무엇인가요?

Jenova 에이전트 API는 오케스트레이션, 모델 라우팅, 메모리, 스토리지, RAG, 도구 등 직접 구축해야 하는 인프라를 단일 API 통합으로 대체하는 완전 관리형 에이전트 백엔드입니다.

주요 기능:

멀티모델 액세스 — OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Qwen 등을 위한 통합 엔드포인트
기본 제공 메모리 및 RAG — 외부 데이터베이스 없이 영속 컨텍스트와 문서 검색 제공
MCP 도구 통합 — Gmail, Calendar, Drive, Notion 및 모든 원격 MCP 서버와의 프로덕션 준비형 연결
맞춤형 에이전트 생성 — 지침, 모델, 지식 베이스, 도구를 정의하고 수분 만에 프로덕션 배포

문제점: OpenAI Agents SDK — 가벼운 프레임워크, 무거운 인프라

전 세계 AI 에이전트 시장은 2025년 78억 4,000만 달러에 도달했으며, 2030년까지 526억 2,000만 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 또한 Gartner는 2026년 말까지 기업 애플리케이션의 40%에 작업 특화 AI 에이전트가 탑재될 것으로 예측합니다. OpenAI Agents SDK는 LangChain의 체인 추상화, LlamaIndex의 검색 워크플로, AutoGen의 멀티 에이전트 대화보다 더 단순한 에이전트 개발 경로를 제시했습니다.

하지만 더 단순하다고 해서 간단한 것은 아닙니다. SDK는 에이전트 프리미티브를 제공합니다. 프로덕션 백엔드는 전적으로 개발자의 책임으로 남습니다.

10,000달러에서 500,000달러 이상 — 2026년 프로덕션 AI 에이전트를 구축하는 비용 범위이며, 프레임워크가 전체 지출에서 차지하는 비중은 일부에 불과합니다.

제공업체 독립성을 표방하지만 실제로는 모델 벤더 종속
기본 제공 영속 메모리 없음 — 모든 세션이 무상태로 시작
관리형 문서 검색 없음 — RAG 파이프라인 전체를 직접 구축해야 함
자체 호스팅 인프라 — 컴퓨팅, 확장, 모니터링, 가동 시간은 개발자 책임
도구 통합 연결 작업 — 모든 외부 서비스에 맞춤형 래퍼와 오류 처리가 필요

제공업체 독립성 주장 뒤의 모델 종속

OpenAI Agents SDK는 “100개 이상의 LLM”과 호환된다고 주장하지만, 프로덕션 환경에서 사용하면 비 OpenAI 제공업체와의 상당한 마찰이 드러납니다. JSON 스키마 검증과 같은 구조화된 출력은 대체 제공업체에서 지원되지 않을 수 있으며, 구조화된 출력에 의존하는 도구를 사용하려 할 때 오류가 발생할 수 있습니다. 비 OpenAI 모델을 사용하는 개발자는 제공업체별 기능 지원 부족으로 인해 404 오류나 잘못된 형식의 JSON 출력과 같은 문제를 겪습니다.

SDK는 Responses API와 같은 OpenAI 전용 기능에 의존하기 때문에 타사 LLM 통합 시 유연성이 제한됩니다. Firecrawl의 프레임워크 비교 결론도 분명합니다. SDK는 “OpenAI의 호스팅 도구(파일 검색, 웹 검색, 컴퓨터 사용)와 긴밀하게 통합되지만 하나의 제공업체에 종속된다”는 것입니다.

이론상 제공업체 독립적이지만, 실제로는 OpenAI에 최적화되어 있습니다.

기본 제공 영속 메모리 부재

OpenAI Agents SDK는 영속적인 대화 메모리를 위한 네이티브 메커니즘을 제공하지 않습니다. 모든 세션은 무상태로 시작되며, 세션 간에 과거 상호작용, 사용자 선호도, 진행 중인 프로젝트 컨텍스트를 에이전트가 기억할 수 있는 기본 방법이 없습니다.

단일 턴 프로토타입에는 문제가 없습니다. 하지만 자문 서비스, 지원 스레드, 튜터링 세션, 협업 프로젝트처럼 지속적인 관계를 유지하는 프로덕션 에이전트의 경우, 메모리 영속성을 구현하려면 외부 상태 저장소(Redis, Postgres, 맞춤형 데이터베이스), 직렬화 계층, 컨텍스트 관리 로직을 처음부터 구현해야 합니다. 규모가 커지면 메모리 인프라는 고유한 장애 요인과 유지보수 부담을 가진 독립적인 엔지니어링 프로젝트가 됩니다.

규모 확장 시 오케스트레이션 복잡성

SDK는 깔끔한 프리미티브로 초기 에이전트 생성을 단순화하지만, 여러 에이전트가 포함된 워크플로의 오케스트레이션은 작업 규모가 커질수록 복잡해집니다. 에이전트 간 통신, 작업 위임 로직, 컨텍스트 공유를 관리하려면 신중한 설계와 디버깅이 필요하며, 잘못 구성된 인계는 에이전트가 불완전한 결과를 생성하거나 조용히 실패하게 만듭니다.

SDK의 트레이싱 및 관측성 기능은 OpenAI 인프라에 크게 의존하며, 비 OpenAI 트레이스 프로세서에 대한 제한된 지원은 멀티 제공업체 환경에서 관측성을 저해합니다. 강력하고 제공업체 독립적인 트레이싱이 없으면, 특히 여러 모델이 관련된 프로덕션 워크플로를 디버깅하기가 훨씬 어려워집니다.

프레임워크 문제는 보편적입니다

이 문제는 OpenAI Agents SDK에만 국한되지 않습니다. LangChain과 LangGraph는 구성 요소를 조합해 오케스트레이션, 상태 관리, 도구 통합을 구축해야 합니다. LlamaIndex는 검색에 초점을 맞추지만 완전한 에이전트 워크플로를 위해서는 외부 오케스트레이션이 필요합니다. AutoGen은 Microsoft Agent Framework에 통합된 후 현재 버그 수정과 보안 패치만 받는 유지보수 모드에 있습니다. 모든 프레임워크에는 동일한 근본적 제약이 있습니다. 백엔드는 여러분의 책임입니다.

Jenova 에이전트 API는 바로 이 문제를 없애기 위해 구축되었습니다.

Jenova 에이전트 API

Jenova 에이전트 API는 OpenAI Agents SDK 및 유사 프레임워크 주변에 개발자가 구축하는 전체 백엔드를 대체하는 완전 관리형 에이전트 인프라 서비스입니다. 오케스트레이션 로직, 메모리 저장소, 벡터 데이터베이스, 도구 래퍼를 조립하는 대신 개발자는 에이전트의 지침, 모델, 도구, 지식 베이스를 정의합니다. 나머지는 API가 처리합니다.

OpenAI Agents SDK	Jenova 에이전트 API
이론상 제공업체 독립적, 실제로는 OpenAI 최적화	단일 엔드포인트로 모든 모델 지원 — OpenAI, Anthropic, Google, xAI 등
기본 제공 영속 메모리 없음 — 외부 상태 저장소 필요	세션별 무제한 메모리와 컨텍스트 기본 제공
관리형 문서 검색 없음 — RAG 전체를 직접 구축해야 함	기본 제공 RAG를 갖춘 완전 관리형 스토리지
맞춤형 Python 함수를 통한 도구 통합	플랫폼 네이티브 도구 + 모든 원격 MCP 서버, 즉시 사용 가능
자체 호스팅 — 컴퓨팅, 확장, 가동 시간은 사용자의 책임	완전 관리형 프로덕션급 인프라
OpenAI 대시보드 및 인프라에 종속된 트레이싱	70개 이상 국가의 30,000명 이상 사용자가 검증한 프로덕션 환경

통합 데이터 교환, 클라우드 연결, 자동화된 오케스트레이션을 갖춘 완전 관리형 백엔드를 통해 프로덕션급 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위한 API 기술 및 관리형 에이전트 인프라

에이전트 오케스트레이션

API는 모든 워크플로에서 모델, 도구, 메모리, 검색을 자동으로 조율하는 검증된 오케스트레이션을 제공합니다. 멀티스텝 추론, 도구 호출, 응답 합성은 플랫폼 내에서 이루어지므로 맞춤형 인계 규칙, 실행기 구성, 가드레일 연결 작업을 구축할 필요가 없습니다.

OpenAI Agents SDK에서는 에이전트, 인계, 가드레일, 실행기를 명시적으로 정의한 다음 그 로직을 직접 호스팅하고 확장해야 합니다. 반면 관리형 API는 오케스트레이션을 완전히 추상화합니다. 에이전트가 무엇을 달성해야 하는지 정의하면, 인프라가 어떻게 수행할지 결정합니다.

모든 모델 사용

단일 통합을 통해 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Qwen 등의 모델로 에이전트를 구동할 수 있습니다. 에이전트별로 모델을 선택하거나 자유롭게 전환할 수 있으며, 구조화된 출력 호환성 문제, 제공업체별 오류 처리, 별도의 API 키가 필요하지 않습니다.

이는 OpenAI Agents SDK에서 가장 많이 문서화된 제한을 직접 해결합니다. SDK의 비 OpenAI 모델 지원은 구조화된 출력 오류와 도구 통합 실패로 이어지는 반면, 관리형 API는 지원되는 모든 제공업체에서 일관된 기능을 제공합니다. 진정한 모델 유연성입니다. 단서가 붙은 제공업체 독립성이 아닙니다.

메모리 및 컨텍스트

모든 세션에 무제한 대화 메모리와 컨텍스트가 기본으로 제공됩니다. 외부 상태 저장소, 직렬화 코드, 컨텍스트 윈도우 엔지니어링이 필요 없습니다. 에이전트는 세션을 넘어서 사용자 선호도, 과거 상호작용, 장기 프로젝트 컨텍스트를 자동으로 기억합니다.

무상태 SDK 주변에 영속적인 대화 상태를 구현하는 데 수주를 보낸 개발자에게는, 이 기능 하나만으로도 전체 엔지니어링 작업 범주와 지속적인 인프라 비용이 사라집니다.

완전 관리형 스토리지

기본 제공 RAG를 갖춘 관리형 관계형 및 벡터 데이터베이스를 제공합니다. 문서와 지식 베이스를 업로드하면 API가 청킹, 임베딩, 인덱싱, 검색을 처리합니다. 벡터 데이터베이스를 프로비저닝, 조정, 확장할 필요가 없습니다.

OpenAI Agents SDK는 기본 제공 문서 검색 기능을 제공하지 않습니다. 프로덕션 RAG를 구현하려면 벡터 데이터베이스 선택, 청킹 파이프라인 구축, 임베딩 모델 선택, 검색 품질 최적화, 문서 변경에 따른 인덱스 유지관리가 필요합니다. 관리형 API는 파일 업로드 한 번으로 이 전체 파이프라인을 대체합니다.

도구 및 MCP

플랫폼 네이티브 도구와 모든 원격 MCP 서버를 통해 설정 없이 프로덕션에서 즉시 사용할 수 있는 무제한 도구 통합을 제공합니다. Gmail, Google Calendar, Drive, Search, Scholar, Maps, Notion, Dropbox, Reddit, YouTube 등 다양한 도구를 지원하며 래퍼 코드나 인증 흐름 연결 작업이 필요하지 않습니다.

OpenAI Agents SDK는 개발자가 개별적으로 정의, 테스트, 유지관리해야 하는 맞춤형 Python 함수를 통해 도구를 지원합니다. 각 외부 통합에는 입력 검증, 권한 제어, 오류 처리, 재시도 로직이 필요합니다. 관리형 API는 이러한 통합을 기본 제공하며, MCP 표준을 통해 규격을 준수하는 모든 도구 서버를 즉시 연결할 수 있습니다.

프로덕션급 환경

안정적인 API를 갖춘 완전 관리형 인프라로, 프로덕션 트래픽을 위해 설계되었습니다. 프로비저닝할 서버도, 관리할 컨테이너 오케스트레이션도, 정의할 확장 정책도 없습니다. 70개 이상 국가의 30,000명 이상 사용자가 검증한 프로덕션 환경입니다.

단 한 번의 요청으로 차이를 확인할 수 있습니다.

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": "Summarize the Q2 compliance report and flag any regulatory risks",
    "session_id": "session-abc-123"
  }'

정의할 오케스트레이션 그래프도, 구성할 메모리 저장소도, 호스팅할 인프라도 없습니다. 요청 한 번으로 완전한 에이전트 실행이 이루어집니다.

구축할 수 있는 것

Jenova 에이전트 API는 인프라를 관리하는 대신 자체 제품의 기능으로 프로덕션 에이전트를 출시하는 개발자를 위해 설계되었습니다. 다음은 구축하고 출시할 수 있는 구체적인 애플리케이션입니다.

SaaS 제품을 위한 지능형 고객 지원

제품 문서, 도움말 문서, 과거 티켓 데이터를 학습한 맞춤형 지원 에이전트를 구축하세요. 맞춤형 지침으로 에이전트의 목소리와 에스컬레이션 규칙을 정의하고 지식 베이스를 업로드하면, API가 RAG, 컨텍스트 관리, 멀티턴 대화를 자동으로 처리합니다.

벡터 데이터베이스 프로비저닝 불필요 — 플랫폼이 문서 인덱싱과 검색을 관리
세션 메모리가 상호작용 전반에 걸쳐 각 고객의 지원 이력을 추적
MCP를 통해 티켓 시스템, CRM, 내부 도구에 연결

교육 플랫폼을 위한 개인화 튜터링 에이전트

에듀테크 애플리케이션 내에 적응형 학습 에이전트를 배포하세요. 강의 자료를 업로드하고 과목별 커리큘럼 특화 지침을 정의하면, API가 영속적인 학생 컨텍스트를 관리하여 모든 학습자가 세션 전반에 걸쳐 연속적이고 개인화된 교육을 받을 수 있습니다.

외부 상태 관리 없이 메모리에 학생 진행 상황이 유지
지식 베이스 업데이트를 즉시 배포 — 검색 파이프라인 재엔지니어링 불필요
관리형 인프라에서 수천 명의 동시 학습자로 확장

핀테크 대시보드를 위한 임베디드 금융 자문가

독점 포트폴리오 분석 에이전트를 핀테크 제품 안에 직접 출시하세요. 맞춤형 지침을 통해 금융 도메인 전문성을 구성하고, MCP로 시장 데이터 피드를 연결하며, 세션 메모리를 통해 자문 대화 전반에서 포트폴리오 컨텍스트를 유지하는 개인화된 인사이트를 제공할 수 있습니다.

멀티모델 지원으로 다양한 쿼리 복잡도에 따른 비용 최적화 가능
기본 제공 메모리가 장기적인 자문 관계를 유지
하나의 통합으로 전체 대화형 경험 구동

리걸테크를 위한 문서 처리 에이전트

계약 검토, 조항 추출, 위험 플래그 지정, 규제 교차 참조를 위한 특화 에이전트를 구축하세요. 조항 라이브러리, 템플릿, 규제 문서를 지식 베이스로 업로드하고 맞춤형 지침을 통해 분석 방법론을 정의할 수 있습니다.

기본 제공 RAG가 외부 벡터 데이터베이스 없이 대규모 문서 코퍼스 처리
지식 베이스 업데이트(새 규정, 템플릿 개정)를 엔지니어링 작업 없이 배포
MCP로 기존 문서 관리 및 워크플로 시스템 연결

기업 지식을 위한 내부 리서치 어시스턴트

조직의 문서 저장소, Notion 워크스페이스, Google Drive에 연결된 지능형 에이전트를 만드세요. 직원은 자연어로 에이전트에 질의할 수 있고, 에이전트는 관리형 벡터 스토리지와 기본 제공 RAG를 기반으로 관련 내부 문서를 검색, 종합, 인용합니다.

MCP 통합으로 내부 저장소 및 협업 도구 연결
관리형 스토리지가 기업 규모의 문서 컬렉션 처리
프로덕션급 인프라가 전사 동시 액세스 지원

API 키를 발급받고 수분 만에 첫 번째 에이전트를 출시하세요.

작동 방식

처음부터 프로덕션 에이전트까지 도달하는 데는 네 단계면 충분합니다.

1단계: API 키 발급

jenova.ai/platform에서 개발자 계정을 만들고 API 키를 생성하세요. 이 하나의 키로 모든 관리형 인프라에 액세스할 수 있습니다. 하나의 자격 증명을 통해 모든 모델 제공업체, 모든 도구 통합, 모든 플랫폼 기능을 이용할 수 있습니다.

2단계: 에이전트 구축 또는 선택

시스템 지침을 정의하고, 선호하는 모델 제공업체를 선택하고, 비공개 지식 베이스를 업로드하고, 도구 액세스를 구성하여 맞춤형 에이전트를 만드세요. 또는 특정 도메인에 맞게 이미 최적화된 사전 구축 에이전트 중에서 선택할 수 있습니다. 에이전트 구성은 플랫폼에서 수분 만에 이루어지며, 프레임워크 설치나 설정을 위한 코드가 필요하지 않습니다.

3단계: 크레딧 추가

계정에 API 크레딧을 추가하세요. 사용량은 모델과 관련된 복잡도에 따라 상호작용별로 측정됩니다. 고정 좌석 수, 연간 계약, 최소 약정이 없으며 필요에 따라 사용량을 늘리거나 줄일 수 있습니다.

4단계: 첫 요청 보내기

에이전트에 요청을 보내세요. API가 오케스트레이션, 모델 라우팅, 도구 호출, 메모리 관리, 응답 생성을 처음부터 끝까지 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": "your-custom-agent",
    "message": "Review the uploaded contract and identify non-standard liability clauses",
    "session_id": "session-abc-123"
  }'

전체 엔드포인트 사양, 요청/응답 스키마, 인증 세부 정보는 전체 API 문서를 참조하세요.

결과 및 활용 사례

💼 OpenAI Agents SDK에서 관리형 백엔드로 마이그레이션하는 스타트업

상황: 3명으로 구성된 엔지니어링 팀이 OpenAI Agents SDK를 사용해 멀티 에이전트 고객 지원 시스템을 구축했습니다. 프로덕션 운영 4개월 후, 팀은 제품 기능을 만드는 시간보다 Redis 기반 메모리 영속성, 맞춤형 도구 래퍼, 자체 호스팅 인프라를 유지보수하는 데 더 많은 시간을 쓰고 있습니다. 비용 최적화를 위해 비 OpenAI 모델로 전환하려 했지만 구조화된 출력 오류와 도구 통합 실패가 발생해 수주간의 우회 작업이 필요했습니다.

OpenAI Agents SDK 스택: 맞춤형 오케스트레이션 로직, 메모리용 Redis, RAG용 Pinecone, 제공업체별 API 관리, 자체 호스팅 컴퓨팅, 모니터링 및 인시던트 대응.

Jenova 에이전트 API: 에이전트 지침과 지식 베이스를 관리형 API로 마이그레이션합니다. 메모리, RAG, 모델 라우팅, 확장은 플랫폼이 처리합니다. 엔지니어링 팀은 제품 개발에 완전히 집중할 수 있습니다.

✅ 인프라 유지보수와 제공업체별 우회 작업 제거
✅ 호환성 테스트나 코드 변경 없이 모델 간 전환
✅ 하나의 통합으로 전체 자체 관리 백엔드 대체

📊 수개월이 아닌 며칠 만에 포트폴리오 자문가를 출시하는 핀테크 팀

상황: 한 핀테크 스타트업이 프리미엄 대시보드 기능으로 AI 기반 포트폴리오 분석을 제공하려고 합니다. 엔지니어링 팀은 OpenAI Agents SDK를 평가했지만, 첫 사용자 대면 기능을 출시하기 전까지 메모리 영속성, 금융 문서용 RAG, 시장 데이터 도구 통합, 멀티모델 라우팅을 위한 수개월의 인프라 작업과 40,000달러에서 120,000달러 이상의 개발 비용이 필요할 것으로 추정했습니다.

Jenova 에이전트 API: 도메인 특화 지침으로 금융 자문가 에이전트를 정의하고, MCP로 시장 데이터 피드를 연결하며, 금융 참고 자료를 업로드합니다. 기본 제공 메모리, 관리형 RAG, 프로덕션급 인프라를 바탕으로 며칠 만에 프로덕션에 출시할 수 있습니다.

✅ 수개월이 아닌 수주 내 프로덕션 출시
✅ 지속적인 자문 관계를 위한 영속 세션 메모리 — 외부 상태 저장소 불필요
✅ 구축할 벡터 데이터베이스, 메모리 인프라, 모델 제공업체 관리 없음

📱 대규모 적응형 튜터링을 배포하는 에듀테크 기업

상황: 25,000명의 학생에게 서비스를 제공하는 한 교육 플랫폼은 5개 과목에 걸쳐 개인화된 AI 튜터가 필요합니다. 각 튜터에는 커리큘럼 특화 지식, 영속적인 학생 진도 추적, 멀티모델 지원이 요구됩니다.

직접 구축 프레임워크 방식: OpenAI Agents SDK를 사용해 과목별 에이전트 구성을 만들고, 외부 데이터베이스로 학생별 메모리 영속성을 구현하며, 커리큘럼 자료를 위한 벡터 데이터베이스를 프로비저닝하고, 품질과 비용 균형을 위한 모델 라우팅을 관리해야 합니다. 통합 계층만으로도 전체 개발 노력의 10~30%를 차지합니다.

Jenova 에이전트 API: 커리큘럼 특화 지침과 자료를 갖춘 과목별 맞춤형 튜터 에이전트를 생성합니다. API는 모든 동시 학생 세션에서 세션 메모리(학생 진도가 자동 유지됨), RAG(업로드 시 커리큘럼 자료 인덱싱), 모델 라우팅을 처리합니다.

✅ 각 학생에게 지속적이고 개인화된 학습 컨텍스트 제공
✅ 검색 파이프라인 재엔지니어링 없이 지식 베이스 업데이트 배포
✅ 인프라가 아닌 에이전트를 추가해 새 과목으로 확장

🎯 여러 고객사를 위한 AI 기능을 출시하는 개발 에이전시

상황: 한 소프트웨어 에이전시가 세 고객사를 위한 AI 기반 기능 구축 계약을 체결했습니다. 의료 문진 스크리닝, 법률 계약 검토, 이커머스 상품 탐색이 대상입니다. 각각에 OpenAI Agents SDK를 사용하면 고객사별로 메모리 인프라, RAG 파이프라인, 도구 통합, 호스팅 환경을 중복 구축해야 합니다.

Jenova 에이전트 API: 하나의 통합, 하나의 API 키로 충분합니다. 고객사별로 도메인 특화 지침, 모델, 지식 베이스, 도구를 갖춘 맞춤형 에이전트를 만드세요. 각 에이전트는 자동으로 프로덕션급 관리형 인프라에서 실행됩니다. 세 프로젝트 모두 동일한 플랫폼에서 출시할 수 있습니다.

✅ 하나의 통합으로 무제한 고객사 프로젝트까지 확장
✅ 고객사별 제공업체 관리 없이 고객사별 모델 선택
✅ 인프라 복제가 아닌 제품 로직에 엔지니어링 시간 투자

자주 묻는 질문

Jenova 에이전트 API는 OpenAI Agents SDK와 어떻게 다른가요?

OpenAI Agents SDK는 에이전트, 인계, 가드레일, 트레이싱 등의 에이전트 프리미티브를 제공하는 Python 프레임워크이지만, 호스팅, 확장, 메모리 영속성, RAG, 도구 통합은 개발자가 직접 처리해야 합니다. Jenova 에이전트 API는 완전 관리형 백엔드입니다. 하나의 통합으로 오케스트레이션, 멀티모델 라우팅, 메모리, 스토리지, RAG, 도구를 처리합니다. 에이전트가 무엇을 할지 정의하면, 인프라가 실행 방식을 처리합니다.

Jenova 에이전트 API 비용은 얼마인가요?

API는 크레딧 기반 모델을 사용합니다. 사용한 모델과 복잡도에 따라 상호작용별로 비용을 지불합니다. 고정 좌석 수, 연간 구독, 최소 약정이 없습니다. 필요에 따라 크레딧을 추가하고 수요에 맞춰 사용량을 늘리거나 줄일 수 있습니다. 최신 가격 정보는 API 플랫폼에서 확인하세요.

API를 통해 어떤 AI 모델을 사용할 수 있나요?

하나의 통합으로 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Qwen 등의 모델에 통합 액세스를 제공합니다. 에이전트별 또는 요청별로 모델을 선택할 수 있으며, 별도 API 키, 제공업체 계정, 구조화된 출력 호환성 문제가 없습니다. 사용 가능한 모델 목록은 지속적으로 업데이트됩니다. 자세한 내용은 jenova.ai/platform/docs에서 확인하세요.

통합은 얼마나 어려운가요?

네 단계면 됩니다. API 키를 발급받고, 에이전트를 구축하거나 선택하고, 크레딧을 추가한 뒤 첫 요청을 보내세요. 맞춤형 에이전트는 플랫폼에서 구성합니다. 지침을 정의하고, 모델을 선택하고, 지식 베이스를 업로드하고, 도구를 구성하면 됩니다. 인프라 프로비저닝이 필요 없으며,