Jenova Agent API: Uma API para Impulsionar Todo o Backend do Seu Agente


2026-07-21


Construir Agentes de AI em produção ainda significa conectar APIs de provedores de LLM, frameworks de orquestração, bancos de dados vetoriais, armazenamentos de memória, servidores de ferramentas e a infraestrutura necessária para manter tudo funcionando sob tráfego real. A Jenova Agent API elimina tudo isso — uma API que substitui toda a sua stack de Agentes DIY pelo primeiro backend de Agentes totalmente gerenciado do mercado.

✅ Defina Agentes personalizados em minutos — instruções, modelos, bases de conhecimento e ferramentas
✅ Qualquer modelo da OpenAI, Anthropic, Google, xAI e DeepSeek — um endpoint, sem lock-in
✅ Memória persistente, armazenamento gerenciado e RAG integrado — zero infraestrutura para provisionar
✅ Orquestração testada em produção e integrações de ferramentas MCP desde o primeiro dia

Jenova Agent API — Uma API para Impulsionar Todo o Backend do Seu Agente

Você traz a expertise do domínio. A API cuida de todo o resto. Para entender por que isso importa, veja o que realmente é necessário para lançar um Agente em produção hoje — e por que o cenário atual de frameworks, SDKs e serviços gerenciados ainda deixa os problemas mais difíceis sem solução.

Resposta Rápida: O Que É a Jenova Agent API?

A Jenova Agent API é um backend de Agentes totalmente gerenciado que permite aos desenvolvedores criar, configurar e implantar Agentes de AI personalizados por meio de uma única integração — substituindo a orquestração DIY, o roteamento de modelos, a memória, o armazenamento, o RAG e a infraestrutura de ferramentas.

Principais capacidades:

  • Crie Agentes personalizados com instruções específicas, seleção de modelos, bases de conhecimento privadas e configurações de ferramentas
  • Orquestração de Agentes que coordena automaticamente modelos, ferramentas, memória e recuperação
  • Acesso a múltiplos modelos da OpenAI, Anthropic, Google, xAI e DeepSeek — sem lock-in de fornecedor
  • Memória de conversa ilimitada e contexto persistente integrados a cada sessão
  • Bancos de dados relacionais e vetoriais totalmente gerenciados com RAG integrado
  • Integrações ilimitadas de ferramentas MCP prontas para uso

O Problema: Lançar Agentes de AI É um Problema de Infraestrutura

Projeta-se que o mercado de Agentes de AI cresça de US$ 10,9 bilhões para US$ 182,9 bilhões até 2033, a uma CAGR de 49,6%. Com mais de 170 startups de Agentes de AI mapeadas em 26 categorias e 51% das organizações já usando Agentes de alguma forma, a demanda não é o gargalo. A entrega é.

Levar Agentes do protótipo à produção é onde as equipes de engenharia encontram a barreira:

  • Complexidade de orquestração — coordenar modelos, ferramentas, memória e recuperação em fluxos de trabalho de múltiplas etapas
  • Fragmentação de fornecedores de modelos — gerenciar integrações, SDKs e faturamento separados para cada provedor de LLM
  • Gestão de contexto e memória — criar armazenamentos de estado externos para conversas persistentes
  • Engenharia de pipelines de RAG — provisionar bancos de dados vetoriais, ajustar a recuperação e gerenciar pipelines de embeddings
  • Sobrecarga de integração de ferramentas — conectar servidores MCP, wrappers de API e fluxos de autenticação para cada serviço externo
  • Tempo até a produção — meses de trabalho de infraestrutura antes que o Agente faça algo útil

Diagrama de arquitetura de Agentes de AI que ilustra a complexidade de coordenar modelos, ferramentas, sistemas de memória e integrações externas

A Lacuna Entre Ferramentas e Produção

Agentes de AI falham entre 70% e 95% das vezes em ambientes de produção, dependendo da complexidade da tarefa

A causa não é a qualidade do modelo — é tudo ao redor do modelo. Transferências quebradas entre etapas, desvio de contexto em fluxos de trabalho de longa duração e falhas silenciosas por timeouts de API não tratados se acumulam em cada estágio da execução.

O cenário atual de ferramentas oferece soluções parciais em cada camada, mas nada cobre toda a stack:

Estima-se que 88% dos Agentes de AI empresariais que funcionam em demonstrações falham quando implantados em fluxos de trabalho reais

Como observa a análise da Kearney sobre o mercado de AI agêntica, desenvolver capacidades agênticas do zero exige "talento técnico altamente especializado, escasso, caro e difícil de recrutar". O mercado de infraestrutura ainda é incipiente, e a maioria das equipes fica presa entre meses de trabalho de infraestrutura DIY ou lock-in a um único fornecedor.

Esse é exatamente o problema que a Jenova Agent API foi criada para eliminar.

A Solução: A Jenova Agent API

A Jenova Agent API é o primeiro backend de Agentes totalmente gerenciado — uma API que cuida da orquestração, do roteamento de modelos, da memória, do armazenamento, do RAG e da integração de ferramentas para que você possa se concentrar no que o seu Agente faz, e não em manter a infraestrutura funcionando. Defina o comportamento do seu Agente, conecte seu conhecimento, escolha seu modelo e implante — o restante é resolvido.

Stack de Agentes DIYJenova Agent API
Integrar separadamente APIs de 3 a 5 provedores de LLMUm endpoint, qualquer modelo — OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek
Criar orquestração com LangGraph / CrewAI / AutoGenOrquestração testada em produção integrada
Provisionar e gerenciar bancos de dados vetoriais para RAGArmazenamento vetorial totalmente gerenciado com RAG integrado
Implementar memória externa e gestão de estadoMemória persistente ilimitada por sessão, zero configuração
Conectar manualmente servidores MCP e integrações de ferramentasMCP nativo da plataforma com conexões ilimitadas de ferramentas
Semanas para definir, testar e iterar o comportamento do AgenteCriação de Agentes personalizados em minutos
Criar, implantar e escalar sua própria infraestruturaInfraestrutura gerenciada de nível de produção

Agentes Personalizados em Minutos

Este é o núcleo da experiência do desenvolvedor. Em vez de meses de engenharia de pipelines para colocar um Agente especializado em funcionamento, você define quatro coisas:

  • Instruções — as regras comportamentais, a expertise do domínio e as diretrizes de resposta que moldam a personalidade e as capacidades do seu Agente
  • Modelo — escolha o modelo ideal para seu caso de uso entre OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek ou outros. Altere a qualquer momento sem mudanças de código.
  • Base de conhecimento — envie documentos, especificações de produtos, wikis internos, guias de conformidade — tudo que o seu Agente precisa para raciocínio específico do domínio. O RAG é tratado automaticamente.
  • Ferramentas — conecte servidores MCP e integrações nativas da plataforma. Gmail, Calendar, Search, Notion ou qualquer endpoint MCP personalizado com o qual seu Agente precise interagir.

Você traz a expertise do domínio. A API cuida da orquestração, da recuperação, da memória e da infraestrutura. O Agente que você define fica imediatamente acessível por meio de um endpoint REST padrão — pronto para produção desde a primeira chamada.

Orquestração Integrada

Cada chamada de API passa por uma camada de orquestração testada em produção que coordena automaticamente modelos, ferramentas, memória e recuperação. Fluxos de trabalho de múltiplas etapas, chamadas de ferramentas, raciocínio aumentado por recuperação e recuperação de erros são tratados pela plataforma — não por código personalizado na sua aplicação. Sem instalação de framework, sem definições de grafo, sem código repetitivo de máquina de estados. O mesmo mecanismo de orquestração foi testado em produção com mais de 30.000 usuários em mais de 70 países.

Qualquer Modelo, Um Endpoint

Acesse modelos da OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek e muito mais por meio de uma única integração. Atribua modelos diferentes a Agentes diferentes conforme a tarefa — um Agente focado em raciocínio em um provedor, um Agente de resposta rápida em outro — tudo pelo mesmo endpoint. Quando novos modelos são lançados, eles ficam disponíveis sem migração. Sem SDKs separados, sem fluxos de autenticação por provedor, sem lock-in de fornecedor.

Memória e Contexto Persistentes

Cada sessão inclui memória de conversa ilimitada e contexto persistente. Seu Agente se lembra de interações passadas, preferências do usuário e projetos em andamento sem armazenamentos de estado externos. Sem Redis, sem bancos de dados de sessão, sem lógica de invalidação de cache. A memória está integrada à camada de infraestrutura e escala automaticamente.

Armazenamento Totalmente Gerenciado e RAG Integrado

A plataforma fornece bancos de dados relacionais e vetoriais gerenciados. Envie documentos para a base de conhecimento do seu Agente, e o raciocínio aumentado por recuperação funciona automaticamente — segmentação, embeddings, indexação e recuperação são tratados sem configuração. Sem provisionamento de banco de dados vetorial, sem manutenção de pipeline de embeddings, sem ajuste de limiares de recuperação.

Ferramentas MCP Prontas para Uso

Conecte serviços externos por meio do suporte MCP nativo da plataforma. Gmail, Google Calendar, Drive, Search, Notion e qualquer servidor MCP remoto estão disponíveis sem código de integração personalizado. Defina quais ferramentas seu Agente pode acessar, e a camada de orquestração cuida da invocação, da autenticação e do tratamento da resposta.

Veja como é uma solicitação:

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"
      }
    ]
  }'

Uma chamada. Orquestração, roteamento de modelos, memória, recuperação da base de conhecimento e acesso a ferramentas acontecem por trás do endpoint. A documentação completa aborda autenticação, endpoints, esquemas de solicitação/resposta e configuração de Agentes personalizados.

Em Comparação com LangChain e LangGraph

LangChain e LangGraph são as ferramentas open source mais amplamente adotadas para criar Agentes de AI. O LangGraph oferece um runtime baseado em grafos com gestão explícita de estado e checkpointing — primitivas poderosas para fluxos de trabalho complexos e ramificados. Mas são frameworks, não serviços gerenciados, e essa distinção gera um custo operacional real:

O checkpointing explícito e o modelo de grafos do LangGraph são realmente poderosos para desenvolvedores que precisam de controle granular sobre fluxos de trabalho complexos e estão dispostos a assumir a infraestrutura. Mas, para equipes que querem lançar Agentes — e não criar e operar infraestrutura de Agentes — a Jenova Agent API oferece orquestração, memória, RAG e roteamento de modelos como um serviço gerenciado. Sem definições de grafo, sem orquestração de containers, sem provisionamento de bancos de dados vetoriais.

Em Comparação com OpenAI Agents SDK

O OpenAI Agents SDK é um framework leve e open source criado em torno de quatro primitivas: Agents, Tools, Handoffs e Guardrails. Ele inclui rastreamento integrado, funciona com mais de 100 LLMs por meio da Chat Completions API e permite que desenvolvedores comecem rapidamente com apenas algumas linhas de código.

Mas o SDK é intencionalmente incompleto — por design:

A força do SDK é a simplicidade e a prototipagem rápida. Mas seu design "transfere a responsabilidade ao desenvolvedor quando comportamentos avançados são necessários". A Jenova Agent API é, na prática, o que você teria de criar sobre o Agents SDK — memória, RAG, armazenamento gerenciado, roteamento multimodelo e infraestrutura de produção — entregue como serviço gerenciado desde a primeira chamada de API.

Em Comparação com Claude Managed Agents

Claude Managed Agents, lançado em beta público em abril de 2026, é o análogo existente mais próximo de um backend de Agentes gerenciado. A Anthropic executa o loop de execução, cuida do sandboxing, da persistência de sessão, da compactação de contexto e da recuperação após falhas. Ele remove uma carga operacional real — e é especialmente forte para workloads assíncronos de longa duração.

Mas vem com restrições rígidas:

A Jenova Agent API oferece o benefício de infraestrutura gerenciada do Claude Managed Agents — sem o lock-in a um único fornecedor. Execute Agentes na OpenAI, Anthropic, Google, xAI ou DeepSeek pelo mesmo endpoint. Altere modelos por Agente ou por solicitação. Sem dependência de fornecedor, sem risco de depender de um único provedor.

O Panorama Completo

CapacidadeJenova Agent APILangChain / LangGraphOpenAI Agents SDKClaude Managed Agents
InfraestruturaTotalmente gerenciadaAuto-hospedadaAuto-hospedadaGerenciada pela Anthropic
Suporte a modelosOpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek + maisQualquer um (integração manual)Mais de 100 via Chat Completions (otimizado para OpenAI)Somente Claude
Memória integrada✅ Ilimitada, persistente❌ Crie a sua❌ Somente sessão✅ No servidor
RAG integrado✅ Armazenamento vetorial gerenciado❌ Crie o seu❌ Não incluído❌ Limitado
Orquestração✅ Automática✅ Baseada em grafo (configuração manual)✅ Loop básico✅ Harness gerenciado
Ferramentas MCP✅ Nativas da plataforma❌ Crie as suas❌ Somente ferramentas OpenAI✅ Compatível
Agentes personalizadosMinutos (instruções + modelo + conhecimento + ferramentas)Horas a dias (código + infraestrutura)Minutos (somente código, sem infraestrutura)Minutos (configuração, somente Claude)
Lock-in de fornecedorNenhum — altere modelos a qualquer momentoBaixo (Apache 2.0)Médio (ferramentas hospedadas prendem à OpenAI)Alto (somente Claude + infraestrutura Anthropic)
Status de produçãoTestado com mais de 30 mil usuáriosDepende da sua infraestruturaDepende da sua infraestruturaBeta público

O Que Você Pode Criar

O poder dos Agentes personalizados é que você define a expertise. A API fornece a infraestrutura para executá-la. Veja como isso se aplica a diferentes domínios:

Recursos de AI Voltados ao Cliente

Crie um Agente que conhece seu produto em detalhes — envie sua documentação, FAQs e guias de solução de problemas como base de conhecimento, defina diretrizes de resposta compatíveis com a voz da sua marca e conecte-o ao seu CRM e sistema de tickets via MCP. Seus clientes interagem com um Agente de suporte que realmente entende seu produto, mantém o contexto entre conversas e toma ações em nome deles. Sem equipe de ML. Sem pipeline de recuperação para criar.

Automação de Operações Internas

Crie Agentes que cuidam de fluxos de trabalho internos — um Agente de onboarding com as políticas e procedimentos da sua empresa como base de conhecimento, um Agente de relatórios conectado às suas ferramentas de dados ou um Agente de revisão de conformidade com seus documentos regulatórios carregados. Cada um é uma definição de Agente personalizada e uma chamada de API — não um projeto de engenharia de seis meses.

Análise Específica de Domínio

Crie Agentes para análise especializada combinando o modelo certo com a base de conhecimento certa. Um Agente de modelagem financeira com seus frameworks de avaliação. Um Agente de revisão jurídica com seus modelos de contrato e biblioteca de cláusulas. Um Agente de pesquisa com seus conjuntos de dados proprietários. A expertise do domínio está em suas instruções e base de conhecimento — a API cuida do raciocínio, da recuperação e da execução de múltiplas etapas.

Fluxos de Trabalho Multiagente

Combine Agentes especializados que cuidam, cada um, de uma etapa de um pipeline maior. Um Agente ingere e estrutura dados, outro os analisa e um terceiro gera a saída — cada um com seu próprio modelo otimizado, base de conhecimento e configuração de ferramentas. Orquestre entre Agentes por meio da lógica da sua aplicação enquanto cada Agente individual é executado em infraestrutura totalmente gerenciada.

Obtenha sua chave de API gratuitamente em jenova.ai/platform e comece a criar.

Como Funciona

Do zero a um Agente personalizado pronto para produção em quatro etapas:

Etapa 1: Obtenha Sua Chave de API

Crie uma conta em jenova.ai/platform e gere sua chave de API. Uma chave, um ponto de integração — sem credenciais separadas por provedor de modelo ou serviço.

Etapa 2: Crie Seu Agente Personalizado

Defina o comportamento do seu Agente: escreva as instruções que moldam sua expertise, selecione o modelo adequado ao seu caso de uso, envie documentos para sua base de conhecimento e configure o acesso a ferramentas. O Agente é identificado por um slug e fica imediatamente acessível pela API.

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

Etapa 3: Adicione Créditos

Adicione créditos de API à sua conta. Os créditos são consumidos com base no uso — os modelos, ferramentas e armazenamento que seus Agentes utilizam por solicitação. Sem licenças fixas, sem compromissos mínimos.

Etapa 4: Faça Sua Primeira Chamada

Envie uma solicitação e receba uma resposta totalmente orquestrada:

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"
      }
    ]
  }'

O Agente cuida automaticamente do raciocínio de múltiplas etapas, da recuperação da base de conhecimento, das chamadas de ferramentas e da geração de respostas. A referência completa de endpoints, os detalhes de autenticação e os esquemas de resposta estão disponíveis na documentação da API.

Resultados e Casos de Uso

🚀 Startup de EdTech Lançando Tutoria de AI em Dias, Não Meses

Cenário: Uma startup de edtech com cinco pessoas precisa de tutoria adaptativa por AI em sua plataforma de aprendizagem antes do início do ano letivo.

Abordagem Tradicional: De 2 a 3 meses criando orquestração, integrando um LLM, configurando um banco de dados vetorial para documentos curriculares, criando uma camada de memória para acompanhar o progresso dos alunos e implantando infraestrutura. Estimativa: US$ 50 mil a US$ 150 mil em tempo de engenharia e serviços de nuvem.

Jenova Agent API: A equipe cria um Agente de tutoria personalizado — envia seu currículo como base de conhecimento, define instruções pedagógicas para ensino adaptativo, seleciona um modelo otimizado para raciocínio — e o integra em um único sprint. A memória acompanha automaticamente o progresso de cada aluno entre sessões.

  • Meses de trabalho de infraestrutura substituídos por uma definição de Agente e uma integração
  • Armazenamento de documentos e RAG integrados para materiais curriculares — sem configuração de banco de dados vetorial
  • Memória persistente acompanha o progresso dos alunos sem gestão de estado externa

💼 Plataforma SaaS Adicionando Análise de AI Sem uma Equipe de ML

Cenário: Uma plataforma de analytics B2B quer oferecer insights com tecnologia de AI a clientes empresariais sem contratar uma equipe dedicada de engenharia de ML.

Abordagem Tradicional: Contratar de 3 a 4 engenheiros de ML, passar mais de 6 meses criando um pipeline de Agentes personalizado e manter a infraestrutura indefinidamente. Cada atualização de modelo exige nova integração.

Jenova Agent API: A equipe cria um Agente de análise personalizado com seus frameworks de domínio como base de conhecimento e o conecta às fontes de dados via MCP. Implanta por meio da API existente. Troca de modelos conforme surgem opções melhores — sem alterações de código.

  • Nenhuma equipe de ML necessária — a expertise do domínio está na definição do Agente
  • A memória persistente retém automaticamente o contexto dos clientes entre sessões
  • Independente de modelo: atualize para um modelo melhor alterando uma configuração, não reescrevendo código

⚕️ Empresa de Saúde Implantando Agentes Especializados em Vários Departamentos

Cenário: Uma empresa de tecnologia em saúde precisa de diferentes capacidades de AI em três departamentos — suporte à decisão clínica, comunicação com pacientes e operações administrativas — cada um com requisitos de conformidade e bases de conhecimento distintos.

Abordagem Tradicional: Criar três pipelines de Agentes separados, cada um com sua própria integração de modelo, sistema de recuperação, proteções de conformidade e infraestrutura de implantação. Triplo de engenharia, tripla de manutenção.

Jenova Agent API: Crie três Agentes personalizados na mesma infraestrutura — cada um com suas próprias instruções, base de conhecimento, regras de conformidade e configurações de ferramentas. Todos os três são implantados pelo mesmo endpoint. Infraestrutura compartilhada, comportamento de Agente isolado.

  • Uma integração atende aos três departamentos — sem infraestrutura duplicada
  • A base de conhecimento e as instruções de cada Agente são totalmente isoladas
  • Armazenamento gerenciado e RAG tratam documentação de conformidade em escala

📱 Desenvolvedor Eliminando o Ciclo de Reconstrução

Cenário: Um desenvolvedor reconstruiu o recurso de AI de seu produto três vezes — uma para cada migração de provedor de LLM. Cada reconstrução levou seis semanas e quebrou os fluxos de trabalho de usuários existentes.

Abordagem Tradicional: Acoplamento rígido a um único provedor de modelos. Cada troca de provedor exige mudanças de código, testes de regressão e nova implantação em toda a stack. Com Claude Managed Agents, migrar significa recriar do zero a orquestração, o sandboxing e a recuperação após falhas — o runtime não é transferido.

Jenova Agent API: Crie o Agente uma vez. Quando um modelo melhor for lançado, altere no nível de configuração do Agente — sem mudanças de código, sem nova implantação, sem fluxos de trabalho quebrados. A vantagem em relação tanto às stacks DIY quanto aos serviços gerenciados de provedor único não é apenas a velocidade de lançamento — é nunca mais precisar reconstruir.

  • Independente de modelo por design — troque de provedor sem tocar no código da aplicação
  • Uma integração sobrevive a todas as gerações de modelos
  • A memória integrada mantém o contexto e as preferências dos usuários independentemente das mudanças de modelo

Perguntas Frequentes

Quanto custa a Jenova Agent API?

A API usa um modelo baseado em créditos — você paga pelo que seus Agentes consomem com base nos modelos, ferramentas e armazenamento utilizados por solicitação. Sem licenças fixas por usuário, sem compromissos mínimos. Adicione créditos quando necessário e escale conforme o uso. Os preços detalhados estão disponíveis em jenova.ai/platform.

Quais modelos estão disponíveis pela API?

A Jenova Agent API fornece acesso a modelos da OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek e provedores adicionais por meio de um único endpoint. Novos modelos ficam disponíveis pela mesma integração à medida que são lançados — sem necessidade de atualizações de SDK ou migração. Atribua modelos diferentes a Agentes diferentes conforme a tarefa.

Com que rapidez posso criar e implantar um Agente personalizado?

Em minutos. Defina as instruções do seu Agente, selecione um modelo, envie sua base de conhecimento, configure as ferramentas, e o Agente ficará imediatamente acessível pela API. Não há etapa de treinamento, pipeline de implantação ou infraestrutura para provisionar. O gargalo é definir o que seu Agente deve fazer — não colocá-lo para funcionar.

Como isso é diferente de LangChain, OpenAI Agents SDK ou Claude Managed Agents?

Frameworks open source como LangChain e LangGraph fornecem primitivas de orquestração, mas exigem que você crie, hospede e escale tudo por conta própria — memória, RAG, infraestrutura e toda a stack. O OpenAI Agents SDK é intencionalmente leve: sem memória integrada, sem RAG e sem infraestrutura gerenciada. Claude Managed Agents cuida do runtime, mas prende você exclusivamente aos modelos Claude na infraestrutura da Anthropic. A Jenova Agent API é o primeiro backend totalmente gerenciado que combina flexibilidade independente de modelo, memória e RAG integrados e infraestrutura de produção — por meio de uma única integração.

A API está pronta para produção?

Sim. A API é executada em infraestrutura gerenciada de nível de produção, sustentada pelo mesmo mecanismo de orquestração testado com mais de 30.000 usuários em mais de 70 países. Endpoints estáveis, escalabilidade gerenciada e zero infraestrutura para você manter.

Quão difícil é a integração?

Quatro etapas: obtenha uma chave de API, crie seu Agente, adicione créditos e faça uma chamada. A API segue convenções REST padrão. Se você consegue fazer uma solicitação HTTP, consegue executar um Agente de produção. A documentação completa aborda autenticação, endpoints, formatos de solicitação/resposta e configuração de Agentes.

Conclusão

A lacuna entre demonstrações de Agentes de AI e implantações em produção não é a inteligência do modelo — é a infraestrutura. Orquestração, roteamento de modelos, memória, RAG e integração de ferramentas são o trabalho de engenharia que impede a maioria dos projetos de Agentes de serem lançados. Frameworks open source fornecem blocos de construção, mas deixam a infraestrutura sob sua responsabilidade. SDKs de provedores são deliberadamente incompletos. Serviços gerenciados por provedores trocam a carga operacional pelo lock-in a um único fornecedor.

A Jenova Agent API é o primeiro backend totalmente gerenciado que elimina todo esse conjunto de concessões — defina a expertise do seu Agente, conecte seu conhecimento, escolha qualquer modelo e implante por meio de um endpoint. Agentes personalizados em minutos, não meses. Qualquer modelo, não um fornecedor. Infraestrutura gerenciada, não um problema seu.

Pare de criar infraestrutura de Agentes. Comece a lançar Agentes.

Obtenha sua chave de API e a referência completa em jenova.ai/platform/docs. Explore a plataforma em jenova.ai/platform. Saiba mais em Jenova.