Инфраструктура памяти Jenova AI превысила 1 млн долларов ARR с более чем 200 000 пользователей в 70+ странах
2026-06-20
НЬЮ-ЙОРК, ШТАТ НЬЮ-ЙОРК — 18 июня 2026 г. — Azeroth Inc., технологическая компания из Нью-Йорка и разработчик платформы ИИ-агентов Jenova, сегодня объявила, что ее архитектура постоянной памяти позволила платформе достичь годового регулярного дохода (ARR) более 1 миллиона долларов и привлечь более 200 000 пользователей в более чем 70 странах, при этом почти 100% этого роста было органическим.
Основная идея Jenova заключается в том, что ИИ-агенты должны становиться умнее, чем дольше вы их используете. Каждое взаимодействие, каждый загруженный документ, каждое предпочтение, выраженное в одном контексте, переносится в следующий. Память — это не дополнение. Это основа продукта, и именно она отличает Jenova от универсальных инструментов ИИ, которые сбрасываются с каждой сессией.
Pinecone, чья векторная база данных лежит в основе уровня извлечения данных Jenova, опубликовала подробное исследование, освещающее архитектуру и ее влияние.
Как работает память Jenova
Jenova предоставляет сотни специализированных ИИ-агентов: от Manga Creator, обеспечивающего визуальную согласованность на сотнях страниц, до Fundamental Stock Analyst, запускающего исследовательские конвейеры из нескольких источников, и Roleplay Game Master, поддерживающего постоянное состояние мира в неограниченном количестве сессий. Каждый агент — это автоматизированная экспертная система, разработанная для конкретной области с закодированными рабочими процессами, а не просто обертка для промптов над универсальной моделью.
Что со временем увеличивает ценность этих агентов, так это память. Каждый разговор, каждый загруженный файл, каждый фрагмент контекста, предоставленный пользователем, сохраняется, индексируется и доступен для извлечения. Когда пользователь отправляет сообщение, конвейер оркестрации Jenova определяет, какие предыдущие знания релевантны, извлекает их и вставляет в контекст агента перед генерацией ответа. агент работает с отобранным представлением полной истории пользователя, а не только с текущим окном диалога.
Система памяти прошла четыре основных этапа развития:
- Неограниченная история разговоров. Каждый обмен сообщениями сохраняется без сжатия или срока действия. Самая длинная активная сессия на платформе накопила более 16 миллионов токенов. Вместо того чтобы принудительно помещать всю эту историю в контекст, система извлечения Jenova выборочно предоставляет то, что релевантно для текущего взаимодействия. Ничего не теряется, но и ничего нерелевантного не отвлекает внимание агента.
- Интеграция документов и веб-контента. Уровень памяти выходит за рамки разговоров и индексирует загруженные файлы в более чем 40 форматах (PDF, DOCX, XLSX, CSV, TXT, файлы с кодом, изображения и многое другое), а также внешний веб-контент. При составлении ответов агенты используют как предоставленные пользователем материалы, так и историю сессии.
- Общая память между агентами. Структурированный уровень памяти предоставляет каждому агенту на платформе доступ к контексту на уровне пользователя, который сохраняется не только между сессиями, но и между агентами. То, что один агент узнает о пользователе, доступно любому другому агенту, с которым взаимодействует пользователь. Примерно каждый четвертый пользователь на платформе имеет активную общую память между агентами.
- Извлечение на основе намерений. Последнее изменение в архитектуре отделяет намерение пользователя от необработанного текста сообщения перед извлечением. Внутренние оценки показали улучшение точности извлечения на 20-25 процентных пунктов, что означает, что агенты значительно чаще находят нужный предыдущий контекст, особенно в длительных сессиях с большой историей для поиска.
Результаты
Архитектура памяти обеспечивает измеримые результаты по всем ключевым показателям. Как независимо документирует опубликованное исследование Pinecone:
- Сокращение потребления токенов на 70-95% на каждого агента. Более половины всех сообщений на платформе происходят в достаточно глубоких сессиях, где включение полной истории было бы непомерно дорогим или полностью превысило бы лимиты модели. Выборочное извлечение заменяет грубую силу внедрения контекста. Для типичных активных сессий это сокращает потребление токенов на 70-80%. Для глубоких сессий — на 85%. Для самых длительных интенсивных сессий сокращение превышает 95%. Эта экономия напрямую отражается на валовой прибыли.
- Задержка извлечения менее 10 мс. Извлечение из памяти занимает несколько миллисекунд, что достаточно быстро, чтобы быть незаметным в диалоговом взаимодействии, где пользователи ожидают немедленных ответов.
- Высокое удержание клиентов за счет накопленных знаний. Самые активные пользователи платформы, сосредоточенные на рабочих процессах с интенсивным использованием памяти, таких как ролевые игры, творческое письмо и длительные специализированные исследования, тратят от 500 до 2000 долларов в месяц. Сотни сессий накопленного контекста создают базу знаний, которую невозможно воссоздать где-либо еще. Эта история является стоимостью переключения, которая увеличивается с каждым взаимодействием.
- Органический рост за счет качества памяти. Рост Jenova был почти полностью органическим. Сегмент ролевых игр, на который приходится около 30% всех пользователей, наиболее ярко иллюстрирует эту закономерность: около 60% новых платящих пользователей в этой категории приходят по сарафанному радио. Когда пользователи объясняют, почему они рекомендуют платформу, качество памяти — это та функция, которую они упоминают чаще всего. Пользователи, которые пробовали специализированные ИИ-продукты для ролевых игр, постоянно указывают на постоянный уровень знаний Jenova как на причину своего перехода.
- Ноль инцидентов в продакшене, связанных с памятью, с момента запуска. Для платформы, где надежность памяти является частью обещания продукта, такой операционный послужной список является основополагающим.
Возможности платформы
Уровень памяти работает вместе с более широкой инфраструктурой Jenova:
- Ведущее использование агентских инструментов. 97,3% успешных вызовов инструментов во всех интеграциях MCP с неограниченным масштабированием инструментов.
- Поддержка нескольких моделей. Передовые модели от OpenAI, Anthropic, Google и других ведущих провайдеров доступны через единый интерфейс.
- Полный паритет функций. Веб, iOS и Android со всеми настройками, синхронизированными между устройствами.
Что дальше
Дорожная карта Jenova углубляет инвестиции в память и извлечение данных по трем направлениям:
- Мультимодальная память. Расширение извлечения для охвата изображений с помощью мультимодальных вложений, что даст таким агентам, как Manga Creator, возможность семантического, а не структурного извлечения из визуальной истории пользователя.
- Проактивные агенты. Асинхронные и фоновые возможности агентов позволят им проактивно извлекать и обрабатывать контекст. Биржевой аналитик, который предоставляет релевантный контекст портфеля до того, как пользователь спросит. Творческий агент, который готовит контекст непрерывности до начала сессии.
- Управляемый Agent API. Когда Jenova откроет свою платформу для сторонних разработчиков, сторонние агенты будут строиться на той же инфраструктуре памяти, что и собственные агенты Jenova, с полностью управляемой памятью, RAG и оркестрацией рабочих процессов агентов. Постоянные, основанные на извлечении знания станут возможностью на уровне платформы, а не чем-то, что каждый разработчик должен создавать с нуля.
О Jenova
Jenova хостит быстрорастущую экосистему специализированных ИИ-агентов, разработанных для конкретных профессиональных и творческих задач, сочетая глубокие знания в предметной области, многошаговую оркестрацию рабочих процессов и постоянную память для предоставления экспертных систем, ценность которых со временем растет. Платформе доверяют пользователи в более чем 70 странах, от отдельных студентов и исследователей до команд в компаниях из списка Fortune 500.
Контакт
Azeroth Inc. Электронная почта: [email protected] Веб-сайт: www.jenova.ai