LSAT Tutor AI เป็นเอเจนต์โค้ช LSAT แบบปรับตัวได้ ที่สอน Logical Reasoning, Reading Comprehension และ Argumentative Writing พร้อมสร้างแผนการเรียนที่ออกแบบมาโดยเฉพาะตามคะแนน กรอบเวลา และโรงเรียนกฎหมายที่คุณตั้งเป้าไว้ ต่างจากแชทบอททั่วไปที่ลืมคะแนนวินิจฉัยระหว่างเซสชัน เอเจนต์นี้จะจดจำบันทึกการฝึกทำข้อสอบและจุดอ่อนด้านทักษะของคุณตลอดทั้งรอบการเตรียมตัว สร้างขึ้นบนแพลตฟอร์มรวมของ Jenova โดยผสานโมเดลจาก OpenAI, Anthropic, Google และอื่นๆ เข้ากับเครื่องมือสำหรับสร้างไฟล์ PDF แผนการเรียน สเปรดชีตติดตามคะแนน และการค้นคว้าข้อมูล LSAC แบบเรียลไทม์
LSAT Tutor โค้ช Logical Reasoning ตั้งแต่โครงสร้างของข้อโต้แย้งไปจนถึงความอดทนในการทำข้อสอบ ครอบคลุมทั้งสองส่วน LR ที่มีคะแนน ประเภทที่ให้ผลตอบแทนสูง — Strengthen/Weaken, Necessary and Sufficient Assumption, Flaw และ Inference — จะถูกสอนก่อน ส่วน Parallel Reasoning และประเภทที่เกี่ยวข้องจะตามมาเมื่อพื้นฐาน conditional-logic (contrapositives, sufficient vs. necessary) แน่นแล้ว เอเจนต์ยังเตรียมนักเรียนให้พร้อมรับมือกับความเหนื่อยล้าใน LR2 และส่วนทดลอง (experimental section) ที่อาจเป็น LR ส่วนที่สาม
LSAT Tutor ฝึกฝน Reading Comprehension ครอบคลุมบทความด้านกฎหมาย วิทยาศาสตร์ธรรมชาติ สังคมศาสตร์ มนุษยศาสตร์ และบทความเชิงเปรียบเทียบ การอ่านแบบมีปฏิสัมพันธ์ครอบคลุมหน้าที่ของแต่ละพารากราฟ การติดตามมุมมอง และการทำแผนที่บทความ เพื่อให้หารายละเอียดได้ง่ายแทนการจำ งานเชิงเปรียบเทียบจะเน้นที่ความเห็นตรงกัน ความเห็นต่างกัน และความสัมพันธ์เชิงเสริม เทคนิคด้านอินเทอร์เฟซดิจิทัลรวมถึงการปักหมุดคำถามที่ทำให้ติดขัด การไฮไลต์ความเห็นของผู้เขียนอย่างประหยัด และการตรวจสอบจังหวะเวลาผ่านแถบนำทางในรูปแบบดิจิทัลของ LSAT
LSAT Tutor วิเคราะห์ PrepTests และคะแนนจริงตามส่วนและประเภทคำถาม จากนั้นระบุรูปแบบข้อผิดพลาดที่เกิดซ้ำ แทนที่จะมองแต่ละข้อที่พลาดแบบแยกส่วน หลังจากรายงานผลใหม่ AI จะจัดลำดับความสำคัญของจุดโฟกัสสองถึงสามจุด และปรับงานประจำสัปดาห์เมื่อพบว่าตัวลวงเดิมๆ ยังคงชนะซ้ำๆ — เช่น ตัวเลือก Assumption ที่ไปไกลเกินไป — ความพยายามจะได้รับการยอมรับก่อน จากนั้นตามด้วยการวิเคราะห์แยกตามส่วนและจุดโฟกัสสำหรับการฝึกครั้งต่อไป
LSAT Tutor ปรับการโค้ชให้เข้ากับช่วงคะแนนที่แท้จริงของนักเรียน ได้แก่ พื้นฐานและความมั่นใจสำหรับผู้ที่คะแนนต่ำกว่า 145 งานเติมช่องว่างประเภทที่ให้ผลตอบแทนสูงสำหรับช่วง 145–155 ความแม่นยำและความสม่ำเสมอสำหรับช่วง 155–165 และงานด้านตัวลวงพร้อมการปรับเวลาให้เหมาะสมสำหรับผู้ที่คะแนนเกิน 165+ กรอบเวลาก็เปลี่ยนแผนด้วยเช่นกัน — การจัดลำดับความสำคัญที่ให้ผลกระทบสูงสุดภายในสองสัปดาห์ก่อนวันสอบ หลักสูตรที่เป็นระบบเมื่อยังมีเวลามากกว่าสองเดือน ตารางเน้นวันหยุดสุดสัปดาห์สำหรับผู้ทำงานเต็มเวลา และแผนที่เริ่มจากการวินิจฉัยสำหรับผู้สอบซ้ำ คำถามชี้แจงเกี่ยวกับคะแนนพื้นฐาน โรงเรียนที่ตั้งเป้า GPA และเวลาที่มีจะถูกถามตั้งแต่เนิ่นๆ เพื่อให้แผนไม่กลายเป็นแบบทั่วไป
LSAT Tutor เชื่อมโยงกลยุทธ์ LSAT กับเป้าหมายระดับโรงเรียน โดยไม่กลายเป็นโค้ชเขียนเรียงความสมัครเข้าเรียน เป้าหมายอย่าง T14, T50 และโรงเรียนในภูมิภาค บริบทของ GPA สำหรับรูปแบบ splitter การใช้ประโยชน์จากทุนการศึกษาเมื่อคะแนนสูงกว่าค่ากลางของโรงเรียน และการตัดสินใจว่าจะสอบซ้ำหรือยกเลิกคะแนน ทั้งหมดนี้ล้วนมีผลต่อตัวเลขที่ควรตั้งเป้า เมื่อค่าธรรมเนียม วันสอบ ค่ากลาง หรือกฎรูปแบบข้อสอบมีความสำคัญ เอเจนต์จะค้นคว้าข้อมูลปัจจุบันจาก LSAC, LawHub, ABA 509 และหน้าเว็บของโรงเรียน แทนการอ้างอิงตัวเลขที่จำมาแบบเก่า
| แนวทางแบบดั้งเดิม | LSAT Tutor |
|---|---|
| ลืมคะแนน PrepTest ระหว่างการสนทนา | เก็บประวัติข้อสอบฝึกฝนแบบต่อเนื่อง |
| เผยคำตอบที่ถูกต้องทันที | สอนวิธีคัดตัวเลือกออกก่อนเผยคำตอบ |
| การเตรียมตัวแบบเดียวไม่คำนึงถึงช่วงคะแนน | ปรับตามช่วงคะแนนตั้งแต่ต่ำกว่า 145 ถึง 165+ |
| ค่ากลางและรายละเอียดรูปแบบข้อสอบที่ล้าสมัย | ค้นคว้าข้อมูล LSAC และ ABA 509 แบบเรียลไทม์ |
หน่วยความจำไม่จำกัดเทียบกับความจำเสื่อมของแชทบอท
หากแชทบอทลืมว่าส่วน Logical Reasoning ที่สองของคุณมักจะพังในข้อ Necessary Assumption มันจะมอบหมายแบบฝึกหัดแบบผสมแทนแบบฝึกหัด Assumption เฉพาะทางและงานด้านความอดทนต่อความเหนื่อยล้า LSAT Tutor เก็บรักษาคะแนนพื้นฐาน PrepTest ล่าสุด การวิเคราะห์แยกตามส่วน โรงเรียนที่ตั้งเป้า GPA จำนวนชั่วโมงต่อสัปดาห์ จำนวนครั้งที่พยายามสอบ และทักษะที่เชี่ยวชาญแล้วเทียบกับที่ยังต้องพัฒนา หากไม่มีประวัตินี้ แผนหลายเดือนจะแตกออกเป็นเซสชันที่ไม่เชื่อมโยงกัน สอน Strengthen/Weaken ที่คุณเชี่ยวชาญแล้วซ้ำๆ ในขณะที่บทความเชิงเปรียบเทียบยังไม่ได้รับการแก้ไข
การเข้าถึง AI หลายโมเดล
การเดินอธิบายแบบ Socratic สำหรับข้อ Parallel Reasoning ต้องใช้โมเดลที่รอบคอบและมีบริบทยาว การสร้างแบบฝึกหัด Flaw ใหม่และการดึงข้อมูลจากรายงานคะแนนที่อัปโหลดต้องใช้ความเร็ว LSAT Tutor สามารถสลับไปมาระหว่าง OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen และอื่นๆ สำหรับขั้นตอนเหล่านั้น แทนการถูกจำกัดอยู่เพียง OpenAI เท่านั้นแบบ ChatGPT หรือ Anthropic เท่านั้นแบบ Claude แพ็กเกจแบบเสียเงินยังเพิ่มการเลือกโมเดลแบบกำหนดเองเมื่อคุณต้องการคำอธิบาย contrapositive ที่ละเอียดกว่า เทียบกับการค้นหาค่ากลางที่รวดเร็วกว่า
การผสานเครื่องมืออัจฉริยะสำหรับเวิร์กโฟลว์แบบครบวงจร
LSAT Tutor เปลี่ยนโจทย์ LR ที่วางลงมาหรือรายงานคะแนนที่อัปโหลดให้กลายเป็นระบบการเตรียมตัวที่มีการบันทึกไว้ชัดเจน คือวินิจฉัยประเภทคำถามและรูปแบบตัวลวง จัดลำดับความสำคัญของจุดโฟกัส จากนั้นส่งออกแผนการเรียนเป็น PDF หรือ DOCX ตัวติดตาม PrepTest แบบ CSV และกำหนดวันสำคัญบน Google Calendar สำหรับวันสอบและจังหวะการทำข้อสอบฝึกฝน Google Search และ Google Scholar ดึงข้อมูลกฎการลงทะเบียน LSAC ล่าสุด แหล่งฝึกฝนของ LawHub และค่ากลาง ABA 509 YouTube Search ถูกใช้เมื่อการเดินอธิบายแบบ formal-logic จะช่วยได้มากกว่าข้อความ ห่วงโซ่นี้คือเวิร์กโฟลว์การผลิตจริง ไม่ใช่แชทที่จบลงเมื่อปิดแท็บ
การสอนตามประเภทคำถาม ไม่ใช่การให้เฉลย
LSAT Tutor สร้างขึ้นมาเพื่อสอนแนวทาง คือระบุประเภทคำถาม เดินผ่านกระบวนการคัดตัวเลือกออก ระบุว่าทำไมตัวเลือกที่ดูน่าสนใจถึงเป็นตัวลวง จากนั้นเชื่อมโยงข้อที่พลาดกับหลักการ เช่น ความสับสนระหว่าง sufficient/necessary ผู้ช่วย AI ทั่วไปมักจะเผยคำตอบที่ถูกต้องทันที เอเจนต์นี้จะไม่เผยคำตอบจนกว่านักเรียนจะได้ใช้เหตุผลด้วยตนเองแล้ว ยกเว้นเมื่อพวกเขาได้ลองทำข้อนั้นและอธิบายความคิดของตนแล้ว
ผู้สมัครครั้งแรกที่ตั้งเป้าโรงเรียนระดับ T14 หรือ T50
ผู้สมัครครั้งแรกใช้ LSAT Tutor เพื่อวางแผนคะแนนวินิจฉัยไปสู่เป้าหมายที่เป็นจริงตามระดับเหล่านั้นและ GPA ระดับปริญญาตรี จากนั้นจัดลำดับงาน LR และ RC ไปสู่ตัวเลขนั้น ผลกระทบด้านทุนการศึกษาจากการได้คะแนนสูงกว่าค่ากลางของโรงเรียนเป็นส่วนหนึ่งของการสนทนาเรื่องการตั้งเป้า ไม่ใช่เรื่องรอง
ผู้สอบซ้ำที่ทำได้ไม่ดีหรือคะแนนคงที่
ผู้สอบซ้ำใช้ LSAT Tutor เพื่อวินิจฉัยว่าอะไรผิดพลาดจริงๆ — ช่องว่างด้านเนื้อหา ความเหนื่อยล้าใน LR2 การจับจังหวะเวลา หรือความกังวลในวันสอบ — ก่อนที่จะทำ PrepTest อีกครั้งแบบไม่มีทิศทาง AI ยังช่วยชั่งน้ำหนักว่าคะแนนฝึกฝนสมควรให้พยายามสอบจริงอีกครั้งหรือไม่ และโรงเรียนพิจารณาคะแนนหลายครั้งอย่างไร
มืออาชีพที่ทำงานและมีเวลาต่อสัปดาห์จำกัด
มืออาชีพที่ทำงานใช้ LSAT Tutor สำหรับแผนที่มีประสิทธิภาพ เน้นวันหยุดสุดสัปดาห์ ที่มุ่งเน้นจุดอ่อนที่ให้ผลตอบแทนสูงไม่กี่จุด แทนตารางเรียนแบบเต็มเวลา ความคาดหวังเรื่องเวลายังคงเป็นจริง เพื่อให้แผนอยู่รอดได้ในสัปดาห์การทำงาน 40 ชั่วโมง
ผู้สมัครนอกกระแสหลักและ splitters
ผู้สมัครนอกกระแสหลักและ splitters ใช้ LSAT Tutor เพื่อมองว่า LSAT เป็นส่วนหนึ่งของใบสมัครที่พวกเขายังสามารถขยับได้ ด้วยการพูดคุยอย่างตรงไปตรงมาว่าคะแนนสูงมีปฏิสัมพันธ์กับ GPA ที่ต่ำกว่าอย่างไร (และในทางกลับกัน) ในระดับโรงเรียนที่กำหนด ความคาดหวังด้านกรอบเวลาถูกกำหนดโดยไม่สมมติว่าเป็นเส้นทางแบบดั้งเดิมจากปริญญาตรีสู่โรงเรียนกฎหมาย
ผู้เรียนด้วยตนเองและผู้เสริมหลักสูตรเชิงพาณิชย์
ผู้เรียนด้วยตนเองใช้ LSAT Tutor เป็นโค้ชหลักหรือเป็นที่ทบทวนคำถามที่หลักสูตรแบบเสียเงินไม่ได้อธิบายไว้ชัดเจน เอเจนต์นี้ไม่สมมติว่าใช้วิธีการของบริษัทเตรียมสอบใดโดยเฉพาะ แต่สอนจากโครงสร้างข้อโต้แย้ง ประเภทคำถาม และการฝึกฝนในรูปแบบทางการ
ฟรี สำหรับการสำรวจ Jenova:
Plus ($20/เดือน) สำหรับผู้ใช้ทั่วไป:
Premium ($50/เดือน) สำหรับผู้ใช้งานประจำ:
Pro ($100/เดือน) สำหรับผู้ใช้งานหนัก:
Max ($200/เดือน) สำหรับมืออาชีพ:
Ultra ($500/เดือน) สำหรับมืออาชีพที่ใช้งานหนัก:
Enterprise ($1,000/เดือน) สำหรับองค์กรธุรกิจ:
แพ็กเกจทั้งหมดเรียกเก็บเงินรายเดือนโดยไม่มีขีดจำกัดการใช้งานรายวัน — โควตาทั้งหมดของคุณพร้อมใช้งานทันทีในทุกวันที่เรียกเก็บเงิน
LSAT Tutor AI เป็นโค้ชสอบกฎหมายเฉพาะทางบน Jenova ที่วินิจฉัยคะแนนพื้นฐานของคุณ สอนวิธีการทำ LR และ RC และช่วยให้คุณรับผิดชอบต่อคะแนนเป้าหมายและวันสอบ มันทำหน้าที่เป็นคู่คิด — อธิบายว่าทำไมตัวเลือกหนึ่งจึงถูกต้อง ระบุรูปแบบตัวลวง และปรับงานเมื่อมี PrepTest เข้ามาใหม่ — ไม่ใช่คลังคำถามหรือคลังวิดีโอ นักเรียนใช้มันตั้งแต่การวินิจฉัยครั้งแรกไปจนถึงการจัดลำดับความสำคัญในวันสอบและการวางแผนสอบซ้ำ
LSAT Tutor แตกต่างจาก ChatGPT และ Claude ในสามด้านที่สำคัญต่อการเตรียม LSAT มันเก็บรักษาประวัติ PrepTest ของคุณ รูปแบบข้อผิดพลาดของ Necessary Assumption โรงเรียนที่ตั้งเป้า และ GPA เพื่อไม่ให้การวินิจฉัยต้องเริ่มใหม่ทุกเซสชัน มันสามารถสลับไปมาระหว่าง OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen และอื่นๆ — มีประโยชน์เมื่อการเดินอธิบาย contrapositive ต้องใช้โมเดลที่แตกต่างจากการแยกวิเคราะห์รายงานคะแนน มันยังทำงานเวิร์กโฟลว์แบบครบวงจร คือ ค้นคว้าข้อมูล LSAC และ ABA 509 กำหนดวันสอบบน Google Calendar จากนั้นส่งออกแผนการเรียนและตัวติดตามคะแนน แทนการทิ้งคุณไว้ในเธรดแชท
LSAT Tutor ผสานกับ Google Search, YouTube Search, Google Scholar, Google Calendar และการสร้างไฟล์ (PDF, DOCX, CSV, TXT) การค้นหาครอบคลุมกฎการลงทะเบียน LSAC ล่าสุด ค่ากลางของโรงเรียน และรายงาน ABA 509 YouTube ใช้สำหรับการเดินอธิบาย formal-logic หรือประเภทคำถามเมื่อวิดีโอจะช่วยได้ Calendar เก็บวันสอบและตารางข้อสอบฝึกฝน PDF และ DOCX บันทึกแผนการเรียนและรายงานวิเคราะห์คะแนน CSV ติดตามคะแนน PrepTest และ TXT เก็บชีทสรุป conditional-logic
LSAT Tutor สอนแนวทางและเดินผ่านการคัดตัวเลือกออก แทนการมอบตัวเลือกที่ถูกต้องให้ทันที เมื่อคุณวางโจทย์ลงมา AI จะนำทางคุณไปสู่คำตอบ หากคุณได้ลองทำข้อนั้นแล้วและอธิบายความคิดของคุณ การยืนยันหรือแก้ไขโดยตรงจึงจะเหมาะสม แบบฝึกหัดที่สร้างขึ้นจะถูกระบุว่าเป็นการฝึกฝนแบบ LSAT-style ไม่ใช่เอกสาร LSAC ที่เป็นทางการ
LSAT Tutor ไม่เคยรับประกันการเพิ่มคะแนนที่เฉพาะเจาะจง เอเจนต์สามารถพูดคุยถึงช่วงคะแนนที่เป็นจริงตามความพยายาม กรอบเวลา และจุดเริ่มต้น และจะบอกตรงๆ เมื่อคะแนนฝึกฝนคงที่ตลอดหลายครั้งของการทดสอบ ควรมองด้วยความสงสัยต่อคำสัญญาว่าจะเพิ่มคะแนนได้เท่าไหร่จากติวเตอร์หรือหลักสูตร — ไม่ว่าจะเป็นมนุษย์หรือ AI
LSAT Tutor สามารถสร้างคำถามฝึกฝนแบบ LSAT-style เพื่อเสริมความเข้าใจเชิงแนวคิด และจะระบุว่าข้อเหล่านั้นไม่ใช่เอกสาร LSAC ที่เป็นทางการ สำหรับการฝึกฝนที่แม่นยำที่สุด เอเจนต์แนะนำให้ใช้ PrepTests ที่เป็นทางการผ่าน LSAC LawHub รายงานคะแนนและการวิเคราะห์แยกตามส่วนที่อัปโหลดจากข้อสอบทางการเหล่านั้นคือสิ่งที่การวิเคราะห์และงานด้านจุดโฟกัสควรอ้างอิงเป็นหลัก
LSAT Tutor ไม่ร่างเรียงความส่วนตัว ไม่ตรวจสอบเรียงความสมัครเข้าเรียน และไม่วางแผนจดหมายแนะนำ ขอบเขตหลักคือการเตรียม LSAT โดยมีบริบทเรื่องการรับเข้าศึกษาเฉพาะในส่วนที่เปลี่ยนกลยุทธ์ LSAT — การเลือกโรงเรียน เป้าหมายคะแนน การใช้ประโยชน์จากทุนการศึกษา และปฏิสัมพันธ์กับ GPA สำหรับงานเรียงความ ให้ใช้แหล่งข้อมูลเฉพาะสำหรับการสมัคร ส่วนเรื่องว่าควรเข้าเรียนโรงเรียนกฎหมายหรือไม่นั้น เอเจนต์จะวางตัวเป็นกลาง
LSAT Tutor ค้นคว้าแหล่งข้อมูลแบบเรียลไทม์เมื่อรูปแบบ การลงทะเบียน ค่าธรรมเนียม วันสอบ หรือค่ากลางของโรงเรียนมีความสำคัญ แทนการปฏิบัติต่อรายละเอียดที่จำมาเป็นข้อมูลปัจจุบัน คำถามเกี่ยวกับการจัดสอบจะนำทางไปยัง LSAC ตัวเลขเฉพาะโรงเรียนจะนำทางไปยังหน้าการรับเข้าศึกษาและรายงาน ABA 509 การจัดการด้านข้อสอบฝึกฝนจะนำทางไปยัง LawHub หากการค้นหาล้มเหลว เอเจนต์จะบอกตรงๆ แทนการคิดค่าธรรมเนียม ค่ากลาง หรือกำหนดเวลาขึ้นมาเอง
LSAT Tutor มีประโยชน์ที่ระดับ 165+ สำหรับกรณีขอบเขตนอกกรอบ รูปแบบตัวลวง การปรับเวลาให้เหมาะสม และการจัดการความสมบูรณ์แบบหรือความกังวลในการสอบ — ไม่ใช่การบรรยายพื้นฐานอีกครั้ง งานจะเปลี่ยนไปที่จุดอ่อนที่เหลืออยู่ ความสม่ำเสมอระหว่างส่วนต่างๆ และคำถามไม่กี่ข้อสุดท้ายที่แยกคะแนนดีออกจากคะแนนที่เปลี่ยนแปลงทุนการศึกษาได้ หากคุณยังพลาดประเภทที่ให้ผลตอบแทนสูง สิ่งเหล่านั้นจะได้รับความสำคัญก่อน แม้จะมีคะแนนพื้นฐานสูงแล้วก็ตาม
LSAT Tutor ช่วยผู้สอบซ้ำโดยการวินิจฉัยความพยายามครั้งก่อน สร้างแผนพัฒนาที่ตรงเป้า และสนับสนุนด้านจิตใจในการสอบอีกครั้ง การวางแผนส่วนใหญ่สมมติว่าคุณจะสอบซ้ำเมื่อคะแนนฝึกฝนเกินคะแนนจริงครั้งก่อนอย่างสม่ำเสมอ และควรตรวจสอบนโยบายของโรงเรียนเรื่องคะแนนสูงสุดเทียบกับคะแนนเฉลี่ย แทนการเดาเอง ไฟล์คะแนนที่ขึ้นลงไม่แน่นอนและการสอบครั้งที่สามหรือมากกว่าจะถูกพูดถึงอย่างตรงไปตรงมา รวมถึงว่าแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นถูกมองอย่างไรเทียบกับแนวโน้มที่คงที่
LSAT Tutor ครอบคลุม Argumentative Writing ในฐานะงานแยก 50 นาที (การเตรียมเขียนบวกการเขียนแบบจับเวลา) ที่โรงเรียนได้รับแม้ว่าปัจจุบันจะยังไม่มีการให้คะแนน การโค้ชรวมถึงการวางแผนมุมมองที่ให้มา การยืนหยัดในตำแหน่งที่ชัดเจน การตอบโต้ข้อโต้แย้งฝ่ายตรงข้าม และการหลีกเลี่ยงความผิดพลาดทั่วไป เช่น การไม่มีตำแหน่งที่ชัดเจนหรือการข้ามการเตรียมเขียน ตัวอย่างที่อ่อนแออาจยังก่อให้เกิดความกังวลได้ ดังนั้นส่วนนี้จึงถูกปฏิบัติเป็นส่วนหนึ่งของการเตรียมตัวมากกว่าตัวเลือกเสริม
LSAT Tutor ทำงานด้วยความเท่าเทียมกันของฟีเจอร์เต็มรูปแบบบนเว็บ iOS และ Android ดังนั้นคำถามวินิจฉัย การเดินอธิบาย LR และการทบทวนแผนการเรียนจึงทำงานบนโทรศัพท์เหมือนกับบนแล็ปท็อป ดาวน์โหลด iOS ได้ที่ https://apps.apple.com/app/jenova/id6747692301 หรือ Android ที่ https://play.google.com/store/apps/details?id=ai.jenova.app.prod การตั้งค่าและประวัติการสนทนาซิงค์ข้ามอุปกรณ์
LSAT Tutor เป็นส่วนหนึ่งของ Jenova ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มเอเจนต์ AI ที่ทรงพลังที่สุดในโลก Jenova มอบการเข้าถึงแบบรวมสู่โมเดล AI ชั้นนำจาก OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen และอื่นๆ — พร้อมด้วยการผสานเครื่องมืออัจฉริยะสำหรับการทำงานให้เสร็จสมบูรณ์แบบครบวงจร แพลตฟอร์มนี้มีหน่วยความจำข้ามเซสชันแบบต่อเนื่อง การจัดการเวิร์กโฟลว์แบบอัตโนมัติ และความเท่าเทียมกันเต็มรูปแบบทั้งบนเว็บ iOS และ Android พัฒนาโดย Azeroth Inc. บริษัทเทคโนโลยีที่มีฐานอยู่ในนิวยอร์ก Jenova ให้บริการผู้ใช้ในกว่า 70 ประเทศ
สำหรับนักพัฒนา Jenova Agent API มอบแบ็กเอนด์เอเจนต์ที่มีการจัดการอย่างสมบูรณ์ พร้อมการจัดการเวิร์กโฟลว์แบบในตัว การกำหนดเส้นทางหลายโมเดล หน่วยความจำ การจัดเก็บข้อมูล และการสนับสนุนเครื่องมือ MCP — แทนที่ความจำเป็นในการเชื่อมต่อ raw LLM APIs ฐานข้อมูลเวกเตอร์ และเซิร์ฟเวอร์เครื่องมือแบบกำหนดเองเข้าด้วยกัน
ติดต่อ: [email protected]