Cơ sở hạ tầng bộ nhớ của Jenova AI vượt mốc 1 triệu đô la ARR với hơn 200.000 người dùng tại hơn 70 quốc gia
2026-06-20
NEW YORK, NY — 18 tháng 6, 2026 — Azeroth Inc., một công ty công nghệ có trụ sở tại New York và là nhà phát triển nền tảng tác nhân AI Jenova, hôm nay đã công bố rằng kiến trúc bộ nhớ bền bỉ của họ đã đưa nền tảng đạt doanh thu định kỳ hàng năm hơn 1 triệu đô la và hơn 200.000 lượt đăng ký người dùng trên hơn 70 quốc gia, với gần 100% sự tăng trưởng đó là tự nhiên.
Tiền đề cốt lõi của Jenova là các tác nhân AI sẽ trở nên thông minh hơn khi bạn sử dụng chúng càng lâu. Mọi tương tác, mọi tài liệu được tải lên, mọi sở thích được thể hiện trong một ngữ cảnh đều được chuyển tiếp sang ngữ cảnh tiếp theo. Bộ nhớ không phải là một tiện ích bổ sung. Nó là nền tảng của sản phẩm, và đó là điều tách biệt Jenova khỏi các công cụ AI đa dụng vốn đặt lại sau mỗi phiên làm việc.
Pinecone, với cơ sở dữ liệu vector làm nền tảng cho lớp truy xuất của Jenova, đã công bố một nghiên cứu điển hình chi tiết về kiến trúc và tác động của nó.
Cách hoạt động của bộ nhớ Jenova
Jenova cung cấp hàng trăm tác nhân AI chuyên biệt, từ Người tạo Manga điều phối sự nhất quán về hình ảnh qua hàng trăm trang, đến Nhà phân tích cổ phiếu cơ bản chạy các quy trình nghiên cứu đa nguồn, cho đến Quản trò trò chơi nhập vai duy trì trạng thái thế giới bền bỉ qua các phiên chơi không giới hạn. Mỗi tác nhân là một hệ thống chuyên gia tự động được thiết kế cho một lĩnh vực cụ thể với các quy trình làm việc được mã hóa, chứ không phải là một lớp vỏ bọc prompt trên một mô hình đa dụng.
Điều làm cho các tác nhân này gia tăng giá trị theo thời gian chính là bộ nhớ. Mọi cuộc trò chuyện, mọi tệp được tải lên, mọi mẩu ngữ cảnh mà người dùng cung cấp đều được giữ lại, lập chỉ mục và có thể truy xuất. Khi người dùng gửi tin nhắn, quy trình điều phối của Jenova sẽ xác định kiến thức trước đó nào là phù hợp, truy xuất nó và đưa vào ngữ cảnh của tác nhân trước khi tạo phản hồi. Tác nhân hoạt động với một cái nhìn được tuyển chọn về toàn bộ lịch sử của người dùng, không chỉ là cửa sổ trò chuyện tức thời.
Hệ thống bộ nhớ đã phát triển qua bốn cột mốc quan trọng:
- Lịch sử trò chuyện không giới hạn. Mọi trao đổi đều được lưu trữ mà không bị nén hay hết hạn. Phiên hoạt động dài nhất trên nền tảng đã tích lũy hơn 16 triệu token. Thay vì ép toàn bộ lịch sử đó vào ngữ cảnh, hệ thống truy xuất của Jenova sẽ chọn lọc những gì phù hợp với tương tác hiện tại. Không có gì bị mất, nhưng không có gì không liên quan làm phân tán sự chú ý của tác nhân.
- Tích hợp tài liệu và nội dung web. Lớp bộ nhớ mở rộng ra ngoài cuộc trò chuyện để lập chỉ mục các tệp được tải lên trên hơn 40 định dạng (PDF, DOCX, XLSX, CSV, TXT, tệp mã, hình ảnh, v.v.) cũng như nội dung web bên ngoài. Các tác nhân lấy thông tin từ các tài liệu do người dùng cung cấp cùng với lịch sử phiên khi xây dựng phản hồi.
- Bộ nhớ chia sẻ giữa các tác nhân. Một lớp bộ nhớ có cấu trúc cho phép mọi tác nhân trên nền tảng truy cập vào ngữ cảnh cấp người dùng tồn tại giữa các tác nhân, không chỉ giữa các phiên. Những gì một tác nhân học được về người dùng sẽ có sẵn cho bất kỳ tác nhân nào khác mà người dùng tương tác. Khoảng một trong bốn người dùng trên nền tảng có bộ nhớ giữa các tác nhân đang hoạt động.
- Truy xuất dựa trên ý định. Thay đổi kiến trúc gần đây nhất tách biệt ý định của người dùng khỏi văn bản tin nhắn thô trước khi truy xuất. Các đánh giá nội bộ cho thấy sự cải thiện từ 20 đến 25 điểm phần trăm về độ chính xác truy xuất, có nghĩa là các tác nhân đưa ra ngữ cảnh trước đó đúng đắn thường xuyên hơn đáng kể, đặc biệt là trong các phiên kéo dài nơi lịch sử có thể tìm kiếm rất lớn.
Kết quả
Kiến trúc bộ nhớ mang lại kết quả có thể đo lường được trên mọi chỉ số quan trọng. Như nghiên cứu điển hình do Pinecone công bố đã ghi nhận một cách độc lập:
- Giảm 70 đến 95% mức tiêu thụ token cho mỗi tác nhân. Hơn một nửa số tin nhắn trên nền tảng diễn ra trong các phiên đủ sâu đến mức việc đưa toàn bộ lịch sử vào sẽ cực kỳ tốn kém hoặc sẽ vượt quá giới hạn của mô hình. Truy xuất chọn lọc thay thế cho việc đưa ngữ cảnh một cách máy móc. Đối với các phiên tương tác thông thường, điều này giúp cắt giảm 70 đến 80% mức tiêu thụ token. Đối với các phiên sâu, là 85%. Đối với các phiên chuyên sâu kéo dài nhất, mức giảm vượt quá 95%. Những khoản tiết kiệm đó chuyển trực tiếp thành lợi nhuận gộp.
- Độ trễ truy xuất dưới 10ms. Việc truy xuất bộ nhớ hoàn thành trong vài mili giây, đủ nhanh để không thể nhận thấy trong một tương tác trò chuyện nơi người dùng mong đợi phản hồi ngay lập tức.
- Giữ chân người dùng giá trị cao thông qua kiến thức tích lũy. Những người dùng chuyên sâu hàng đầu của nền tảng, tập trung vào các quy trình làm việc sử dụng nhiều bộ nhớ như nhập vai, viết sáng tạo và nghiên cứu chuyên sâu kéo dài, chi từ 500 đến 2.000 đô la mỗi tháng. Hàng trăm phiên ngữ cảnh được tích lũy tạo ra một kho kiến thức không thể tái tạo ở nơi khác. Lịch sử đó là một chi phí chuyển đổi tăng lên sau mỗi tương tác.
- Tăng trưởng tự nhiên nhờ chất lượng bộ nhớ. Sự tăng trưởng của Jenova gần như hoàn toàn là tự nhiên. Phân khúc nhập vai, chiếm khoảng 30% tổng số người dùng, minh họa rõ nhất mô hình này: khoảng 60% người dùng trả phí mới trong danh mục đó đến từ truyền miệng. Khi người dùng giải thích lý do họ giới thiệu nền tảng, chất lượng bộ nhớ là tính năng họ đề cập nhiều nhất. Những người dùng đã thử các sản phẩm AI chuyên dụng cho nhập vai luôn chỉ ra lớp kiến thức bền bỉ của Jenova là lý do họ chuyển đổi.
- Không có sự cố sản xuất nào liên quan đến bộ nhớ kể từ khi ra mắt. Đối với một nền tảng mà độ tin cậy của bộ nhớ là một phần của lời hứa sản phẩm, thành tích hoạt động đó là nền tảng.
Năng lực nền tảng
Lớp bộ nhớ hoạt động cùng với cơ sở hạ tầng rộng lớn hơn của Jenova:
- Sử dụng công cụ tác nhân hàng đầu. Tỷ lệ thành công khi gọi công cụ là 97,3% trên tất cả các tích hợp MCP với khả năng mở rộng công cụ không giới hạn.
- Hỗ trợ đa mô hình. Các mô hình tiên tiến từ OpenAI, Anthropic, Google và các nhà cung cấp hàng đầu khác có sẵn thông qua một giao diện duy nhất.
- Đồng bộ tính năng đầy đủ. Web, iOS và Android với tất cả các cài đặt được đồng bộ hóa trên các thiết bị.
Kế hoạch tiếp theo
Lộ trình của Jenova đào sâu đầu tư vào bộ nhớ và truy xuất trên ba phương diện:
- Bộ nhớ đa phương thức. Mở rộng truy xuất để bao gồm nội dung hình ảnh thông qua các nhúng đa phương thức, cho phép các tác nhân như Người tạo Manga có khả năng truy xuất từ lịch sử hình ảnh của người dùng một cách ngữ nghĩa thay vì cấu trúc.
- Tác nhân chủ động. Các khả năng tác nhân không đồng bộ và chạy nền sẽ cho phép các tác nhân truy xuất và xử lý ngữ cảnh một cách chủ động. Một nhà phân tích chứng khoán đưa ra ngữ cảnh danh mục đầu tư có liên quan trước khi người dùng hỏi. Một tác nhân sáng tạo chuẩn bị ngữ cảnh liên tục trước khi một phiên bắt đầu.
- API tác nhân được quản lý. Khi Jenova mở nền tảng của mình cho các nhà phát triển bên ngoài, các tác nhân của bên thứ ba sẽ xây dựng trên cùng một cơ sở hạ tầng bộ nhớ thúc đẩy các tác nhân của Jenova, bao gồm bộ nhớ, RAG và điều phối quy trình làm việc của tác nhân được quản lý hoàn toàn. Kiến thức bền bỉ, được hỗ trợ bởi truy xuất trở thành một khả năng cấp nền tảng thay vì là thứ mà mỗi nhà phát triển phải tự xây dựng.
Về Jenova
Jenova lưu trữ một hệ sinh thái đang phát triển nhanh chóng của các tác nhân AI chuyên biệt được thiết kế cho các trường hợp sử dụng chuyên nghiệp và sáng tạo cụ thể, kết hợp kiến thức chuyên sâu, điều phối quy trình làm việc đa bước và bộ nhớ bền bỉ để cung cấp các hệ thống chuyên gia có giá trị gia tăng theo thời gian. Nền tảng này được người dùng ở hơn 70 quốc gia tin cậy, từ sinh viên và nhà nghiên cứu cá nhân đến các nhóm trong các công ty Fortune 500.
Liên hệ
Azeroth Inc. Email: [email protected] Website: www.jenova.ai