Jitera

Jitera hadir untuk mengatasi masalah terbesar dalam penggunaan AI di tempat kerja: setiap orang bekerja dengan AI secara terpisah, hasilnya di-copy paste, dan tim kehilangan kesinkronan.

Bayangkan jika AI di perusahaan Anda memiliki memori kolektif — tahu siapa负责 apa, apa yang sudah kedeputusan, dan apa yang sudah dicoba sebelumnya. Inilah yang disebut Context Graph.

Dengan Jitera:

• 🧭 Context Graph — Menghubungkan kode, dokumen, keputusan, dan pengetahuan tim ke dalam konteks bersama yang bisa digunakan semua agent AI Anda.
• 🌱 Agent yang Tumbuh — Agent AI akan bertanya ke rekan yang tepat ketika ada konteks yangmissing, sehingga pengetahuan tim semakin tajam.
• 📝 Kolaborasi Serentak — Manusia dan AI mengedit dokumen, spesifikasi, dan catatan bersama di satu tempat.
• 💬 Satu Thread, Bukan 100 Tab — Seluruh tim berdiskusi dengan AI di satu tempat, tidak ada lagi copy-paste dari ChatGPT pribadi.

Jitera dipercaya oleh Panasonic, Asahi Life, Sumitomo Electric, dan lebih dari 100 tim lainnya. Bukan sekadar output yang lebih cepat, tapi keputusan yang lebih baik — dibuat bersama.

Ivan pernah menghabiskan beberapa tahun membangun tooling open-source untuk para developer yang menjalankan LLM dan agent stack mereka sendiri. Dari pengalaman itu, ia mendapat satu pelajaran penting: platform AI berbasis all-in-one cenderung gagal ketika pengguna punya kebutuhan spesifik.

Masalahnya sederhana. Ketika satu platform menangani semuanya sendiri — dari cara memory bekerja, hingga storage file, hingga runtime LLM mana yang dipakai — maka setiap permintaan kustomisasi seperti "bisakah agent mengirim data ke observability stack kami sendiri?" atau "bisakah kami mount S3 bucket seperti filesystem lokal?" harus bikin fork baru di codebase. Satu tahun kemudian, hasilnya jadi sesuatu yang tidak ada yang bisa memahami lagi.

Ivan dan timnya memilih pendekatan berbeda. Alih-alih monolith, mereka membangun Jitera dengan middleware kecil yang bisa ditumpuk. Memory, telemetry, input classification, cloud bucket mounts, bahkan LLM runtime — semuanya punya bentuk yang sama dan bisa ditumpuk tanpa saling ganggu.

Menambah fitur "selalu preload URL ke context agent"? Tinggal bikin satu modul kecil. Mau mount bucket atau telemetry sink per-agent? Sekitaran Ukuran yang sama. Fitur baru masuk tanpa membuat platform jadi lebih rumit.

Yang menarik, agent AI milik Jitera sendiri dibangun dengan primitives yang sama persis. Artinya, siapa pun yang menggunakan produk mereka bisa meniru atau meningkatkan agent sesuai kebutuhan. Fleksibilitas seperti ini yang membuat platform ini berbeda dari kebanyakan.

Sementara itu, Yota dan timnya punya visi lebih luas: mengubah AI dari "ikan mas genius" — brillian di saat itu juga tapi langsung lupa — menjadi rekan kerja sejati yang punya memori kolektif bersama tim.