Platform dokümantasyonu
Sekiz entegre yetenek katmanı, Otonom Ajan, bilgi tabanı, Hub, ses, görüntü, kod, diyalog, gözlemlenebilirlik ve workspace yönetimi.
Güncelleme: Eylül 2026A · Orkestrasyon & Yürütme Zekâsı
Motor katmanı. Karmaşık işi uçtan uca yürütür; talebi akıllıca yönlendirir ve çok adımlı süreçleri bağımlılıklar başarısız olsa bile kararlı tutar. Her çalıştırma durumludur: adımlar, ara sonuçlar ve kararlar kayıt altındadır.
- Süpervizör → alt ajan → süpervizör mimarisi
- Dinamik ajan yönlendirme
- Durumlu, çok adımlı yürütme; paralel dallar ve döngüler
- Ajanlar arası iletişim (A2A)
- Zamanlayıcı ve webhook tetikleyiciler
- Ajan şablonları ve görsel ajan tasarımcısı
- Otonom Ajan: diyalogla ajan üretimi ve test korpusu
B · AI / Model Orkestrasyonu
Beyin seçimi ve dayanıklılık. Her iş için doğru modeli kullanır; vendor bağımlılığını azaltır ve bir sağlayıcı düştüğünde operasyonu sürdürür. Model değişimi ajanı yeniden tasarlamayı gerektirmez.
- Çoklu model gateway: kapalı ve açık kaynak modeller tek arayüzde
- Model proxy: kendi anahtarlarınızla bulut modellerine izlenebilir, maskeli erişim
- Yeniden tasarım gerektirmeyen model değişimi
- Yedek model stratejisi
- Açık kaynak modeller için on-prem servis
- Prompt test ortamı ve sürümleme
- Hub Aginies: ince ayarlı kurumsal modeller (c5, g5, g4, oss) ve ses modelleri
C · Bilgi & Erişim Katmanı
Kurumsal hafıza. Dağınık kurumsal bilgiyi yönetilen, aranabilir ve güvenilir bilgiye dönüştürür; cevaplar kaynağa bağlanır. Chunk seviyesinde kontrol, RAG kalitesini doğrudan yönetilebilir kılar.
- Doküman gömme hattı
- Sürümlü bilgi tabanı yönetimi
- Etiket bazlı doküman ayrımı
- Hibrit arama ve çoklu kaynak RAG
- Chunk seviyesinde inceleme ve düzenleme
- Halüsinasyon azaltma mimarisi
- Kaynak, etiket ve erişim politikası yönetimi
D · Yönetişim, Risk & Uyum
Kontrol katmanı. AI’ı denetlenebilir, güvenli ve regüle ortamlara uygun kılar; her karar izlenebilir. Yönetişim sonradan eklenmez, mimarinin parçasıdır.
- Guardrail’ler ve politika motoru
- İnsan onayı kontrol noktaları: eşik ve yetkili bazlı
- Ajan karar izlenebilirliği
- Hassas veri maskeleme ve PII redaksiyonu
- Tüm isteklerin maskelenmesi ve anonimleştirilmesi
- Tam girdi/çıktı kaydı ve denetim izi
- Acil kapatma (kill-switch) ve otomasyon sınırları
E · Gözlemlenebilirlik & Optimizasyon
Performans yönetimi. Doğruluk, hız, maliyet ve sağlık görünürlüğü sağlar; sürekli iyileştirmenin verisini üretir. Her çalıştırma adım adım kayıtlıdır.
- Çalıştırma bazlı iz ve zaman çizelgesi
- Gecikme ve token takibi
- Senaryo, birim ve kanal bazında maliyet atfı
- Model bazında kullanım ve maliyet; platform sağlığı
- Yönlendirme doğruluğu ölçümü
- Pano ve analitik katmanı
- Canlı loglar, konuşma kayıtları, ajan bazlı başarı ısı haritası
F · Entegrasyon & Bağlantı
Kurumsal erişim. Mevcut teknoloji ortamını yeniden kurmadan kurumsal sistemlere ve müşteri kanallarına bağlanır. Her araç için çağrı politikası ayrı tanımlanır.
- REST API ve veritabanı entegrasyonları
- Model Context Protocol (MCP) sunucuları
- Özel araç tanımları ve çağrı politikaları
- Hazır bağlayıcılar: e-posta, takvim, dosya, iş birliği araçları
- Web widget ve mesajlaşma entegrasyonları
- MCP Hub: onaylı araç sunucuları kataloğu
G · Çok Kanallı Deneyim & Ses
Müşteri etkileşim katmanı. Dijital, mesajlaşma ve ses kanallarında tek ve tutarlı bir orkestrasyon üzerinde AI sunar. Aynı ajan yazılı ve sesli kanalda çalışır.
- Gerçek zamanlı konuşma tanıma ve akışlı ses işleme
- Çağrı merkezi SIP entegrasyonu
- WhatsApp, SMS ve e-posta servisleri
- Niyet tespiti ve varlık çıkarımı blokları
- Oturum hafızası
- Dialog Aginies: diyalog arayüzü ve insan devralma
- Voice Aginies: Türkçe STT, TTS ve ASR modelleri
H · Dağıtım & Kurumsal Mimari
Kurumsal kısıtlara uyum. Büyük kurumların on-prem, hibrit ve egemenlik gereksinimlerini destekler. Veri nerede olmalıysa orada kalır.
- On-prem ve air-gap kurulum
- Hibrit mimari: hassas iş yükleri içeride, esnek kapasite dışarıda
- Özel bulut / dedike bölge
- SSO / SAML, ince taneli RBAC, workspace izolasyonu
- Tenant bazında ajan paylaşımı ve ortak geliştirme
- GPU-as-a-Service ile ülke sınırları içinde elastik kapasite
Otonom Ajan
Otonom Ajan, ajanları diyalogla üretir. Ne istediğinizi yazarsınız; Otonom Ajan süpervizörü ve uzman ajanları kurar, araçları ve bilgi tabanını bağlar, modelleri seçer, onay noktalarını tanımlar, test korpusunu yazıp koşturur ve onayınızla üretime alır. Kütüphanedeki her ajan bu yolla üretilebilir.
- Tanım: hedef, kanallar ve onay kuralı doğal dille verilir.
- Kurulum: süpervizör ve uzman ajanlar oluşturulur; sürüm numarası atanır.
- Bağlantı: araçlar (REST/MCP) ve bilgi tabanı bağlanır; chunk sayısı raporlanır.
- Model seçimi: niyet, karar ve ses için ayrı modeller; on-prem tercihleri korunur.
- Onay noktaları: eşik ve yetkili tanımlanır (ör. tutar > 100.000 → şube yöneticisi).
- Test korpusu yazılır ve koşturulur; kontrol aileleri puanlanır.
- İnsan onayı: sonuçlar sunulur; üretime alma kararı her zaman insanda kalır.
- Dağıtım: yeni sürüm canlıya alınır; loglar ve pano anında aktif olur.
Test korpusu üç seviyede yapılandırılır: suite’ler (altın yol, dallanmalar, dayanıklılık enjeksiyonu), her suite içinde senaryolar ve her senaryoda çok turlu konuşmalar. Her tur, kontrol ailelerine göre puanlanır.
- customer_resolved: müşteri talebi gerçekten çözüldü mü
- pii_before_verification: kimlik doğrulanmadan kişisel veri paylaşıldı mı
- Durum makinesi: konuşma tanımlı durumlar ve geçişler içinde kaldı mı
- Hafıza gidiş-dönüşü: önceki turlarda verilen bilgi doğru hatırlandı mı
- Yargıç boyutları: doğruluk, ton ve politika uyumu gibi nitel ölçütler
- Araç ve onay kontrolleri: doğru araç, doğru parametre, eşik aşımında onay tetiklendi mi
Kapsam (coverage), tanımlı niyetlerin, dalların ve araçların korpus tarafından ne oranda test edildiğini gösterir. Düşük kapsam üretime alma öncesi uyarı olarak sunulur; sonuçlar sürüm bazında saklanır ve sürümler arasında karşılaştırılır.
Bilgi Tabanı
Bilgi tabanı, ajanların kaynağa bağlı cevap üretmesini sağlar. Dokümanlar gömme hattından geçer, chunk’lara bölünür, etiketlenir ve sürümlenir. Her ajan hangi kaynaklara, hangi etiketlerle ve hangi erişim politikasıyla ulaşacağını bilir.
- Kaynaklar: dosya, klasör, web, veritabanı ve bağlayıcılar
- Chunk editörü: her parça incelenir, düzenlenir, devre dışı bırakılır
- Sürümleme: hangi ajan hangi bilgi tabanı sürümüyle çalıştı, kayıtlı
- Hibrit arama: anlamsal ve anahtar kelime aramanın birleşimi
- Erişim politikası: etiket ve rol bazında görünürlük
- Kaynak gösterimi: cevaptaki her iddia ilgili chunk’a bağlanır
Hub Aginies: Model Hub, MCP Hub ve proxy
Model kataloğu üç aileyi aynı yerde toplar: kapalı modellerin ince ayarlı kurumsal sürümleri (c5, g5, g4), açık kaynak tabanlı on-prem modeller (oss) ve Türkçe ses ile görüntü modelleri. Her senaryo için doğruluk, gecikme ve maliyet dengesine göre model seçilir.
| Model | Taban | Nerede çalışır | Tipik kullanım |
|---|---|---|---|
| aginies-large-c5 | Kapalı model, kurumsal ince ayar | Bulut, geçit ve maskeleme ile | Karmaşık karar ve çok adımlı akıl yürütme |
| aginies-medium-c5 | Kapalı model, kurumsal ince ayar | Bulut, geçit ve maskeleme ile | Genel diyalog, özetleme, çıkarım |
| aginies-large-g5 | Kapalı model, kurumsal ince ayar | Bulut, geçit ve maskeleme ile | Uzun doküman analizi ve araştırma |
| aginies-large-g4 | Kapalı model, kurumsal ince ayar | Bulut, geçit ve maskeleme ile | Yüksek hacimli üretim görevleri |
| aginies-medium-g4 | Kapalı model, kurumsal ince ayar | Bulut, geçit ve maskeleme ile | Maliyet duyarlı sınıflandırma ve yönlendirme |
| aginies-medium-oss-120b | Açık kaynak tabanlı | On-prem | Hassas iş yüklerinde kurum içi akıl yürütme |
| aginies-small-oss-32b | Açık kaynak tabanlı | On-prem | Niyet tespiti, yönlendirme, hızlı sınıflandırma |
| aginies-small-oss-27b | Açık kaynak tabanlı | On-prem | Hafif kontroller, guardrail ve ön işleme |
| aginies-vision-oss-72b | Açık kaynak tabanlı görüntü modeli | On-prem | Doküman ve görüntü anlama, maskeleme |
| aginies-voice-tr-v3 | Türkçe için eğitilmiş STT | On-prem | Konuşma tanıma, çağrı yazıya dökme |
| aginies-tts-tr-v2 | Türkçe için eğitilmiş TTS | On-prem | Doğal ses sentezi, sesli ajan yanıtları |
| aginies-asr-stream-v1 | Akışlı ASR | On-prem | Gerçek zamanlı çağrı merkezi tanıma |
Model proxy: kendi bulut anahtarlarınızı girersiniz; platform bulut modellerine sizin adınıza proxy olarak erişir. Tüm çağrılar tek noktadan geçer, izlenir ve maskelenir. Anahtarlar şifreli saklanır; kullanım ve maliyet ajan, birim ve kanal bazında raporlanır.
- Model değişimi tek seçimle; yedek model stratejisi sağlayıcı kesintisinde devreye girer
- Prompt test ortamı ve sürümleme; sürümler arası karşılaştırma
- MCP Hub: onaylı araç sunucuları kataloğu; her sunucu için erişim ve çağrı politikası
Voice Aginies
Türkçe için eğitilmiş konuşma modelleri: akışlı konuşma tanıma (STT), doğal ses sentezi (TTS) ve gerçek zamanlı ASR. Çağrı merkezi SIP entegrasyonuyla sesli ajanlar, yazılı kanaldaki ajanla aynı orkestrasyon üzerinde çalışır.
- Modeller: aginies-voice-tr-v3 (STT), aginies-tts-tr-v2, aginies-asr-stream-v1
- On-prem servis; ses verisi kurum dışına çıkmaz
- Ses analizi: kalite puanlama, duygu ve niyet
- Görüşmelerin %100’ü yazıya dökülür ve kalite formuna göre puanlanır
- Kişisel veri, yazıya dökme sırasında maskelenir
Vision Aginies
Görüntü ve doküman anlama: fatura, sözleşme ve form çıkarımı, hasar fotoğrafı değerlendirme, görsel kalite kontrol. Kişisel veri tespiti ve doküman maskeleme aynı modellerle, kurum içinde çalışır.
- aginies-vision-oss-72b · on-prem
- Alan çıkarımı: her alan için kaynak belge ve güven skoru
- Belge sınıflandırma: sayfa düzeninden bağımsız
- Kişisel veri tespiti ve doküman maskeleme (KVKK/GDPR)
- Düşük güven skorlu alanlar insan doğrulamasına yönlendirilir
Code Aginies
Geliştirici ekipleri için: IDE eklentileri ve kurum içi kod tamamlama, onaylı eklenti ve model dağıtımı yapan kurumsal IDE registry ve CI/CD hattında çalışan SDLC ajan ekibi. Kod kurum dışına çıkmaz.
- Kurum içi kod tamamlama; on-prem modellerle
- IDE Registry: onaylı eklenti ve model dağıtımı, sürüm kontrolü
- SDLC ajan ekibi: PM, analist, mimar, geliştirici, test
- Jira, Git ve CI ile çalışır; kod incelemesi ve üretim kararı insanda
Dialog Aginies
Müşteri ve çalışan tarafındaki diyalog yüzeyi: web widget, mobil, WhatsApp ve mesajlaşma. Oturum hafızası, insan devralma ve her mesaj için denetim izi. Aynı ajan yazılı ve sesli kanalda çalışır.
- İnsan devralma ve geri verme; bağlam temsilciye özetle aktarılır
- Konuşma panosu ve kalite puanlama
- Niyet tespiti ve varlık çıkarımı blokları
- Mevcut kimlik doğrulama sürecine entegrasyon; yetkisiz talep guardrail’de durur
Gözlemlenebilirlik ve raporlama
Ajan bazında ne oluyor, platform ne durumda, hangi model ne kadara mal oluyor: tek panoda. Her çalıştırma adım adım kayıtlıdır; loglar ve konuşma kayıtları rol bazlı erişimle incelenir.
- Canlı çalıştırmalar: adım, süre, token, hedef sistem ve sonuç
- Ajan bazında başarı ısı haritası ve hata zaman çizelgesi
- Kalite ve hata zaman çizelgeleri; yönlendirme doğruluğu
- Maliyet atfı: senaryo, birim, kanal ve şube bazında
- Model bazında kullanım ve maliyet; platform sağlığı
- Kapasite projeksiyonu: kullanım artışında maliyet ve kaynak tahmini
- Denetim raporlaması: girdi, çıktı, model sürümü, kural seti, kullanıcı
Raporlar dışa aktarılabilir ve iç denetim ile düzenleyici taleplerine uygun biçimde saklanır. Konuşma kayıtları maskelenmiş hâlde tutulur; maskesiz erişim ayrı yetkilendirme gerektirir.
Workspace, tenant ve iş birliği
Platform workspace ve tenant bazında ayrılır. Her ekip kendi ajanlarını, bilgi tabanlarını ve anahtarlarını izole biçimde yönetir; onaylanan ajanlar kurum içinde paylaşılır ve birlikte geliştirilir.
- SSO / SAML ile kimlik; ince taneli RBAC ile yetki
- Workspace izolasyonu: veri, log ve maliyet ayrı raporlanır
- Tenant bazında ajan paylaşımı ve ortak geliştirme
- Şablonlar, kullanıcılar ve lisanslar merkezi yönetimde
- Ajan sürümleri ve yayın geçmişi her workspace için kayıtlı
Ürün ekranları
| rapor | kırılım | zamanlama | biçim |
|---|---|---|---|
| Aylık maliyet raporu | senaryo · birim · kanal · şube | her ayın 1’i · 07:00 | PDF · XLSX |
| Ajan performansı | başarı, gecikme, hata sınıfları | haftalık · Pazartesi | |
| Denetim dışa aktarımı | çalıştırma izleri, onaylar, model sürümleri | talep üzerine | CSV · JSON |
| Model kullanımı | model bazında token, maliyet, proxy payı | günlük · 06:00 | XLSX |
| SLA ve kapasite | p95 gecikme, kuyruk, GPU doluluk, projeksiyon | haftalık |
Dönem borcunuz 24.860 TL, son ödeme 14 Eylül. Vadesiz ****7741 hesabınızda bakiye yeterli. Onaylarsanız tek kullanımlık şifre göndereceğim.Şifre gönderildi. Girdiğinizde ödeme anında yapılır ve teyit mesajı gelir.14export async function exportInvoicePdf(id: string) { 15 const invoice = await repo.findById(id); 16 if (!invoice) throw new NotFound('invoice'); 17 const pdf = await renderer.render('invoice', maskPii(invoice)); 18 await audit.log('invoice.export', { id, user: ctx.user }); 19 return storage.put(`invoices/${id}.pdf`, pdf); 20}
| model | erişim | kullanım · 7 gün | maliyet |
|---|---|---|---|
| aginies-large-c5 | proxy · kendi anahtarınız | 62% | $412 |
| aginies-large-g5 | proxy · kendi anahtarınız | 38% | $288 |
| aginies-medium-oss-120b | on-prem · GPU 2× | 84% | — |
| aginies-small-oss-32b | on-prem · GPU 1× | 91% | — |
| aginies-voice-tr-v3 | on-prem · STT | 47% | — |
| aginies-vision-oss-72b | on-prem · vision | 22% | — |
| ajan | rol · ekip | saat karş. | çıktı | kalite | mod |
|---|---|---|---|---|---|
| ios-dev-01 | iOS Geliştirici · mobil ekibi | 14 h | 9 PR · 21 puan | 4,7 | otonom · %10 inceleme |
| qa-01 | Test Mühendisi · mobil ekibi | 31 h | 412 test · 6 hata | 4,8 | otonom · %10 inceleme |
| ba-01 | İş Analisti · ödeme ürünü | 9 h | 11 hikâye · 2 süreç | 4,5 | gölge · %100 inceleme |
| acct-01 | Muhasebe · finans | 27 h | 238 kayıt · 3 mutabakat | 4,9 | otonom · eşik onaylı |