Araştırma
Araştırmaya dayanır. Çalışan bir üründe sınanır.
AgenticObjects; dikkat, bellek, karar verme ve makine tavsiyesine duyulan güven üzerine yerleşik araştırmaya dayanır, ardından çalışan bir ürünün davranışında sınanır. Bu kütüphane araştırma makalelerini, teknik white paper'ları ve ürün çalışmalarını bir araya getirir: mimariyi biçimlendiren bilim, ondan doğan mühendislik kararları ve kendi varsayımlarımızı sınamak için kullandığımız işletme kaydı. İstediğiniz sırada okuyun. İşinize yarayanı kopyalayın.
AgenticObjects · Teknik white paper · Eylül 2026
From Answers to Records
Arkasında durabileceğiniz agentic analytics için teknik bir kılavuz.
Sohbet cevabı, üretilen belge, e-postayla gelen özet, dashboard. Dört kap, birbirinden farklı görünen dört başarısızlık, tek bir ortak sebep: rakamı savunmanızı sağlayacak hiçbir şey rakamla birlikte yolculuk etmiyor. Bu makale, dördünü de kategoriden onlarca yıl eski bir “kayıt” tanımına karşı sınıyor, bir AI çıktısının bunun yerine taşıması gereken beş özelliği ortaya koyuyor, ve sonra hiçbir demonun yapmadığı kısmı yapıyor. Gerçek bir zamanlanmış koşuyu açıyor ve publication gate'lerinin neyi tuttuğunu, neyi geçirdiğini ve nedenini gösteriyor.
Saat 05:00'teki bir zamanlanmış koşuda engine, içindeki on dört rakamın kaynağı olmadığı için agent'ın taslak cevabının tamamını geri gönderdi. Kaydın tamamında, tutulan on bir nesnenin dokuzu aynı cümleydi: en hızlı büyüyen, en zayıf, en yüksek.
Kimin için CIO'lar, CTO'lar, veri platformu sahipleri, ve satın alma ekibindeki teknik değerlendirici.
Araştırma makalesi · 2026
The Science Analytics Never Shipped
Dikkat, hafıza ve güven üzerine kırk yıllık bilişsel bilim, ve bunun neredeyse hiçbirinin neden bir analitik varsayılanına ulaşmadığı.
Bir agent artık sıfıra yaklaşan bir maliyetle sürekli finding üretebiliyor. Onları alan kişinin çalışma belleği ise 1984'tekiyle aynı — bilişsel bilimden bir sonucun bir analitik ürüne girdiği son yıl. Bu makale, aradaki yıllarda biriken araştırmayı anlatıyor: açıklamalar size gerçekte ne kazandırır, neye mal olur, ve apaçık görünen çözüm kontrollü çalışmalarda işleri neden ölçülebilir biçimde kötüleştirdi.
“Açıklamalar, doğruluğundan bağımsız olarak, insanların AI'ın önerisini kabul etme olasılığını artırdı.”
Kimin için CIO'lar, CDO'lar, analitik yöneticileri, ve bir zamanlar kimsenin açmadığı bir dashboard kurmuş olan herkes.
Ürün vizyonu
Bir makale değil: agentic analytics tezimiz, bugün neyin çalıştığı, agent'larımızın sırada okumak üzere tasarlandığı yedi katman ve bunları hangi sırayla kurduğumuz. Tarihler değil, ufuklar.
Ürün çalışmaları
Çalışan bir ürün üzerinde ölçtüklerimiz
AgenticObjects · Ürün çalışması · Ekim 2026
Hangi İş İçin Hangi Model
On sekiz dil modeli, üç iş, yönetişimli tek bir ürün.
Beş sağlayıcının on sekiz modelini, ürünün her gün yaptığı üç işten geçirdik: bir veri kataloğunun açıklamalarını yazmak, bir CFO agent’ının gece brifingini hazırlamak ve sohbette bir finans sorusunu cevaplamak. Farklı şirketlerden iki hakem, her çıktıyı hangi modelin yazdığını bilmeden puanladı. Hiçbir model üç işin üçünde birden birinci olmadı, Türkiye içinden sunulan modeller ikisinde ikinci oldu ve her sayıyı denetleyen engine, modellerin yazıp hiçbir sorgu sonucuna dayandıramadığı 107 rakamı çıkardı.
En hızlı sohbet cevapları, sırada ne yapılacağını nadiren söyledi. En hızlı modeller akıl yürütme kapalıyken ortalama 12 ila 18 saniyede cevap verdi; eyleme dönüklük puanları 5 üzerinden ortalama 1,6 ila 2,1 oldu, birinci gelen modelde ise 4,4. Hangi modeller olduğu çalışma sayfasında.
Kimin için Yönetişimli analitik için model seçen CIO’lar, CTO’lar, veri yöneticileri ve teknik değerlendirici.
Bu sitede, doldurulacak hiçbir şey olmadan
Bu kategorideki her satıcıya sorulacak on iki soru
Açık HTML. Kopyalayın, hiçbir yere adımızı koymayın, bize de sorun.
Kontrollerin kendi verinizde tuttuğunu görün
Kabul kriterleri ilk haftadan önce yazılmış, veri ambarınızda dört hafta. Ya da daha küçük başlayın: ücretsiz veri keşfi çalışması, semantik modelinizin bugün hangi sinyalleri taşıdığını söyler.