YiENTi

Enterprise Information & Graph-Native Intelligence

هيكلة الأنظمة.فهم العلاقات.بناء برمجيات حقيقية.

تمثّل YiENTi العمليات والعلاقات والتبعيات وبنى البرمجيات بشكل صريح، بدلاً من الاعتماد على السياق اللغوي وحده.

YiENTi Enterprise
Intelligent Enterprise Information
YiENTi Intelligence
Graph-Native Intelligence Engine

تجمع YiENTi بين منصة Intelligent Enterprise Information ومحرك Graph-Native Intelligence Engine. يمكنها استخدام النماذج اللغوية حيثما كان ذلك مفيداً، لكن نموذج الاستدلال الأساسي فيها بنيوي ويراعي العمليات ولا يعتمد على أي مزوّد منفرد لنماذج LLM.

رؤية واحدة. تقنيتان أساسيتان. من النموذج إلى البرمجيات
حدثسياقمعرفةعمليةقاعدةكياننظامبوابةقرار

حدث يُطلق عملية. يصبح السياق والقواعد ذات صلة. وتنتهي البوابة إلى قرار.

منذ عام 2010
التطور من Logical Board إلى YiENTi
ركيزتان
Enterprise Information + محرك الذكاء (Intelligence Engine)
LLM اختياري
المزوّدون مكوّنات قابلة للاستبدال
قيد الاستخدام
تقنية أساسية في هندسة ACCENTSYS

منصة YiENTi

رؤية واحدة. تقنيتان أساسيتان.

YiENTi تقنية جامعة تقوم على ركيزتين متمايزتين ومترابطتين. تمثّل الأولى الواقع التشغيلي للمؤسسة. أما الثانية فتستدل على سياق منظَّم، داخل YiENTi Enterprise وخارجه.

YiENTi Enterprise

Intelligent Enterprise Information

اربط الأشخاص والعمليات والأنظمة والمهام والمعرفة والسياق التشغيلي في بيئة مؤسسية منظَّمة.

اكتشف YiENTi Enterprise

YiENTi Intelligence

Graph-Native Intelligence Engine

استدلّ عبر العلاقات والعمليات والحالة والسياق والبنى البرمجية والمعلومات متعددة الوسائط.

اكتشف YiENTi Intelligence

YiENTi في المركز

YiENTi هو المركز، وكل ما عداه يرتبط به.

YiENTi هو نواة الذكاء البنيوي والهندسة. أما المنصات السحابية ونماذج اللغة وPlaywright وبيئات التطوير المتكاملة وأدوات الذكاء الاصطناعي المحلية فهي أنظمة متصلة تحيط بـ YiENTi، ولكل منها دور مختلف. وهي ليست YiENTi نفسه.

YiENTi
البنيةالقياسالاستدلال

  • النمذجة المنظَّمة

    ما يستدل YiENTi عليه · → YiENTi

    BPMN · حالات الاستخدام · الأنشطة · التسلسلات · الأصناف · نماذج البيانات / الكيانات

  • الذكاء الاصطناعي التوليدي

    خارجي · قابل للاستبدال · ↔ YiENTi

    OpenAI · Anthropic · Perplexity · Gemini · Lovable · Zapier · Pickaxe · Grok · Jasper · Abacus.AI · Relevance AI · Notion AI · ومنصات أخرى قريبًا · نماذج محلية / بديلة

  • أدوات المطوّرين

    بيئة التطوير · ↔ YiENTi

    Visual Studio Code · OpenCode

  • البنية التحتية المحلية / للنماذج

    تشغيل النماذج محليًا · ↔ YiENTi

    Ollama · Lemonade · مسارات عمل أخرى متوافقة للنماذج المحلية

  • الاختبار

    التحقق من السلوك الفعلي · ↔ YiENTi

    Playwright · Abacus.AI · ChatGPT Work · التحقق البصري · التحقق الوظيفي

  • النشر

    حيث تعمل البرمجيات المولَّدة · YiENTi →

    AWS · Microsoft Azure · Google Cloud · بنية تحتية خاصة (مستقبلًا)

  • برمجيات حقيقية

    مبنية باستخدام YiENTi · YiENTi →

    كل منتج من منتجات ACCENTSYS

يغذّي YiENTiيتبادل مع YiENTiينتج عن الهندسة المدعومة بـ YiENTi أو يُسلَّم بواسطتهاخارجي وقابل للاستبدالاتجاه مستقبلي

النواة البنيوية

اللغة واجهة.
الرسم البياني (Graph) هو النموذج.

هذه البنى ليست مخططات للزينة. إنها تمثّل حالة النظام والعملية بصيغة يمكن للآلة فهمها، وهي النموذج الذي يستدل YiENTi عليه.

  • BPMN
  • نماذج العمليات
  • مخططات الأنشطة
  • حالات الاستخدام
  • مخططات التعاون
  • مخططات التسلسل
  • نماذج الأصناف
  • نماذج الكيانات / البيانات
  • القواعد
  • الاعتماديات
  • الحالة
  • المتطلبات
  • قصص المستخدم

القياس · وظيفة أساسية في YiENTi

نظِّمه. قِسه. وتعلَّم منه.

القياس ليس ميزة للوحات المعلومات. يربط YiENTi تنفيذ العملية بما ينتجه هذا التنفيذ فعلًا، ويحوّله إلى معرفة مفهومة آليًا حول كيفية أداء العمل في الواقع.

01 · YiENTi Enterprise

تنفيذ العملية

  1. المهمة أعالية
  2. المهمة بعادية
  3. المهمة جعادية

الأولوية والوزن جزء من البنية.

02 · القياس

ما حدث فعلًا

العمل والجهد

  • الأولوية
  • المهمة
  • الوقت / الجهد
  • وزن المهمة / كميتها
  • الوقت نسبةً إلى وزن المهمة
  • الأداء الكمّي

المخرجات والنتائج

  • الجودة
  • إعادة العمل / أعمال لاحقة جديدة
  • المحتوى الذي يصل إلى المنتج النهائي
  • إعادة الاستخدام
  • الكفاءة

الأفراد والقدرات

  • الأدوار
  • الكفاءات
  • المهارات
  • الإمكانات غير المستثمرة

03 · YiENTi AI

يستدل على واقع قابل للقياس

تعلَّم · حسِّن · أعد الاستخدام

YiENTi لا يقيس فقط المدة التي عمل فيها شخص ما. يمكنه أن يربط الجهد ببنية العمل ووزنه ونتيجته وجودته وإعادة استخدامه.

حلقة التعلّمتنظيمتنفيذقياستعلّمتحسينإعادة استخدام

  1. البنية

    YiENTi Enterprise

    يوفّر السياق التشغيلي والإجرائي المنظَّم: العمليات والمهام والأدوار والأولويات ووزن العمل.

  2. الواقع

    القياس

    يلتقط ما يحدث فعلًا داخل هذه البنية: الجهد والنتيجة والجودة وإعادة العمل وإعادة الاستخدام.

  3. الاستدلال

    YiENTi AI

    يستدل على هذا الواقع القابل للقياس، لا على أوصاف كيفية سير العمل المفترضة فحسب.

YiENTi لا يتعلم من أوصاف العمل فقط. بل يمكنه الاستدلال على عمليات منظَّمة وعلى النتائج القابلة للقياس التي تنتجها.

كان هذا الربط جزءًا بالفعل من بنية YiENTi التي عُرضت عام 2016: عمليات تشغيلية مرتبطة بمخرجات قابلة للقياس وبـ YiENTi AI.

المحور أ · Intelligent Enterprise Information

YiENTi Enterprise

يربط YiENTi Enterprise بين الأشخاص والعمليات والأنظمة والمعرفة في بيئة تشغيلية منظَّمة واحدة.

منصة ذكية لمعلومات المؤسسات، مخصصة لنمذجة العلاقات بين الأشخاص والعمل والعمليات والأنظمة والمعلومات وتشغيلها. التكامل هو إحدى قدراتها، وليس تعريفها.

  • الأشخاص
  • الأدوار
  • الكفاءات
  • الفرق
  • المهام
  • المشاريع
  • الأنشطة
  • العمليات
  • الموارد
  • الأنظمة
  • المستندات
  • الاتصال
  • الأحداث
  • القواعد
  • البيانات
  • المعرفة
  • القياسات
  • القرارات
  • الاعتمادات المتبادلة
  • سير العمل المؤسسي

المخطط أ · YiENTi Enterprise Information

المؤسسةالعملالمعلومات والأنظمةالأشخاصالأدوارالفرقالمشاريعالعملياتالمهامالأحداثالأنظمةالبياناتالمواردالمستنداتالمعرفة
تتواجد المؤسسة والعمل والمعلومات بوصفها نموذجًا واحدًا مترابطًا، لا كقوائم وملفات وأدوات منفصلة.

الركيزة B · Graph-Native Intelligence Engine

YiENTi Intelligence

YiENTi Intelligence هو محرك ذكاء أصيل للرسوم البيانية (Graph-Native)، مصمَّم للاستدلال عبر الكيانات والعلاقات والعمليات والسياق وهياكل البرمجيات والمعلومات المرئية.

يمتد دوره إلى ما هو أبعد من منصة YiENTi Enterprise. فتقنية الذكاء الأساسية في YiENTi مستخدمة بالفعل داخليًا ضمن مسارات عمل هندسة البرمجيات في ACCENTSYS، بينما لا تزال المنصة المستقلة قيد التطوير.

مسار مختلف نحو ذكاء الآلة العام.

الرؤية بعيدة المدى لـ YiENTi Intelligence.

ما بعد YiENTi Enterprise

YiENTi Intelligence ليس مجرد وحدة الذكاء الاصطناعي داخل YiENTi Enterprise. إنه مصمَّم كطبقة ذكاء قابلة لإعادة الاستخدام، والبرمجيات المصمَّمة باستخدامه ليست تلقائيًا جزءًا من منصة Enterprise:

  • هندسة البرمجيات في ACCENTSYSقيد الاستخدام الداخلي
  • منتجات ACCENTSYS الأخرىاتجاه
  • أنظمة خارجية مستقبليةاتجاه
  • حالات استخدام أخرى للاستدلال المنظَّماتجاه

المخطط B · الرسم البياني (Graph) لـ YiENTi Intelligence

السياق البنيوي

  • الكيانات
  • العلاقات
  • السياق
  • الحالة
  • القواعد
  • الاعتماديات
  • البنى المرئية
  • المعرفة

YiENTi Intelligence Graph

مترابط ودائم وصريح — هو سياق الاستدلال ذاته.

وظائف الاستدلال

  • الفهم
  • الاستدلال
  • المقارنة
  • التنبؤ
  • التوصية
  • التخطيط
  • التنسيق
وظائف الاستدلال الأساسية اتجاه التطوير

كيف يعمل YiENTi

من الواقع المنظَّم إلى الاستدلال — وعودةً إليه.

يمثّل YiENTi Enterprise ما هو موجود، ومن المعنيّ، وما الذي يحدث، وكيف يتدفق العمل، وما يعتمد على ماذا، وفي أي حالة توجد المؤسسة. ويستدل YiENTi Intelligence على هذا السياق المنظَّم.

  1. 01Enterprise

    التمثيل

    يتحول الأشخاص والأنظمة والمعلومات والمهام والعمليات والسياق إلى معلومات منظَّمة ومترابطة.

  2. 02Intelligence

    الفهم

    يستدل YiENTi Intelligence عبر العلاقات والاعتماديات والحالة والسياق.

  3. 03Intelligence

    القرار

    تدعم القواعد والقيود والسياق التاريخي والاستدلال عملية اتخاذ القرارات.

  4. 04كلاهما

    التنسيق

    يمكن تنسيق الإجراءات والأنظمة وسير العمل ضمن قواعد ومسؤوليات محددة.

  5. 05Enterprise

    التعلّم / التحديث

    تتغير البيئة المنظَّمة مع تقدم العمل وتوفر معلومات جديدة.

دورة مستمرة: تصبح كل حالة محدَّثة السياق الذي تنطلق منه الجولة التالية من الاستدلال.

ذكاء منظَّم · لا يبدأ من LLM

اللغة واجهة.
الرسم البياني (Graph) هو النموذج.

النماذج اللغوية الكبيرة مكوّنات لغوية توليدية مفيدة. يمكن لـ YiENTi استخدامها حيثما تفيد، لكنه لا يعتمد على النصوص المولَّدة بوصفها مصدره المرجعي للحقيقة. تُنمذَج العمليات والعلاقات والحالات والتبعيات والبُنى نمذجة صريحة.

يمثّل YiENTi البنية الكامنة وراء المعلومات.

  • تُمثَّل العمليات بوصفها عمليات.
  • تُمثَّل العلاقات بوصفها علاقات.
  • تُمثَّل التبعيات بوصفها تبعيات.
  • تُمثَّل الحالة بوصفها حالة.

اللغة إحدى الطرق التي يتفاعل بها البشر مع هذه البنية.

تستمد الأنظمة التي تبدأ من LLM جزءًا كبيرًا من سلوكها من الاستدلال الاحتمالي للنماذج. أما سياق الاستدلال الأساسي في YiENTi فهو تمثيل بنيوي صريح للكيانات والعلاقات والعمليات والحالة والتبعيات.

السؤال لا يقتصر على المدخلات التي يقبلها النظام، بل يتعلق بما إذا كانت حقيقته التشغيلية موجودة كتمثيل مولَّد احتمالي، أم كحالة منظَّمة صريحة.

الذكاء المنظَّم مقابل الاستدلال الذي يبدأ من LLM

أساس الاستدلال
تبدأ من LLM: استدلال احتمالي للنموذج
YiENTi: تمثيل بنيوي صريح
السياق
تبدأ من LLM: يُعاد بناؤه غالبًا بصورة ديناميكية
YiENTi: سياق مترابط ومستمر
سير العمل
تبدأ من LLM: قد يوجد في صورة وصف
YiENTi: عمليات ممثَّلة بنيويًا
الحالة والتبعيات
تبدأ من LLM: تُحمل عادةً في المطالبات ونوافذ السياق
YiENTi: ممثَّلة صراحةً في الرسم البياني (Graph)
اللغة
تبدأ من LLM: توليد لغوي ممتاز
YiENTi: يستخدم النماذج اللغوية حيث يكون التوليد مفيدًا
دور النموذج
تبدأ من LLM: النموذج / المزوّد يشكّل مكوّنًا رئيسيًا من الذكاء
YiENTi: طبقة توليدية محايدة تجاه النماذج — المزوّدون قابلون للاستبدال

حيث تتفوق النماذج اللغوية

  • توليد النصوص
  • التلخيص
  • الترجمة
  • التفاعل بلغة طبيعية
  • استخراج المعلومات
  • توليد الأفكار
  • المساعدة في المستندات

حيث ينبغي أن تبقى البنية صريحة

  • حالة العملية الدقيقة
  • قابلية التكرار
  • قابلية التتبع
  • سلامة التبعيات
  • صحة سير العمل
  • اتساق بنية البرمجيات
  • ذاكرة منظَّمة مستمرة

يمكن للذكاء الاصطناعي الاحتمالي أن يساعد في العملية، لكن ليس بالضرورة أن يحدّدها.

قد تكون اللغة المولَّدة غير مؤكدة. أما حالة العملية والرسم البياني (Graph) الصريحة فلا تحتاج إلى إعادة بنائها من نص مولَّد. صُمّم YiENTi ليُبقي حالة العملية الحرجة والتبعيات والحقيقة التشغيلية خارج التوليد اللغوي الاحتمالي، مما يقلّل الاعتماد عليه حيث تهمّ الدقة البنيوية وقابلية التكرار.

طبقة لغوية محايدة تجاه النماذج

يمكن لـ YiENTi استخدام LLM. لكنه لا يعتمد عليها ليعرف ماهية النظام.

مزوّدون قابلون للاستبدال

  • نماذج OpenAI
  • نماذج Anthropic
  • نماذج محلية
  • نماذج مفتوحة
  • مزوّدون مستقبليون

الطبقة اللغوية

  • توليد النصوص
  • التلخيص
  • الترجمة
  • التفاعل بلغة طبيعية
  • المساعدة في المحتوى

بنية YiENTi Intelligence

الرسم البياني (Graph) والحالة والعمليات والقواعد والتبعيات — مستقلة عن مزوّد النموذج المختار.

النماذج اللغوية مكوّنات اختيارية وقابلة للاستبدال، ويمكن توصيلها بـ YiENTi حيثما تفيد القدرات التوليدية. وهي مكوّنات في البنية المعمارية، وليست نموذج الاستدلال البنيوي الأساسي.

الإرث في مجال العمليات

من فهم العمليات إلى الاستدلال الآلي.

بُني YiENTi على فكرة مفادها أنه لا يمكن فهم الأنظمة المعقّدة بصورة موثوقة إذا كانت علاقاتها وعملياتها موجودة فقط في شكل مستندات أو أوصاف.

ينبغي أن تكون العمليات والأنشطة والأدوار والأحداث والتبعيات موجودة في صورة بنى صريحة يمكن للآلة فهمها.

  • الأنشطة
  • المهام
  • الأحداث
  • البوابات
  • المحادثات
  • التصميمات التنسيقية
  • التعاون
  • المسارات
  • البيانات
  • الأدوار
  • الكفاءات
  • الموارد
  • المشاريع
  • بنى العمليات
  • القياس
  • تدفقات المعلومات
الدورالنظامنعملاتقييممكتمل؟اعتماداسترجاع البياناتسجل
تجريد حديث للأساس الذي يقوم عليه YiENTi في مجال العمليات: المسارات والأحداث والأنشطة والبوابات والبيانات بوصفها بنية صريحة. للتوضيح فقط، وليس واجهة منتج.

الاستدلال البصري والبنيوي

YiENTi لا يكتفي بوصف العملية، بل يمثّلها.

تصبح الأنشطة والتبعيات والحالات والجهات الفاعلة وتدفقات المعلومات أجزاءً صريحة من سياق الاستدلال. ويمكن تمثيل البنى البصرية والمخططية تمثيلًا صريحًا، ثم الاستدلال عليها.

  • مخططات الأنشطة
  • مخططات العمليات
  • مخططات التعاون
  • بنية النظام
  • رسوم التبعيات البيانية
  • الأدوار
  • الأحداث
  • انتقالات الحالة
  • تدفق المعلومات

هندسة البرمجيات

تطوير البرمجيات دون إعادة بناء السياق انطلاقًا من الموجّهات.

يحافظ YiENTi على سياق بنيوي حول الأنظمة والعمليات والتبعيات، بحيث يمكن الاستدلال على القرارات الهندسية بوصفها جزءًا من نموذج متصل.

التطوير المعتاد بمساعدة النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)

  1. موجّه
  2. مخرجات مولَّدة
  3. مراجعة
  4. موجّه جديد
  5. سياق أُعيد بناؤه

يُعاد بناء السياق مع كل تكرار.

النموذج الهندسي في YiENTi

  1. المتطلبات
  2. نموذج بنيوي صريح
  3. الأنظمة · العمليات · التبعيات
  4. الاستدلال
  5. التنفيذ
  6. التحقق
  7. حالة بنيوية محدَّثة

يبقى السياق قائمًا في صورة بنية ويتطور مع النظام.

هندسة البرمجيات الموجَّهة بالنماذج

من النموذج إلى البرمجيات.

لا يخمّن YiENTi البرمجيات انطلاقًا من الأوامر النصية. فهو يستخدم تمثيلات منظَّمة للنظام، ويربط بين عدة منظورات للنظام نفسه، ويستدل عبرها — ويمكنه دعم توليد البرمجيات من تلك النماذج أو تنفيذه.

مبني باستخدام YiENTi.
غير معتمد على YiENTi.

يمكن لـ YiENTi تصميم البرمجيات وتوليدها من نماذج منظَّمة. ويعمل التطبيق الناتج بشكل مستقل عن YiENTi.

يشكّل YiENTi جزءًا من عملية الهندسة — وليس اعتمادًا إلزاميًا في بيئة التشغيل.

نماذج منظَّمةالاستدلالالتوليد والتحققيعمل باستقلالية
  1. 01

    المتطلبات

  2. 02

    EPICs / قصص المستخدم

  3. 03

    حالات الاستخدام

  4. 04

    نماذج الأنشطة / العمليات

  5. 05

    نماذج التعاون / التسلسل

  6. 06

    نماذج الأصناف / البيانات

  7. 07

    البنية المعمارية / الاستدلال

  8. 08

    التنفيذ المولَّد

  9. 09

    التحقق

  10. 10

    برمجيات مستقلة

سلسلة مفاهيمية. تُقرأ من اليسار إلى اليمين، صفًا بصف.

طبقات النماذج التي يستدل YiENTi عبرها

ليست رسومات منعزلة، بل إسقاطات مترابطة لنموذج نظام واحد كامن.

  • EPICs
  • قصص المستخدم
  • حالات الاستخدام
  • مخططات الأنشطة
  • مخططات التعاون
  • مخططات التسلسل
  • مخططات الأصناف
  • نماذج البيانات / الكيانات
  • BPMN / نماذج العمليات
  • القواعد
  • الاعتماديات
  • الحالات

YiENTi أثناء الهندسة

  • المتطلبات
  • النماذج
  • الاستدلال
  • البنية المعمارية
  • التوليد
  • التحقق

التطبيق الناتج

  • الواجهة الأمامية
  • الواجهة الخلفية
  • قاعدة البيانات
  • واجهات APIs
  • منطق الأعمال
  • التكاملات

يعمل باستقلالية

لا يحتاج التطبيق المولَّد إلى بيئة تشغيل YiENTi أو سحابة أو وكيل أو اتصال في بيئة الإنتاج — ما لم يستخدم منتج محدد مثل هذه الخدمات عن قصد. كما أن البرمجيات المنشأة باستخدام YiENTi ليست جزءًا تلقائيًا من منصة YiENTi Enterprise.

المخططات ليست توثيقًا لاحقًا

في YiENTi، النماذج ليست مجرد صور توثّق البرمجيات بعد بنائها. بل تمثّل البنية التي يمكن الاستدلال على البرمجيات منها والتحقق منها وتوليدها.

يمكن وصف النظام البرمجي عبر منظورات متكاملة — epics وقصص المستخدم وحالات الاستخدام ومخططات الأنشطة والتعاون والتسلسل والأصناف، ونماذج الكيانات والعلاقات، والعمليات والحالات والقواعد والاعتماديات. هذه ليست رسومات منعزلة، بل إسقاطات لنموذج نظام واحد كامن، وقد صُمِّم YiENTi للاستدلال عبرها، بحيث يمكن تحليل التغيير في أحد المنظورات مقابل المنظورات الأخرى.

الطابع المرئي لا يعني التعرّف على الصور. فالمربع أو العقدة أو الحافة أو البوابة أو العلاقة ليست مجرد بكسل. إنها ذات معنى محدد — ويصبح هذا المعنى جزءًا من نموذج الاستدلال.

ينشئ YiENTi تمثيلًا مترابطًا للنظام بحيث لا تضطر المتطلبات والعمليات وبنى البرمجيات والبيانات إلى الوجود كمستندات منفصلة.

منظورات متعددة، ونموذج نظام واحد

  1. 01قصة المستخدم

    ما يحتاج إليه المستخدم

    «بصفتي عميلًا، أريد إضافة مقال إلى السلة الخاصة بي لكي أتمكن من طلبه لاحقًا.»

  2. 02حالة الاستخدام

    ما يريد الفاعل تحقيقه

    العميلالبحث عن مقالإضافة إلى السلةإنشاء طلب
  3. 03الأنشطة

    كيف تسير العملية

    بحثاختيار[متوفر في المخزون]إضافة إلىالسلةتأكيد
  4. 04التعاون

    أي المكونات تتفاعل

    :Customer:Article:Cart:Order1.1 show()1.2 add()2 order()
  5. 05التسلسل

    بأي ترتيب تحدث التفاعلات

    :Customer:Article:Cart:Ordersearchshowaddorder
  6. 06الأصناف / البيانات

    ما الكائنات والعلاقات الموجودة

    Customerid · nameOrderid · dateCartitems · totalArticlesku · price1*11**
  7. 07التنفيذ

    مُولَّد من البنية

    // generated from the model
class Cart {
  items: Article[]
  add(a: Article): void
  checkout(): Order
}
  8. 08التطبيق

    يعمل باستقلالية

    السلة (2)الواجهة الأمامية · الواجهة الخلفية · قاعدةالبيانات · واجهات برمجة التطبيقات

نظام واحد، وإسقاطات متعددة. تحمل «السلة» المعنى نفسه في كل عرض. مثال توضيحي.

توليد الشيفرة ليس توليدًا للشيفرة بواسطة LLM

لا يحتاج YiENTi إلى تخمين التطبيق من أمر نصي. فهو يعمل انطلاقًا من نموذج صريح لماهية التطبيق.

يمكن لنماذج LLM المساعدة في النصوص والتوثيق والتسميات وتفسير اللغة الطبيعية واقتراحات الشيفرة عند الفائدة. ولا تعتمد البنية المعمارية للبرمجيات على شيفرة مصدرية مولَّدة احتماليًا وحدها.

التوليد القائم على الأوامر النصية أولًا

YiENTi الموجَّه بالنماذج

  • أمر نصينموذج منظَّم صريح
  • الذكاء الاصطناعي يكتب جزءًا من الشيفرةعلاقات نظام صريحة واستدلال
  • إعادة بناء السياق لكل طلبتوليد قائم على القواعد حيثما كان مناسبًا
  • الشيفرة المصدرية بوصفها الحقيقة الوحيدةالنموذج بوصفه مصدر الحقيقة المقروء آليًا

يقترب YiENTi من كونه بيئة هندسية ذكية، تشبه المترجم (compiler)، للأنظمة المعقدة، أكثر من كونه اعتمادًا على الذكاء الاصطناعي مضمّنًا في كل تطبيق.

التدفق المعروض هنا مفاهيمي. وقد يختلف مسار المعالجة الداخلي الفعلي، ولا تُعرض كل مرحلة على أنها مؤتمتة بالكامل. وتصف إمكانية التتبّع وفحوصات الاتساق وتحليل الأثر والمزامنة بين النماذج اتجاه النهج الموجَّه بالنماذج.

أدوات النماذج والمطوّرين

تستخدم YiENTi الذكاء المناسب للمهمة المناسبة.

تسرّع النماذج التوليدية المهام التي يكون فيها التوليد الاحتمالي فعّالًا. أما YiENTi فتحتفظ بنموذج النظام المنظَّم وسياق العملية والحالة القابلة للقياس.

مهام تُسنَد إلى النماذج التوليدية

  • تكرار تحسين واجهة المستخدم
  • توليد النصوص
  • صياغة العبارات
  • التوثيق
  • الأعمال التوليدية السريعة
  • مساعدة مختارة في البرمجة حيثما يكون ذلك مناسبًا

ما تحتفظ به YiENTi

  • نموذج النظام المنظَّم
  • سياق العملية
  • الحالة القابلة للقياس

  • الذكاء الاصطناعي التوليدي

    خارجي · قابل للاستبدال

    • OpenAI
    • Anthropic
    • Perplexity
    • Gemini
    • Lovable
    • Zapier
    • Pickaxe
    • Grok
    • Jasper
    • Abacus.AI
    • Relevance AI
    • Notion AI
    • ومنصات أخرى قريبًا
    • نماذج محلية / بديلة

  • البنية التحتية المحلية / للنماذج

    تشغيل النماذج محليًا

    • Ollama
    • Lemonade
    • مسارات عمل أخرى متوافقة للنماذج المحلية

  • أدوات المطوّرين

    بيئة التطوير

    • Visual Studio Code
    • OpenCode
يمكن أن يتغير المزوّدون والأدوات، أما النموذج البنيوي في YiENTi فيبقى.

هذه أنظمة متصلة ذات أدوار متمايزة، وليست جزءًا من YiENTi نفسها، ولا تقدّم جميعها القدرات نفسها. أسماء الجهات الخارجية علامات تجارية مملوكة لأصحابها، ولا يُقصد بها الإيحاء بأي شراكة أو تأييد.

الاختبار والتحقق

من النموذج إلى سلوك تم التحقق منه.

الشيفرة المولَّدة ليست الغاية، بل السلوك الصحيح. يمكن استخدام Playwright لفحص ما إذا كان التطبيق الفعلي يعمل ويُعرض كما هو متوقع، بما يُنشئ حلقة تغذية راجعة بين النموذج والتنفيذ وواجهة المستخدم الفعلية والتحقق.

  1. 01

    YiENTi

    النموذج والاستدلال

  2. 02

    تطبيق مولَّد / معدَّل

    التنفيذ

  3. 03

    Playwright

    يفحص التطبيق قيد التشغيل

  4. 04

    تحقق مرئي ووظيفي

    هل يُعرض ويعمل كما هو متوقع؟

  5. 05

    التغذية الراجعة

    العودة إلى دورة التكرار الهندسي

تعود التغذية الراجعة إلى YiENTi وإلى دورة التكرار الهندسي حتى يطابق السلوك الملحوظ النموذج

Playwright أداة للاختبار والتحقق، وليست جزءًا من طبقة الذكاء الاصطناعي.

النشر الآلي

بُني باستخدام YiENTi. دون الاعتماد على YiENTi.

يمكن لسير العمل المدعوم من YiENTi نشر البرمجيات تلقائيًا على AWS وMicrosoft Azure وGoogle Cloud. YiENTi ليس مزوّد استضافة، ولا يعمل التطبيق المنشور داخل YiENTi.

صُمم YiENTi ليبقى محايدًا تجاه البنية التحتية. ويُقصد بخيارات النشر المستقبلية أن تشمل البنية التحتية الخاصة والبنية التحتية التي يتحكم بها العميل، إضافةً إلى منصات السحابة العامة.

بيئة الهندسة في YiENTi

حيث تُنمذَج البرمجيات وتُولَّد ويتم التحقق منها وإصدارها.

  1. النماذج المنظَّمة

    BPMN وحالات الاستخدام والأصناف والبيانات

  2. YiENTi

    النموذج البنيوي والاستدلال

  3. التنفيذ / التوليد

    شيفرة مصدرية يتم إنتاجها أو تعديلها

  4. التحقق باستخدام Playwright

    فحوص بصرية ووظيفية للتطبيق قيد التشغيل

  5. خط النشر

    بناء وإصدار آليان

حدّ البيئة · تسليم التطبيق القابل للنشر

بيئة تشغيل التطبيق

حيث يعمل التطبيق النهائي.

  • AWS
  • Microsoft Azure
  • Google Cloud
  • بنية تحتية خاصةمستقبلًا

تطبيق مستقل

يعمل دون اعتماد على YiENTi كبيئة تشغيل

معروضة على مستوى المزوّد فقط. البنية التحتية الخاصة والتي يتحكم بها العميل اتجاه مستقبلي، وليست خيارًا جاهزًا للإنتاج اليوم.

إثبات المنتج

ليس عرضًا مخبريًا. برمجيات حقيقية.

تم بناء محفظة تطبيقات ACCENTSYS الحالية بالكامل باستخدام هندسة مدعومة بـ YiENTi، مع كون YiENTi نفسه منصة الهندسة.

الدليل هو محفظة ACCENTSYS الحالية بأكملها، لا مجموعة مختارة منها. الهندسة المدعومة بـ YiENTi هي الطريقة التي تبني بها ACCENTSYS برمجياتها، في كل المجالات التي تعمل فيها.

YiENTiنواة الهندسة

7 تطبيقات ACCENTSYS مملوكة للشركة ومشروع هندسي واحد للعملاء 1، جميعها طُوّرت باستخدام هندسة مدعومة بـ YiENTi

تطبيقات ACCENTSYS المملوكة للشركة

مشروع هندسي للعملاء

طورته ACCENTSYS AG لعميلها باستخدام هندسة مدعومة بـ YiENTi. مشاريع العملاء مراجع هندسية خارجية وليست جزءًا من محفظة منتجات SaaS المملوكة لشركة ACCENTSYS AG.

هذه القائمة مأخوذة مباشرة من سجل منتجات ACCENTSYS، بما في ذلك تصنيفه للتطبيقات المملوكة للشركة ومشاريع العملاء، ولذلك تظهر الإدخالات الجديدة هنا تلقائيًا. يُفحص LOXY Time بالتفصيل أدناه لأن جهده الهندسي قد جرى قياسه.

استكشف المحفظة

مبني باستخدام YiENTi. غير معتمد على YiENTi.

يدعم YiENTi الطريقة التي تُهندَس بها هذه المنتجات — بتوجيه الخبراء، وليس بتوليد ذاتي لكل سطر من الشيفرة. أما المنتجات نفسها فتعمل باستقلالية ولا تتطلب YiENTi في بيئة التشغيل.

مرجع هندسي لعميل · LOXY Time

هندسة مدعومة بـ YiENTi، موضَّحة من خلال برمجيات مؤسسية حقيقية.

LOXY Time مشروع هندسي مؤسسي واقعي يوضح تطوير البرمجيات المدعوم بـ YiENTi عبر سير عمل تشغيلي معقد، ومتطلبات تنظيمية، ومعالجة بيانات، وتكامل أنظمة.

LOXY Time منصة للنقل والامتثال التنظيمي طورتها ACCENTSYS AG لصالح Loxy International AG. وهي تُعد مرجعًا هندسيًا واقعيًا يوضح قدرات تطوير البرمجيات المدعوم بـ YiENTi. LOXY Time ليست جزءًا من محفظة منتجات SaaS الخاصة بـ ACCENTSYS AG.

ما نُفّذ في LOXY Time

  • معالجة ملفات DDD الخاصة بجهاز التاكوغراف الرقمي · Gen1 وGen2 V1 وGen2 V2
  • بيانات السائقين والمركبات
  • الفحوصات التنظيمية والامتثال
  • سير العمل والتقارير
  • التكاملات ومعالجة البيانات الضخمة
  • ضمان الجودة الآلي واختبار الانحدار

الاستخدام الداخلي لا يعني التوفر التجاري. لا تزال منصة YiENTi المستقلة قيد التطوير.

استراتيجية الحوسبة في YiENTi

يعمل YiENTi حيثما تتوفر الحوسبة.

لا يرتبط YiENTi بسحابة محددة أو بمزوّد GPU محدد. يمكنه العمل حيثما توفرت موارد كافية من CPU وGPU والذاكرة وموارد الحوسبة المساندة. يمكن تشغيل أعباء العمل الأصغر محليًا، بينما قد يتطلب الاستدلال البنيوي المعقد سعة حوسبة خارجية أو مخصصة كبيرة.

لا تؤدي زيادة الحوسبة المتاحة إلى رفع السرعة فحسب، بل تتيح لـ YiENTi العمل في وقت واحد عبر سياقات أوسع مترابطة من العمليات والرسوم البيانية (Graph) والأنظمة.

عبء عمل YiENTi

متطلبات الحوسبة

  • CPU
  • GPU
  • الذاكرة
  • التخزين / الإدخال والإخراج

تُوفَّر من أيٍّ مما يلي

  • محلي

    • محطة عمل عالية الأداء
    • خادم محلي

  • حوسبة خارجية

    • Alibaba Cloud
    • AWS
    • Microsoft Azure
    • Google Cloud
    • مزوّدون آخرون مناسبون

  • خاص / مخصص

    • بنية تحتية خاصة
    • حوسبة مخصصة
مصادر الحوسبة قابلة للاستبدال. فهي توفّر السعة، ولا تُعدّ جزءًا من YiENTi.

التنفيذ المحلي

يمكن تشغيل أعباء عمل YiENTi الأصغر محليًا. أما الأعباء الأكثر تعقيدًا فيمكنها استهلاك موارد CPU وGPU والذاكرة المتاحة حتى في أنظمة الهندسة عالية الأداء.

الحوسبة الخارجية اليوم

تستأجر ACCENTSYS حاليًا حوسبة خارجية من مزوّدين، من بينهم Alibaba Cloud وبنية AWS التحتية في الولايات المتحدة. يوفّر مزوّدو السحابة السعة، وهم ليسوا اعتماديات معمارية.

  1. الحالية

    اليوم · حوسبة مرنة

    • حوسبة خارجية مستأجرة
    • Alibaba Cloud
    • AWS
    • مزوّدون آخرون مناسبون
    • تنفيذ محلي لأعباء العمل الأصغر

    يعمل YiENTi حيثما تتوفر موارد CPU وGPU والذاكرة والموارد المساندة المطلوبة.

  2. اتجاه التوسع

    التوسع · حوسبة مخصصة

    • سعة محجوزة / مخصصة
    • بيئات حوسبة خاصة
    • خوادم أو عناقيد مخصصة
    • بنية تحتية مخصصة لعبء العمل
    • تحكم أكبر في الأداء والتكلفة

    لم يُنفَّذ بعد. هذا هو الاتجاه مع نمو أعباء عمل YiENTi.

  3. رؤية طويلة المدى

    المدى الطويل · البنية التحتية للحوسبة لدى ACCENTSYS

    • حوسبة تتحكم بها ACCENTSYS
    • بنية تحتية مخصصة عالية الأداء
    • بنية تحتية محتملة لمركز بيانات خاص

    لا تشغّل ACCENTSYS مركز بيانات خاصًا بها اليوم.

تُعدّ Microsoft Azure وGoogle Cloud مصدرين إضافيين محتملين للحوسبة، وليستا مرحلتين لاحقتين. تصف البطاقات الثلاث استراتيجية البنية التحتية، والمزوّدون مصادر قابلة للاستبدال للسعة ضمنها.

مستقل عن المزوّد

لا يعتمد YiENTi في جوهره على Alibaba Cloud أو AWS أو Microsoft Azure أو Google Cloud.

معتمد على الحوسبة

القيد العملي هو توفر حوسبة كافية لعبء العمل: CPU وGPU وذاكرة النظام وVRAM والتخزين / الإدخال والإخراج وإنتاجية الشبكة وسعة الحوسبة المتوازية.

الاستراتيجية التجارية · رؤية

يُقصد بالبنية التحتية المخصصة طويلة المدى لـ YiENTi أن تواكب التوسع التجاري لمحفظة منتجات ACCENTSYS، مع اعتبار Merclino أولوية تسويق قريبة المدى. ويُقصد بنجاح تسويق المحفظة أن يساعد في تمويل سعة حوسبة مخصصة لـ YiENTi بصورة متزايدة. إن Merclino أولوية تجارية وليست حالة تقنية خاصة: فكل منتج حالي من منتجات ACCENTSYS مبني بهندسة مدعومة بـ YiENTi.

قيد الحوسبة

في أعباء العمل الداخلية الحالية، قد يتطلب الاستدلال البنيوي في YiENTi حوسبة أكبر بنحو مرتبة من حيث الحجم مقارنةً بسير العمل التقليدي القائم أساسًا على LLM.

يستدل YiENTi على بنى الرسوم البيانية (Graph) والعمليات والحالات والاعتماديات والقياسات وعدة عروض للنماذج والعلاقات بينها، إلى جانب السجل ونتائج التحقق. ويقايض YiENTi كفاءة الحوسبة بسياق بنيوي أغنى.

استنادًا إلى أعباء العمل الداخلية لدى ACCENTSYS؛ وليس معيارًا مرجعيًا مستقلًا.

لماذا تهم الحوسبة الإضافية

لا تقتصر الحوسبة الإضافية على تقليل زمن المعالجة. فهي تتيح لـ YiENTi الاستدلال عبر سياقات مترابطة أكبر في الوقت نفسه:

  • العمليات
  • علاقات الرسم البياني (Graph)
  • الاعتماديات
  • الحالة
  • السجل
  • القياس
  • نماذج البرمجيات
  • عروض متعددة للنماذج
  • سياق التحقق

بنية أقل

  • حوسبة أقل
  • إعادة بناء احتمالية للسياق

نموذج بنيوي غني

  • حوسبة أعلى
  • حالة وعمليات وعلاقات وسياق قابل للقياس بصورة صريحة
يستخدم YiENTi حوسبة كبيرة لأنه يحافظ على قدر أكبر من بنية المشكلة ويستدل عليه.تعتمد ACCENTSYS هذه المعمارية لأن الاتساق البنيوي والدقة أمران مهمان في هندسة البرمجيات.

الجذور

YiENTi في تطوّر مستمر منذ عام 2010.

تعود جذور YiENTi إلى عام 2010، عندما بدأ المشروع باسم Logical Board في شركة Grandes Planos S.A. ثم تطورت التقنية لاحقًا إلى YiENTi، جامعةً بين معلومات المؤسسة المنظَّمة وطبقة ذكاء تزداد تطورًا.

  1. 2010

    Logical Board

    الجذور في Grandes Planos S.A.

    بدأ المشروع باسم Logical Board في Grandes Planos S.A.، مع التركيز على معلومات المؤسسة المنظَّمة والعمليات والمهام والعلاقات.

  2. 2016

    YiENTi

    أول عرض لـ YiENTi في Swisscom AG

    YiENTi – Intelligent Enterprise Information. وقد تضمنت البنية المعروضة آنذاك بالفعل:

    • معلومات المؤسسة
    • YiENTi AI
    • العمليات المنظَّمة
    • القياس
    • ذكاء قائم على الرسوم البيانية (Graph) / العمليات

  3. اليوم

    YiENTi Enterprise + YiENTi Intelligence

    امتداد لبنية 2016 وتطوّر تقني لها

    يدعم بالفعل هندسة برمجيات ACCENTSYS الفعلية باستخدام:

    • نماذج نظام صريحة
    • العمليات المنظَّمة
    • الاستدلال على الرسم البياني (Graph)
    • القياس
    • الهندسة الموجَّهة بالنماذج (Model-Driven Engineering)
    • التوليد والتحقق

  4. التالي

    Real Intelligence / AGI

    اتجاه التطوير

    مزيد من التطوير نحو ذكاء يزداد عمومية، يقوم على الاستدلال المنظَّم والواقع القابل للقياس ونماذج النظام الصريحة.

    رؤية / اتجاه بحثي

    اتجاه بحثي بعيد المدى

    ذكاء آلي عام وربما يفوق قدرات البشر.

يصف «التالي» اتجاهًا للتطوير، وليس قدرة تحققت. لا تدّعي YiENTi امتلاك AGI أو الذكاء الفائق.

من الذكاء الاصطناعي نحو الذكاء الحقيقي

تستخدم ACCENTSYS مصطلح Real Intelligence للدلالة على اتجاه يتجاوز التوليد اللغوي الاحتمالي: ذكاء قادر على الاستدلال على العمليات والعلاقات والحالة والقياسات والنتائج الصريحة.

Real Intelligence مصطلح خاص بشركة ACCENTSYS، وليس مصطلحًا علميًا راسخًا.

موجودة بالفعل في بنية 2016

كان الفصل بين معلومات المؤسسة والذكاء الآلي جزءًا من بنية YiENTi المعروضة عام 2016.

عمليات مرتبطة بمخرجات قابلة للقياس، ورسم بياني (Graph) لمعلومات المؤسسة، وطبقة ذكاء اصطناعي تستدل عليه. لم تنشأ بنية YiENTi كردّ فعل على الصعود الأخير للنماذج اللغوية الكبيرة.

لماذا الآن

سبقت البنية البنية التحتية الحالية للذكاء الاصطناعي.

كان الاتجاه الأساسي قائمًا بالفعل عام 2016. ما تغيّر هو القدرة الحاسوبية المتاحة لتنفيذه على نطاق ذي معنى. وتتيح القدرة الحاسوبية الأكبر بكثير اليوم تنفيذًا أكثر تعقيدًا لتلك البنية. والتنفيذ الحالي ليس مطابقًا لتنفيذ 2016؛ بل هو تطوّر تقني جوهري له.

تتيح القدرة الحاسوبية الأكبر لـ YiENTi العمل عبر سياقات أوسع مترابطة من العمليات والرسوم البيانية (Graph) والبرمجيات في الوقت نفسه.

الفرق المعماري

يستطيع النموذج اللغوي الكبير تفسير مخطط. أما YiENTi فيمكنها جعل البنية جزءًا من النموذج.

يمكن أن تبقى العمليات والبوابات والأنشطة والأصناف والتسلسلات والعلاقات والتبعيات كائنات صريحة في سياق الاستدلال.

تفسير الصور

يمكن للنماذج اللغوية متعددة الوسائط تفسير النصوص والصور والمخططات. وتُستنتج البنية من الموجِّه (prompt).

صورة لعملية، تُفسَّر عند الطلب.

التمثيل البنيوي

في YiENTi يمكن أن توجد العمليات والعلاقات والحالات والتبعيات كبنى صريحة قابلة للقراءة آليًا، لا كمعلومات تُستنتج من الموجِّهات (prompts) فحسب.

  • نشاط
  • حدث
  • بوابة
  • فاعل
  • تسلسل
  • صنف
  • علاقة
  • حالة
  • تبعية
  • كيان بيانات
  • مسار العملية

لا تكتفي YiENTi بالنظر إلى المخطط. فالبنية التي يمثلها المخطط يمكن أن تصبح جزءًا من نموذج النظام.

عروض متعددة للنموذج

تصبح المخططات المختلفة عروضًا مختلفة لنموذج نظام واحد مترابط.

  • المتطلبات
  • قصص المستخدم
  • حالات الاستخدام
  • مخططات الأنشطة
  • BPMN
  • التعاون
  • التسلسل
  • نماذج الأصناف
  • نماذج البيانات
  • تبعيات النظام

هندسة البرمجيات

ليس مجرد شيفرة مولَّدة. بل نموذج للنظام الذي يقف خلفها.

تتبنى YiENTi نهجًا مختلفًا جوهريًا في هندسة البرمجيات عن الأنظمة التي تبدأ بالنماذج اللغوية الكبيرة. فبدلًا من الاعتماد على لغة مولَّدة لإعادة بناء سياق النظام مرارًا، تحتفظ YiENTi بتمثيلات بنيوية صريحة للنظام.

حلقة تبدأ بالنموذج اللغوي الكبير

  1. موجِّه (Prompt)
  2. شيفرة مولَّدة
  3. مراجعة
  4. موجِّه جديد
  5. سياق معاد بناؤه
  6. ↺

يُعاد بناء سياق النظام من اللغة في كل دورة.

حلقة YiENTi

  1. متطلبات منظَّمة
  2. نموذج صريح للعملية / النظام
  3. التبعيات
  4. الاستدلال
  5. التنفيذ
  6. التحقق
  7. نتيجة مقيسة
  8. نموذج محدَّث
  9. ↺

يبقى نموذج النظام قائمًا ويُحدَّث مع كل نتيجة مقيسة.

دليل من المنتج

  • Arbeitsmarktvollzug
  • Castovia
  • Kicaly
  • Merclino
  • SchoolApp
  • STV Portal
  • xcess

مشروع هندسي لعميل

  • LOXY Time · Loxy International AG

تم بناء محفظة تطبيقات ACCENTSYS الحالية بأكملها باستخدام هندسة مدعومة بـ YiENTi، مع كون YiENTi نفسه منصة الهندسة. أما LOXY Time، وهو مشروع عميل طورته ACCENTSYS AG لصالح Loxy International AG، فهو مشروع هندسة مؤسسية واقعي يوضح تطوير البرمجيات المدعوم بـ YiENTi عبر مسارات عمل تشغيلية معقدة ومتطلبات تنظيمية ومعالجة البيانات وتكامل الأنظمة.

البنية المعمارية

تقنيتان في بنية معمارية واحدة مترابطة.

تتحول معلومات المؤسسة إلى رسم بياني تشغيلي منظَّم (Graph). يستدل YiENTi Intelligence عليه، وتعود النتائج إلى حالة المؤسسة أو تنتقل إلى الأنظمة المتصلة. وتعمل طبقة الذكاء نفسها أيضًا خارج YiENTi Enterprise.

المخطط C · التكامل

العمل معًا

YiENTi Enterprise

منصة معلومات المؤسسة

رسم بياني تشغيلي منظَّم

ما هو موجود · من المعنيّ · ما يعتمد على ماذا

YiENTi Intelligence

Graph-Native Intelligence Engine

الاستدلال · القرار · التنسيق

منصة المؤسسة

حالة المؤسسة المحدَّثة

الأنظمة الخارجية

واجهات مترابطة

تصبح الحالة المحدَّثة سياق الاستدلال التالي.

ما بعد YiENTi Enterprise

YiENTi Intelligence

طبقة ذكاء قابلة لإعادة الاستخدام

هندسة البرمجيات في ACCENTSYS

تقنية أساسية قيد الاستخدام الداخلي

منتجات ACCENTSYS الأخرى

اتجاه التطوير

أنظمة خارجية مستقبلية

اتجاه التطوير

حالات استخدام أخرى للاستدلال المنظَّم

اتجاه التطوير

التطوير الحالي

شفافية بشأن موقع YiENTi اليوم.

منصة YiENTi

قيد التطوير

منصة YiENTi المستقلة قيد التطوير وهي غير متاحة تجاريًا بعد.

YiENTi Intelligence · التقنية الأساسية

قيد الاستخدام الداخلي في ACCENTSYS

يدعم YiENTi بالفعل أعمال الهندسة في ACCENTSYS بينما تواصل المنصة المستقلة تطورها.

الإنسان ضمن الحلقة · مستوى النضج الحالي

YiENTi موجَّه بالخبراء اليوم.

يوفّر النظام الحالي رافعة هندسية كبيرة عندما يشغّله أشخاص يفهمون العمليات وبنية النظام. وتأتي قوته من الجمع بين النماذج المنظَّمة وفهم العمليات والاستدلال بمساعدة الآلة.

المعرفة التي تضاعف قيمة YiENTi اليوم

  • BPMN
  • نمذجة العمليات
  • بنية النظام
  • هندسة البرمجيات
  • سير العمل في الأعمال
  • تفسير النماذج المنظَّمة

YiENTi ليس بعد منتجًا جاهزًا للسوق الواسعة يمكن لأي شخص استخدامه دون معرفة بالمجال.

اتجاه · وليس وعدًا بموعد محدد

  1. اليوم

    هندسة بنيوية موجَّهة بالخبراء

  2. التالي

    مزيد من الأتمتة في النمذجة والاستدلال والاختبار والتسليم

  3. على المدى البعيد

    هندسة أنظمة ذات استقلالية متزايدة

فلسفة YiENTi

من الذكاء الاصطناعي نحو Real Intelligence.

الذكاء أكثر من إنتاج لغة مقبولة الظاهر. فهو يتطلب فهم العلاقات والسياق والعمليات والنتائج وكيفية تغيّر المعلومات بمرور الوقت. YiENTi هو نهج ACCENTSYS لمعالجة هذه المشكلة.

يصف مصطلح «Real Intelligence» فلسفة YiENTi وACCENTSYS، وهو ليس فئة علمية راسخة.

النمو الاستراتيجي

توسيع نطاق المرحلة التالية.

يُستخدم YiENTi بالفعل في بناء برمجيات حقيقية. تتمحور المرحلة التالية حول توسيع نطاق التحويل إلى منتج، والقدرة الحاسوبية، والتسويق التجاري. يُعد YiENTi جزءًا من محفظة ACCENTSYS التقنية الأوسع.

العوامل المحدِّدة هي رأس المال والتوسع والقدرة الحاسوبية، وليست ما إذا كان YiENTi يعمل.

ACCENTSYS

طورته ACCENTSYS AG، سويسرا.

يؤدي YiENTi دورين في ACCENTSYS: طبقة تقنية تمكينية ضمن هندسة البرمجيات لدى ACCENTSYS، ومنصة مستقلة مستقبلية.

هل تهتم باستراتيجية المنصة الأوسع الكامنة وراء YiENTi؟ تعرّف على ACCENTSYS ومحفظتها التقنية وجولة النمو الاستراتيجي الحالية.

للشراكات والنقاشات التقنية والتعاون الاستراتيجي والاستثمار.

تواصل مع ACCENTSYS تعرّف على ACCENTSYSعرض معلومات المستثمرين