YiENTi

Enterprise Information & Graph-Native Intelligence

Strukturirajte sisteme.Razumijte odnose.Gradite pravi softver.

YiENTi eksplicitno predstavlja procese, odnose, zavisnosti i softverske strukture, umjesto da se oslanja samo na kontekst zasnovan na jeziku.

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

YiENTi povezuje platformu Intelligent Enterprise Information sa platformom Graph-Native Intelligence Engine. Može koristiti jezičke modele gdje su korisni, ali je njegov osnovni model zaključivanja strukturni, svjestan procesa i neovisan o bilo kojem pojedinačnom pružatelju LLM-a.

Jedna vizija. Dvije ključne tehnologije. Od modela do softvera
DogađajKontekstZnanjeProcesPraviloEntitetSistemGatewayOdluka

Događaj pokreće proces. Kontekst i pravila postaju relevantni. Gateway se razrješava u odluku.

Od 2010.
Razvoj od Logical Board do YiENTi
Dva stuba
Enterprise Information + Intelligence Engine
LLM opcionalan
Pružatelji su zamjenjive komponente
U upotrebi
Osnovna tehnologija u inženjeringu kompanije ACCENTSYS

Platforma YiENTi

Jedna vizija. Dvije ključne tehnologije.

YiENTi je krovna tehnologija s dva različita, međusobno povezana stuba. Prvi predstavlja operativnu stvarnost organizacije. Drugi vrši zaključivanje nad strukturiranim kontekstom, unutar YiENTi Enterprise i izvan njega.

YiENTi Enterprise

Intelligent Enterprise Information

Povežite ljude, procese, sisteme, zadatke, znanje i operativni kontekst u strukturiranom poslovnom okruženju.

Istražite YiENTi Enterprise

YiENTi Intelligence

Graph-Native Intelligence Engine

Zaključujte kroz odnose, procese, stanje, kontekst, softverske strukture i multimodalne informacije.

Istražite YiENTi Intelligence

YiENTi u središtu

YiENTi je središte. Sve ostalo se povezuje s njim.

YiENTi je strukturna inteligencija i inženjerska jezgra. Cloud platforme, jezični modeli, Playwright, IDE-ovi i lokalni AI alati su povezani sistemi oko YiENTi, svaki s posebnom ulogom. Oni nisu sam YiENTi.

YiENTi
StrukturaMjerenjeZaključivanje

  • Strukturirano modeliranje

    Nad čim YiENTi zaključuje · → YiENTi

    BPMN · Slučajevi upotrebe · Aktivnosti · Sekvence · Klase · Modeli podataka / entiteta

  • Generativna AI

    Eksterno · zamjenjivo · ↔ YiENTi

    OpenAI · Anthropic · Perplexity · Gemini · Lovable · Zapier · Pickaxe · Grok · Jasper · Abacus.AI · Relevance AI · Notion AI · I više uskoro · Lokalni / alternativni modeli

  • Alati za razvoj

    Razvojno okruženje · ↔ YiENTi

    VS Code · OpenCode

  • Lokalna infrastruktura / infrastruktura modela

    Lokalno pokretanje modela · ↔ YiENTi

    Ollama · Lemonade · Ostali kompatibilni tokovi rada s lokalnim modelima

  • Testiranje

    Validacija stvarnog ponašanja · ↔ YiENTi

    Playwright · Abacus.AI · ChatGPT Work · Vizualna validacija · Funkcionalna validacija

  • Deployment

    Gdje se generirani softver izvršava · YiENTi →

    AWS · Microsoft Azure · Google Cloud · Privatna infrastruktura (budućnost)

  • Stvarni softver

    Izgrađen pomoću YiENTi · YiENTi →

    Svaki ACCENTSYS proizvod

Ulazi u YiENTiRazmjena s YiENTiProizvodi ili isporučuje inženjering podržan sistemom YiENTiVanjski i zamjenjiviBudući smjer

Strukturna jezgra

Jezik je interfejs.
Graf je model.

Ove strukture nisu dekorativni dijagrami. One predstavljaju stanje sistema i procesa koje mašina može razumjeti, odnosno model nad kojim YiENTi zaključuje.

  • BPMN
  • Procesni modeli
  • Dijagrami aktivnosti
  • Slučajevi upotrebe
  • Dijagrami saradnje
  • Dijagrami sekvence
  • Modeli klasa
  • Entitetski / podatkovni modeli
  • Pravila
  • Zavisnosti
  • Stanje
  • Zahtjevi
  • Korisničke priče

Mjerenje · ključna funkcija sistema YiENTi

Strukturirajte. Mjerite. Učite iz toga.

Mjerenje nije funkcija nadzorne ploče. YiENTi povezuje izvršavanje procesa s onim što to izvršavanje zaista proizvodi i pretvara to u znanje razumljivo mašinama o tome kako se rad stvarno izvodi.

01 · YiENTi Enterprise

Izvršavanje procesa

  1. Zadatak AVisok
  2. Zadatak BNormalan
  3. Zadatak CNormalan

Prioritet i težina su dio strukture.

02 · Mjerenje

Šta se zaista dogodilo

Rad i utrošak

  • Prioritet
  • Zadatak
  • Vrijeme / utrošak
  • Težina / količina zadatka
  • Vrijeme u odnosu na težinu zadatka
  • Kvantitativni učinak

Rezultat i ishod

  • Kvalitet
  • Dorada / novi naknadni rad
  • Sadržaj koji dospijeva u konačni proizvod
  • Ponovna upotreba
  • Efikasnost

Ljudi i sposobnosti

  • Uloge
  • Kompetencije
  • Vještine
  • Neiskorišteni potencijal

03 · YiENTi AI

Zaključuje nad mjerljivom stvarnošću

Učiti · poboljšavati · ponovno koristiti

YiENTi ne mjeri samo koliko dugo je neko radio. Može povezati utrošak s strukturom, težinom, ishodom, kvalitetom i ponovnom upotrebom rada.

PETLJA UČENJASTRUKTURAIZVRŠAVANJEMJERENJEUČENJEPOBOLJŠANJEPONOVNAUPOTREBA

  1. Struktura

    YiENTi Enterprise

    Pruža strukturirani operativni i procesni kontekst: procese, zadatke, uloge, prioritete i težinu rada.

  2. Stvarnost

    Mjerenje

    Bilježi šta se zaista događa unutar te strukture: utrošak, ishod, kvalitet, doradu i ponovnu upotrebu.

  3. Zaključivanje

    YiENTi AI

    Zaključuje nad tom mjerljivom stvarnošću, a ne samo nad opisima toga kako bi se rad trebao odvijati.

YiENTi ne uči samo iz opisa rada. Može zaključivati nad strukturiranim procesima i mjerljivim ishodima koje oni proizvode.

Ova veza već je bila dio arhitekture sistema YiENTi predstavljene 2016. godine: operativni procesi povezani s mjerljivim rezultatom i sa YiENTi AI.

Stub A · Intelligent Enterprise Information

YiENTi Enterprise

YiENTi Enterprise povezuje ljude, procese, sisteme i znanje u jedinstvenom strukturiranom operativnom okruženju.

Inteligentna platforma za poslovne informacije namijenjena modeliranju i upravljanju odnosima između ljudi, rada, procesa, sistema i informacija. Integracija je jedna od njenih mogućnosti, a ne njena definicija.

  • Ljudi
  • Uloge
  • Kompetencije
  • Timovi
  • Zadaci
  • Projekti
  • Aktivnosti
  • Procesi
  • Resursi
  • Sistemi
  • Dokumenti
  • Komunikacija
  • Događaji
  • Pravila
  • Podaci
  • Znanje
  • Mjerenja
  • Odluke
  • Zavisnosti
  • Poslovni tokovi rada

Dijagram A · YiENTi Enterprise Information

ORGANIZACIJARADINFORMACIJE I SISTEMILjudiUlogeTimoviProjektiProcesiZadaciDogađajiSistemiPodaciResursiDokumentiZnanje
Organizacija, rad i informacije postoje kao jedinstven povezan model, a ne kao odvojeni popisi, datoteke i alati.

Stub B · Graph-Native Intelligence Engine

YiENTi Intelligence

YiENTi Intelligence je graf-nativni engine inteligencije, osmišljen za zaključivanje preko entiteta, odnosa, procesa, konteksta, softverskih struktura i vizuelnih informacija.

Njegova uloga seže izvan platforme YiENTi Enterprise. Osnovna tehnologija inteligencije YiENTi već se interno koristi u softverskim inženjerskim tokovima rada kompanije ACCENTSYS; samostalna platforma je i dalje u razvoju.

Drugačiji put prema općoj mašinskoj inteligenciji.

Dugoročna vizija sistema YiENTi Intelligence.

Izvan YiENTi Enterprise

YiENTi Intelligence nije samo AI modul unutar YiENTi Enterprise. Osmišljen je kao slој inteligencije koji se može ponovo koristiti, a softver razvijen pomoću njega nije automatski dio platforme Enterprise:

  • Softversko inženjerstvo u ACCENTSYS-uU internoj upotrebi
  • Drugi proizvodi kompanije ACCENTSYSSmjer
  • Budući vanjski sistemiSmjer
  • Drugi slučajevi upotrebe strukturiranog zaključivanjaSmjer

Dijagram B · YiENTi Intelligence Graph

Strukturni kontekst

  • Entiteti
  • Relacije
  • Kontekst
  • Stanje
  • Pravila
  • Zavisnosti
  • Vizualne strukture
  • Znanje

YiENTi Intelligence Graph

Povezan, trajan i eksplicitan — sam kontekst zaključivanja.

Funkcije zaključivanja

  • Razumijevanje
  • Zaključivanje
  • Poređenje
  • Predviđanje
  • Preporuke
  • Planiranje
  • Orkestracija
Osnovne funkcije zaključivanja Smjer razvoja

Kako YiENTi funkcioniše

Od strukturirane stvarnosti do zaključivanja — i nazad.

YiENTi Enterprise predstavlja ono što postoji, ko je uključen, šta se dešava, kako teče rad, šta od čega zavisi i u kakvom se stanju organizacija nalazi. YiENTi Intelligence provodi zaključivanje nad tim strukturiranim kontekstom.

  1. 01Enterprise

    Predstavljanje

    Ljudi, sistemi, informacije, zadaci, procesi i kontekst postaju strukturirane, povezane informacije.

  2. 02Intelligence

    Razumijevanje

    YiENTi Intelligence provodi zaključivanje nad odnosima, zavisnostima, stanjem i kontekstom.

  3. 03Intelligence

    Odlučivanje

    Pravila, ograničenja, historijski kontekst i zaključivanje podržavaju odluke.

  4. 04Oboje

    Orkestracija

    Akcije, sistemi i tokovi rada mogu se koordinirati unutar definiranih pravila i odgovornosti.

  5. 05Enterprise

    Učenje / ažuriranje

    Strukturirano okruženje se mijenja kako rad napreduje i kako postaju dostupne nove informacije.

Kontinuirani ciklus: svako ažurirano stanje postaje kontekst za sljedeći krug zaključivanja.

Strukturirana inteligencija · ne LLM-first

Jezik je interfejs.
Graf je model.

Veliki jezični modeli su korisne generativne jezične komponente. YiENTi ih može koristiti tamo gdje pomažu, ali se ne oslanja na generirani tekst kao svoj izvor istine. Procesi, odnosi, stanja, zavisnosti i strukture modeliraju se eksplicitno.

YiENTi predstavlja strukturu koja stoji iza informacija.

  • Procesi su predstavljeni kao procesi.
  • Odnosi su predstavljeni kao odnosi.
  • Zavisnosti su predstavljene kao zavisnosti.
  • Stanje je predstavljeno kao stanje.

Jezik je jedan od načina na koji ljudi komuniciraju s tom strukturom.

LLM-first sistemi veći dio svog ponašanja izvode iz probabilističkog zaključivanja modela. Osnovni kontekst zaključivanja sistema YiENTi je eksplicitna strukturna reprezentacija entiteta, odnosa, procesa, stanja i zavisnosti.

Pitanje nije samo koje ulaze sistem prihvata. Pitanje je postoji li njegova operativna istina kao probabilistički generirana reprezentacija ili kao eksplicitno strukturirano stanje.

Strukturirana inteligencija nasuprot LLM-first zaključivanju

Osnova zaključivanja
LLM-first: Probabilističko zaključivanje modela
YiENTi: Eksplicitna strukturna reprezentacija
Kontekst
LLM-first: Često se dinamički rekonstruira
YiENTi: Postojan, povezan kontekst
Tok rada
LLM-first: Može postojati kao opis
YiENTi: Procesi predstavljeni strukturno
Stanje i zavisnosti
LLM-first: Obično se prenose u promptovima i kontekstnim prozorima
YiENTi: Eksplicitno predstavljeni u grafu
Jezik
LLM-first: Odličan generativni jezik
YiENTi: Koristi jezične modele tamo gdje je generiranje korisno
Uloga modela
LLM-first: Model/provajder čini glavnu komponentu inteligencije
YiENTi: Generativni sloj neovisan o modelu — provajderi su zamjenjivi

Gdje jezični modeli ističu

  • Generiranje teksta
  • Sažimanje
  • Prevođenje
  • Interakcija na prirodnom jeziku
  • Izdvajanje informacija
  • Osmišljavanje ideja
  • Pomoć pri dokumentima

Gdje struktura treba ostati eksplicitna

  • Tačno stanje procesa
  • Ponovljivost
  • Sljedivost
  • Integritet zavisnosti
  • Ispravnost toka rada
  • Konzistentnost softverske arhitekture
  • Postojana strukturirana memorija

Probabilistička AI može pomoći procesu. Ne mora definirati proces.

Generirani jezik može biti nesiguran. Eksplicitno stanje procesa i grafa ne mora se rekonstruirati iz generiranog teksta. YiENTi je osmišljen tako da kritično stanje procesa, zavisnosti i operativnu istinu drži izvan probabilističkog generiranja jezika, čime se smanjuje oslanjanje na njega tamo gdje su važne strukturna tačnost i ponovljivost.

Jezični sloj neovisan o modelu

YiENTi može koristiti LLM-ove. Ne ovisi o njima da bi znao šta sistem jeste.

Zamjenjivi provajderi

  • OpenAI modeli
  • Anthropic modeli
  • Lokalni modeli
  • Otvoreni modeli
  • Budući provajderi

Jezični sloj

  • Generiranje teksta
  • Sažimanje
  • Prevođenje
  • Interakcija na prirodnom jeziku
  • Pomoć pri sadržaju

Arhitektura YiENTi Intelligence

Graf, stanje, procesi, pravila i zavisnosti — neovisno o odabranom provajderu modela.

Jezični modeli su opcionalne, zamjenjive komponente koje se mogu priključiti u YiENTi tamo gdje su generativne mogućnosti korisne. Oni su komponente arhitekture, a ne osnovni model strukturnog zaključivanja.

Naslijeđe procesa

Od razumijevanja procesa do strojnog zaključivanja.

YiENTi je izgrađen na ideji da se složeni sistemi ne mogu pouzdano razumjeti ako njihovi odnosi i procesi postoje samo kao dokumenti ili opisi.

Procesi, aktivnosti, uloge, događaji i zavisnosti trebaju postojati kao eksplicitne strukture razumljive mašini.

  • Aktivnosti
  • Zadaci
  • Događaji
  • Gatewayi
  • Konverzacije
  • Koreografije
  • Saradnja
  • Swimlane staze
  • Podaci
  • Uloge
  • Kompetencije
  • Resursi
  • Projekti
  • Procesne strukture
  • Mjerenje
  • Tokovi informacija
ULOGASISTEMdaneProcijeniPotpuno?OdobriDohvati podatkeZapis
Moderna apstrakcija procesne osnove sistema YiENTi — staze, događaji, aktivnosti, gatewayi i podaci kao eksplicitna struktura. Ilustrativno, nije korisnički interfejs proizvoda.

Vizuelno i strukturno zaključivanje

YiENTi proces ne samo da opisuje. On proces predstavlja.

Aktivnosti, zavisnosti, stanja, akteri i tokovi informacija postaju eksplicitni dijelovi konteksta zaključivanja. Vizuelne i dijagramske strukture mogu se eksplicitno predstaviti — i nad njima se može zaključivati.

  • Dijagrami aktivnosti
  • Procesni dijagrami
  • Dijagrami saradnje
  • Arhitektura sistema
  • Grafovi zavisnosti
  • Uloge
  • Događaji
  • Prijelazi stanja
  • Tok informacija

Softverski inženjering

Razvoj softvera bez ponovnog građenja konteksta iz promptova.

YiENTi održava strukturni kontekst o sistemima, procesima i zavisnostima, tako da se o inženjerskim odlukama može zaključivati kao o dijelu povezanog modela.

Tipičan razvoj uz pomoć LLM-a

  1. Prompt
  2. Generisani izlaz
  3. Pregled
  4. Novi prompt
  5. Ponovo stvoreni kontekst

Kontekst se ponovo gradi pri svakoj iteraciji.

Inženjerski model sistema YiENTi

  1. Zahtjevi
  2. Eksplicitni strukturirani model
  3. Sistemi · procesi · zavisnosti
  4. Zaključivanje
  5. Implementacija
  6. Validacija
  7. Ažurirano strukturno stanje

Kontekst se održava kao struktura i razvija se zajedno sa sistemom.

Softverski inženjering vođen modelima (model-driven engineering)

Od modela do softvera.

YiENTi ne pogađa softver na osnovu promptova. Koristi strukturirane reprezentacije sistema, povezuje više pogleda na isti sistem i zaključuje preko njih — a može podržati ili provesti generiranje softvera iz tih modela.

Izgrađeno uz YiENTi.
Bez ovisnosti o YiENTi.

YiENTi može dizajnirati i generirati softver iz strukturiranih modela. Dobivena aplikacija radi neovisno o YiENTi.

YiENTi je dio inženjerskog procesa — nije obavezna Runtime ovisnost.

Strukturirani modeliZaključivanjeGeneriranje i validacijaRadi neovisno
  1. 01

    Zahtjevi

  2. 02

    EPIC-i / korisničke priče

  3. 03

    Slučajevi upotrebe

  4. 04

    Modeli aktivnosti / procesa

  5. 05

    Modeli kolaboracije / sekvence

  6. 06

    Modeli klasa / podataka

  7. 07

    Arhitektura / zaključivanje

  8. 08

    Generirana implementacija

  9. 09

    Validacija

  10. 10

    Samostalni softver

Konceptualni lanac. Čitati slijeva nadesno, red po red.

Slojevi modela preko kojih YiENTi zaključuje

Ne izolirani crteži, nego povezane projekcije jednog temeljnog modela sistema.

  • EPIC-i
  • Korisničke priče
  • Slučajevi upotrebe
  • Dijagrami aktivnosti
  • Dijagrami kolaboracije
  • Dijagrami sekvence
  • Dijagrami klasa
  • Modeli podataka / entiteta
  • BPMN / procesni modeli
  • Pravila
  • Ovisnosti
  • Stanja

YiENTi tokom inženjeringa

  • Zahtjevi
  • Modeli
  • Zaključivanje
  • Arhitektura
  • Generiranje
  • Validacija

Rezultirajuća aplikacija

  • Frontend
  • Backend
  • Baza podataka
  • API-ji
  • Poslovna logika
  • Integracije

radi neovisno

Generirana aplikacija u produkciji ne treba YiENTi Runtime, cloud, agent niti vezu — osim ako određeni proizvod namjerno koristi takve usluge. Softver kreiran uz YiENTi također nije automatski dio platforme YiENTi Enterprise.

Dijagrami nisu naknadna dokumentacija

U YiENTi modeli nisu puke slike koje dokumentiraju softver nakon što je izgrađen. Oni predstavljaju strukturu iz koje se o softveru može zaključivati, koju je moguće validirati i iz koje se softver može generirati.

Softverski sistem može se opisati komplementarnim pogledima — epicima, korisničkim pričama, slučajevima upotrebe, dijagramima aktivnosti, kolaboracije, sekvence i klasa, modelima entiteta i veza, procesima, stanjima, pravilima i ovisnostima. To nisu izolirani crteži. To su projekcije jednog temeljnog modela sistema, a YiENTi je dizajniran da zaključuje preko njih, tako da se promjena u jednom pogledu može analizirati u odnosu na ostale.

Vizualno ne znači prepoznavanje slika. Okvir, čvor, veza, gateway ili relacija nije samo piksel. Ima definirano značenje — i to značenje postaje dio modela zaključivanja.

YiENTi stvara povezanu reprezentaciju sistema kako zahtjevi, procesi, softverske strukture i podaci ne bi morali postojati kao nepovezani dokumenti.

Više pogleda, jedan model sistema

  1. 01Korisnička priča

    Šta korisnik treba

    „Kao kupac želim dodati artikal u svoju korpu kako bih ga mogao naručiti kasnije.“

  2. 02Slučaj upotrebe

    Šta akter želi postići

    KupacPretraga artiklaDodavanje ukorpuPodnošenjenarudžbe
  3. 03Aktivnost

    Kako teče proces

    PretragaOdabir[na zalihi]Dodavanje ukorpuPotvrda
  4. 04Kolaboracija

    Koje komponente su u interakciji

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

    Kojim redoslijedom se odvijaju interakcije

    :Customer:Article:Cart:Ordersearchshowaddorder
  6. 06Klase / podaci

    Koji objekti i relacije postoje

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

    Generisano iz strukture

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

    Radi samostalno

    Korpa (2)Frontend · Backend · Baza podataka · API-ji

Jedan sistem, mnogo projekcija. „Korpa“ ima isto značenje u svakom prikazu. Ilustrativan primjer.

Generiranje koda nije generiranje koda pomoću LLM-a

YiENTi ne mora pogađati aplikaciju na osnovu prompta. Radi na osnovu eksplicitnog modela onoga što aplikacija jeste.

LLM-ovi mogu pomoći kod tekstova, dokumentacije, oznaka, tumačenja prirodnog jezika i prijedloga koda gdje je to korisno. Softverska arhitektura ne ovisi isključivo o probabilistički generiranom izvornom kodu.

Generiranje na osnovu prompta

YiENTi vođen modelima

  • PromptEksplicitan strukturirani model
  • AI napiše dio kodaEksplicitne veze u sistemu i zaključivanje
  • Kontekst se gradi iznova za svaki zahtjevGeneriranje zasnovano na pravilima gdje je prikladno
  • Izvorni kod kao jedina istinaModel kao strojno čitljiv izvor istine

YiENTi je bliži inteligentnom inženjerskom okruženju poput kompajlera za složene sisteme nego AI ovisnosti ugrađenoj u svaku aplikaciju.

Prikazani tok je konceptualan. Tačan interni pipeline može se razlikovati, a ne predstavlja se svaka faza kao potpuno automatizirana. Sljedivost, provjere konzistentnosti, analiza utjecaja i sinhronizacija između modela opisuju smjer pristupa vođenog modelima.

Alati za modele i razvoj

YiENTi koristi pravu vrstu inteligencije za pravi zadatak.

Generativni modeli ubrzavaju zadatke kod kojih je probabilističko generiranje efikasno. YiENTi zadržava strukturirani model sistema, kontekst procesa i mjerljivo stanje.

Prepušteno generativnim modelima

  • Iteracije korisničkog interfejsa
  • Generiranje teksta
  • Formulacije
  • Dokumentacija
  • Brz generativni rad
  • Odabrana pomoć pri kodiranju gdje je prikladno

Zadržava YiENTi

  • Strukturirani model sistema
  • Kontekst procesa
  • Mjerljivo stanje

  • Generativna AI

    Eksterno · zamjenjivo

    • OpenAI
    • Anthropic
    • Perplexity
    • Gemini
    • Lovable
    • Zapier
    • Pickaxe
    • Grok
    • Jasper
    • Abacus.AI
    • Relevance AI
    • Notion AI
    • I više uskoro
    • Lokalni / alternativni modeli

  • Lokalna infrastruktura / infrastruktura modela

    Lokalno pokretanje modela

    • Ollama
    • Lemonade
    • Ostali kompatibilni tokovi rada s lokalnim modelima

  • Alati za razvoj

    Razvojno okruženje

    • VS Code
    • OpenCode
Pružatelji usluga i alati se mogu mijenjati. Strukturni model sistema YiENTi ostaje.

Ovo su povezani sistemi s različitim ulogama – nisu dio samog sistema YiENTi i ne pružaju svi iste mogućnosti. Nazivi trećih strana zaštitni su znakovi njihovih vlasnika; ne podrazumijeva se nikakvo partnerstvo niti podrška.

Testiranje i validacija

Od modela do verificiranog ponašanja.

Generirani kod nije cilj — cilj je ispravno ponašanje. Playwright se može koristiti za provjeru ponaša li se i prikazuje li se stvarna aplikacija kako se očekuje, čime se stvara povratna petlja između modela, implementacije, stvarnog korisničkog sučelja i validacije.

  1. 01

    YiENTi

    Model i zaključivanje

  2. 02

    Generirana / izmijenjena aplikacija

    Implementacija

  3. 03

    Playwright

    Provjerava aplikaciju u radu

  4. 04

    Vizualna + funkcionalna validacija

    Prikazuje li se i ponaša li se kako se očekuje?

  5. 05

    Povratna informacija

    Natrag u inženjersku iteraciju

Povratna informacija vraća se u YiENTi i inženjersku iteraciju sve dok uočeno ponašanje ne odgovara modelu

Playwright je alat za testiranje i validaciju — nije dio AI sloja.

Automatizirani Deployment

Izgrađeno uz YiENTi. Bez ovisnosti o YiENTi.

Radni tokovi podržani sistemom YiENTi mogu automatski isporučiti softver na AWS, Microsoft Azure i Google Cloud. YiENTi nije hosting provajder, a isporučena aplikacija se ne izvršava unutar YiENTi.

YiENTi je zamišljen tako da ostane neovisan o infrastrukturi. Buduće opcije Deploymenta namijenjene su tome da pored javnih cloud platformi obuhvate i privatnu infrastrukturu te infrastrukturu pod kontrolom korisnika.

YiENTi inženjersko okruženje

Mjesto gdje se softver modelira, generiše, validira i izdaje.

  1. Strukturirani modeli

    BPMN, slučajevi upotrebe, klase, podaci

  2. YiENTi

    Strukturni model i zaključivanje

  3. Implementacija / generisanje

    Izvorni kod se proizvodi ili mijenja

  4. Playwright validacija

    Vizuelne i funkcionalne provjere aplikacije u radu

  5. Deployment pipeline

    Automatizirani build i release

Granica okruženja · primopredaja aplikacije spremne za Deployment

Runtime okruženje aplikacije

Mjesto gdje se izvršava gotova aplikacija.

  • AWS
  • Microsoft Azure
  • Google Cloud
  • Privatna infrastrukturaBudućnost

Samostalna aplikacija

Radi bez YiENTi kao Runtime ovisnosti

Prikazano samo na nivou provajdera. Privatna infrastruktura i infrastruktura pod kontrolom korisnika su budući smjer, a ne opcija spremna za produkciju danas.

Dokaz na proizvodu

Nije laboratorijska demonstracija. Pravi softver.

Cjelokupni aktuelni ACCENTSYS portfolio aplikacija izgrađen je uz inženjering podržan sistemom YiENTi, pri čemu je sam YiENTi služio kao inženjerska platforma.

Dokaz je cjelokupni aktuelni ACCENTSYS portfolio, a ne odabrani podskup. Inženjering podržan sistemom YiENTi je način na koji ACCENTSYS gradi softver, u svim domenama u kojima radi.

YiENTiinženjerska jezgra

7 vlastitih ACCENTSYS aplikacija i 1 klijentski inženjerski projekat, svi razvijeni uz inženjering podržan sistemom YiENTi

Vlastite ACCENTSYS aplikacije

Klijentski inženjerski projekat

Razvio ACCENTSYS AG za svog klijenta uz inženjering podržan sistemom YiENTi. Klijentski projekti su vanjske inženjerske reference i nisu dio portfolija vlastitih SaaS proizvoda kompanije ACCENTSYS AG.

Ovaj popis preuzet je direktno iz ACCENTSYS registra proizvoda, uključujući njegovu klasifikaciju vlastitih aplikacija i klijentskih projekata, tako da se novi unosi ovdje pojavljuju automatski. LOXY Time detaljno je analiziran u nastavku jer je njegov inženjerski napor izmjeren.

Istražite portfolio

Izgrađeno uz YiENTi. Bez zavisnosti od YiENTi.

YiENTi podržava način na koji se ovi proizvodi razvijaju — vođen stručnjacima, a ne autonomno generiranje svakog retka koda. Sami proizvodi rade nezavisno i ne zahtijevaju YiENTi u Runtime-u.

Klijentska inženjerska referenca · LOXY Time

Inženjering podržan sistemom YiENTi, prikazan na stvarnom poslovnom softveru.

LOXY Time je stvarni poslovni inženjerski projekat koji prikazuje razvoj softvera podržan sistemom YiENTi u složenim operativnim tokovima rada, regulatornim zahtjevima, obradi podataka i integraciji sistema.

LOXY Time je platforma za transport i regulatornu usklađenost koju je ACCENTSYS AG razvio za Loxy International AG. Služi kao stvarna inženjerska referenca koja pokazuje mogućnosti razvoja softvera podržanog sistemom YiENTi. LOXY Time nije dio portfelja vlastitih SaaS proizvoda kompanije ACCENTSYS AG.

Implementirano u LOXY Time

  • Obrada DDD datoteka digitalnog tahografa · Gen1, Gen2 V1, Gen2 V2
  • Podaci o vozačima i vozilima
  • Regulatorne provjere i usklađenost
  • Tokovi rada i izvještaji
  • Integracije i masovna obrada podataka
  • Automatizirano osiguranje kvaliteta i regresijsko testiranje

Interna upotreba nije komercijalna dostupnost. Samostalna YiENTi platforma je i dalje u razvoju.

YiENTi strategija računarskih resursa

YiENTi radi tamo gdje je računarski kapacitet.

YiENTi nije vezan za određenog cloud provajdera ili provajdera GPU resursa. Može raditi svugdje gdje su dostupni dovoljni CPU, GPU, memorija i prateći računarski resursi. Manja opterećenja mogu se izvršavati lokalno, dok složeno strukturirano zaključivanje može zahtijevati znatan vanjski ili namjenski računarski kapacitet.

Više dostupnog računarskog kapaciteta ne povećava samo brzinu. Omogućava da YiENTi istovremeno radi nad većim povezanim kontekstima procesa, grafova i sistema.

YiENTi opterećenje

Računarski zahtjevi

  • CPU
  • GPU
  • Memorija
  • Pohrana / I/O

Osigurava bilo koji od izvora

  • Lokalno

    • Vrhunska radna stanica
    • Lokalni server

  • Vanjski računarski kapacitet

    • Alibaba Cloud
    • AWS
    • Microsoft Azure
    • Google Cloud
    • Drugi odgovarajući provajderi

  • Privatno / namjensko

    • Privatna infrastruktura
    • Namjenski računarski kapacitet
Izvori računarskog kapaciteta su zamjenjivi. Oni osiguravaju kapacitet — nisu dio sistema YiENTi.

Lokalno izvršavanje

Manja YiENTi opterećenja mogu se izvršavati lokalno. Složenija opterećenja mogu iskoristiti dostupne CPU, GPU i memorijske resurse čak i vrhunskih inženjerskih sistema.

Vanjski računarski kapacitet danas

ACCENTSYS trenutno iznajmljuje vanjski računarski kapacitet od provajdera, uključujući Alibaba Cloud i AWS infrastrukturu u Sjedinjenim Državama. Cloud provajderi osiguravaju kapacitet. Oni nisu arhitektonske zavisnosti.

  1. Trenutno

    Danas · Fleksibilni računarski kapacitet

    • Iznajmljeni vanjski računarski kapacitet
    • Alibaba Cloud
    • AWS
    • Drugi odgovarajući provajderi
    • Lokalno izvršavanje manjih opterećenja

    YiENTi radi svugdje gdje su dostupni potrebni CPU, GPU, memorija i prateći resursi.

  2. Smjer skaliranja

    Skaliranje · Namjenski računarski kapacitet

    • Rezervisani / namjenski kapacitet
    • Privatna računarska okruženja
    • Namjenski serveri ili klasteri
    • Infrastruktura prilagođena opterećenju
    • Veća kontrola nad performansama i troškovima

    Još nije implementirano. Smjer kako YiENTi opterećenja rastu.

  3. Dugoročna vizija

    Dugoročno · ACCENTSYS računarska infrastruktura

    • Računarski kapacitet pod kontrolom ACCENTSYS-a
    • Namjenska visokoperformansna infrastruktura
    • Potencijalna vlastita datacenter infrastruktura

    ACCENTSYS danas ne upravlja vlastitim datacenterom.

Microsoft Azure i Google Cloud dodatni su mogući izvori računarskog kapaciteta — a ne kasnije faze. Tri kartice opisuju strategiju infrastrukture; provajderi su unutar nje zamjenjivi izvori kapaciteta.

Neovisno o provajderu

YiENTi suštinski ne zavisi od Alibaba Cloud, AWS, Microsoft Azure ili Google Cloud.

Zavisno o računarskom kapacitetu

Praktično ograničenje je dovoljan računarski kapacitet za opterećenje: CPU, GPU, sistemska memorija, VRAM, pohrana / I/O, propusnost mreže i kapacitet paralelnog računanja.

Komercijalna strategija · Vizija

Dugoročna namjenska YiENTi infrastruktura treba pratiti komercijalno skaliranje ACCENTSYS portfolija proizvoda, pri čemu je Merclino prioritet komercijalizacije u bliskoj budućnosti. Uspješna komercijalizacija portfolija treba pomoći u finansiranju sve namjenskijeg YiENTi računarskog kapaciteta. Merclino je komercijalni prioritet, a ne poseban tehnički slučaj: svaki trenutni ACCENTSYS proizvod izgrađen je uz inženjering podržan sistemom YiENTi.

Računarsko ograničenje

U trenutnim internim opterećenjima, strukturirano zaključivanje sistema YiENTi može zahtijevati otprilike red veličine više računarskog kapaciteta od konvencionalnih tokova rada zasnovanih prvenstveno na LLM-ovima.

YiENTi zaključuje nad strukturama grafa, procesima, stanjima, zavisnostima, mjerenjima, više prikaza modela i odnosima među njima — zajedno s historijom i rezultatima validacije. YiENTi mijenja računarsku efikasnost za bogatiji strukturni kontekst.

Zasnovano na internim opterećenjima ACCENTSYS-a; nije neovisni benchmark.

Zašto je više računarskog kapaciteta važno

Dodatni računarski kapacitet ne smanjuje samo vrijeme obrade. Omogućava da YiENTi istovremeno zaključuje nad većim povezanim kontekstima:

  • Procesi
  • Odnosi u grafu
  • Zavisnosti
  • Stanje
  • Historija
  • Mjerenje
  • Softverski modeli
  • Više prikaza modela
  • Kontekst validacije

Manje strukture

  • Manji računarski kapacitet
  • Probabilistička rekonstrukcija konteksta

Bogat strukturni model

  • Veći računarski kapacitet
  • Eksplicitno stanje, procesi, odnosi i mjerljiv kontekst
YiENTi koristi znatan računarski kapacitet jer čuva veći dio strukture problema i nad njim zaključuje.ACCENTSYS koristi ovu arhitekturu jer su strukturna konzistentnost i preciznost važne u softverskom inženjerstvu.

Porijeklo

YiENTi se razvija od 2010. godine.

Porijeklo sistema YiENTi seže u 2010. godinu, kada je projekat započeo kao Logical Board u kompaniji Grandes Planos S.A. Tehnologija se kasnije razvila u YiENTi, kombinujući strukturirane poslovne informacije sa sve sofisticiranijim slojem inteligencije.

  1. 2010

    Logical Board

    Porijeklo u kompaniji Grandes Planos S.A.

    Projekat počinje kao Logical Board u kompaniji Grandes Planos S.A., s fokusom na strukturirane poslovne informacije, procese, zadatke i relacije.

  2. 2016

    YiENTi

    Prva prezentacija sistema YiENTi u kompaniji Swisscom AG

    YiENTi – Intelligent Enterprise Information. Prezentirana arhitektura već je uključivala:

    • Poslovne informacije
    • YiENTi AI
    • Strukturirane procese
    • Mjerenje
    • Inteligenciju zasnovanu na grafu / procesima

  3. Danas

    YiENTi Enterprise + YiENTi Intelligence

    Nastavak i tehnički razvoj arhitekture iz 2016.

    Već podržava stvarni softverski inženjering u kompaniji ACCENTSYS, uz korištenje:

    • Eksplicitnih sistemskih modela
    • Strukturiranih procesa
    • Zaključivanja nad grafom
    • Mjerenja
    • Inženjering vođen modelima (model-driven engineering)
    • Generisanja i validacije

  4. Dalje

    Real Intelligence / AGI

    Smjer razvoja

    Daljnji razvoj prema sve opštijoj inteligenciji zasnovanoj na strukturiranom zaključivanju, mjerljivoj stvarnosti i eksplicitnim sistemskim modelima.

    Vizija / smjer istraživanja

    Dugoročniji smjer istraživanja

    Opšta i potencijalno natčovječanska mašinska inteligencija.

„Dalje“ opisuje smjer razvoja, a ne postignutu mogućnost. YiENTi ne tvrdi da posjeduje AGI niti superinteligenciju.

Od vještačke inteligencije prema real intelligence

ACCENTSYS koristi pojam Real Intelligence za smjer koji nadilazi probabilističko generisanje jezika: inteligenciju koja može zaključivati nad eksplicitnim procesima, relacijama, stanjem, mjerenjima i posljedicama.

Real Intelligence je terminologija kompanije ACCENTSYS, a ne ustaljen naučni pojam.

Već u arhitekturi iz 2016.

Razdvajanje poslovnih informacija i mašinske inteligencije već je bilo dio arhitekture sistema YiENTi prezentirane 2016. godine.

Procesi povezani s mjerljivim izlazom, graf poslovnih informacija i AI sloj koji zaključuje nad njim. Arhitektura sistema YiENTi nije nastala kao reakcija na nedavni uspon velikih jezičkih modela.

Zašto sada

Arhitektura je prethodila današnjoj AI infrastrukturi.

Osnovni smjer je postojao već 2016. godine. Promijenila se računarska snaga dostupna za njegovo izvršavanje u smislenom obimu. Današnji znatno veći računarski kapacitet omogućava sve složenije izvršavanje te arhitekture. Trenutna implementacija nije identična implementaciji iz 2016.; ona je njen znatan tehnički razvoj.

Veća računarska snaga omogućava sistemu YiENTi da istovremeno radi nad većim povezanim kontekstima procesa, grafova i softvera.

Arhitektonska razlika

LLM može interpretirati dijagram. YiENTi može strukturu učiniti dijelom modela.

Procesi, gateway-i, aktivnosti, klase, sekvence, relacije i zavisnosti mogu ostati eksplicitni objekti u kontekstu zaključivanja.

Interpretacija slike

Multimodalni jezički modeli mogu interpretirati tekst, slike i dijagrame. Struktura se zaključuje iz prompta.

Slika procesa, interpretirana na zahtjev.

Strukturna reprezentacija

U sistemu YiENTi procesi, relacije, stanja i zavisnosti mogu postojati kao eksplicitne strukture čitljive mašinama, a ne samo kao informacije zaključene iz prompta.

  • Aktivnost
  • Događaj
  • Gateway
  • Aktor
  • Sekvenca
  • Klasa
  • Relacija
  • Stanje
  • Zavisnost
  • Podatkovni entitet
  • Putanja procesa

YiENTi ne gleda dijagram samo površno. Struktura koju taj dijagram predstavlja može postati dio sistemskog modela.

Više prikaza modela

Različiti dijagrami postaju različiti prikazi jednog povezanog sistemskog modela.

  • Zahtjevi
  • Korisničke priče
  • Slučajevi upotrebe
  • Dijagrami aktivnosti
  • BPMN
  • Saradnja
  • Sekvenca
  • Modeli klasa
  • Podatkovni modeli
  • Sistemske zavisnosti

Softverski inženjering

Ne samo generisani kod. Model sistema iza njega.

YiENTi pristupa softverskom inženjeringu fundamentalno drugačije od sistema zasnovanih prvenstveno na LLM-ovima. Umjesto da se oslanja na generisani jezik za ponovnu rekonstrukciju konteksta sistema, YiENTi održava eksplicitne strukturne reprezentacije sistema.

Petlja zasnovana na LLM-u

  1. Prompt
  2. Generisani kod
  3. Pregled
  4. Novi prompt
  5. Rekonstruisani kontekst
  6. ↺

Kontekst sistema se u svakom ciklusu rekonstruiše iz jezika.

YiENTi petlja

  1. Strukturirani zahtjevi
  2. Eksplicitni model procesa / sistema
  3. Zavisnosti
  4. Zaključivanje
  5. Implementacija
  6. Validacija
  7. Izmjereni rezultat
  8. Ažurirani model
  9. ↺

Model sistema se održava i ažurira sa svakim izmjerenim rezultatom.

Dokaz na proizvodu

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

Klijentski inženjerski projekat

  • LOXY Time · Loxy International AG

Cjelokupni trenutni portfolio aplikacija kompanije ACCENTSYS izgrađen je uz inženjering podržan sistemom YiENTi, pri čemu sam YiENTi služi kao inženjerska platforma. LOXY Time, klijentski projekat koji je ACCENTSYS AG razvio za Loxy International AG, predstavlja stvarni enterprise inženjerski projekat koji prikazuje razvoj softvera podržan sistemom YiENTi u složenim operativnim tokovima rada, regulatornim zahtjevima, obradi podataka i integraciji sistema.

Arhitektura

Dvije tehnologije, jedna povezana arhitektura.

Informacije preduzeća postaju strukturirani operativni graf. YiENTi Intelligence vrši zaključivanje nad njim, a rezultati se vraćaju u stanje preduzeća ili prema povezanim sistemima. Isti inteligentni sloj funkcioniše i izvan YiENTi Enterprise.

Dijagram C · Integracija

Zajednički rad

YiENTi Enterprise

Platforma za poslovne informacije

Strukturirani operativni graf

Šta postoji · ko je uključen · šta od čega zavisi

YiENTi Intelligence

Graph-Native Intelligence Engine

Zaključivanje · Odlučivanje · Orkestracija

Enterprise platforma

Ažurirano stanje poduzeća

Vanjski sistemi

Povezani interfejsi

Ažurirano stanje postaje kontekst za sljedeće zaključivanje.

Izvan sistema YiENTi Enterprise

YiENTi Intelligence

Slој inteligencije za višekratnu upotrebu

Softverski inženjering kompanije ACCENTSYS

Ključna tehnologija u internoj upotrebi

Ostali proizvodi kompanije ACCENTSYS

Smjer razvoja

Budući vanjski sistemi

Smjer razvoja

Drugi slučajevi upotrebe strukturiranog zaključivanja

Smjer razvoja

Trenutni razvoj

Transparentni o tome gdje se YiENTi trenutno nalazi.

YiENTi platforma

U razvoju

Samostalna YiENTi platforma je u razvoju i još nije komercijalno dostupna.

YiENTi Intelligence · ključna tehnologija

U internoj upotrebi u kompaniji ACCENTSYS

YiENTi već podržava inženjering u kompaniji ACCENTSYS, dok se samostalna platforma i dalje razvija.

Human-in-the-loop · trenutna zrelost

YiENTi je danas vođen stručnjacima.

Trenutni sistem pruža značajnu inženjersku polugu kada njime upravljaju ljudi koji razumiju procese i strukturu sistema. Njegova snaga proizlazi iz kombinacije strukturiranih modela, razumijevanja procesa i strojno potpomognutog zaključivanja.

Znanje koje danas umnožava vrijednost YiENTi-ja

  • BPMN
  • Modeliranje procesa
  • Arhitektura sistema
  • Softverski inženjering
  • Poslovni tokovi rada
  • Tumačenje strukturiranih modela

YiENTi još nije gotov proizvod za masovno tržište koji bi bilo ko mogao koristiti bez poznavanja domene.

Smjer · ne obećanje s datumom

  1. Danas

    Strukturni inženjering vođen stručnjacima

  2. Dalje

    Više automatiziranog modeliranja, zaključivanja, testiranja i isporuke

  3. Dugoročno

    Sve autonomniji sistemski inženjering

Filozofija YiENTi-ja

Od vještačke inteligencije prema stvarnoj inteligenciji.

Inteligencija je više od stvaranja uvjerljivog jezika. Ona zahtijeva razumijevanje odnosa, konteksta, procesa, posljedica i načina na koji se informacije mijenjaju tokom vremena. YiENTi je pristup kompanije ACCENTSYS ovom problemu.

„Real Intelligence“ opisuje filozofiju YiENTi-ja i kompanije ACCENTSYS — nije uspostavljena naučna kategorija.

Strateški rast

Skaliranje sljedeće faze.

YiENTi se već koristi za razvoj stvarnog softvera. Sljedeća faza odnosi se na skaliranje produktizacije, računarskih kapaciteta i komercijalizacije. YiENTi je dio šireg tehnološkog portfolija kompanije ACCENTSYS.

Ograničavajući faktori su kapital, skaliranje i računarski kapaciteti, a ne to da li YiENTi funkcioniše.

ACCENTSYS

Razvija ACCENTSYS AG, Švicarska.

YiENTi ima dvije uloge u kompaniji ACCENTSYS: sloj tehnologije koji omogućava softverski inženjering u ACCENTSYS-u i buduća samostalna platforma.

Zanima li vas šira strategija platforme iza YiENTi? Istražite ACCENTSYS, njegov tehnološki portfolio i aktuelnu rundu strateškog rasta.

Za partnerstva, tehnološke razgovore, stratešku saradnju i investicije.

Kontaktirajte ACCENTSYS Istražite ACCENTSYSPogledajte informacije za investitore