Enterprise Information & Graph-Native Intelligence

시스템을 구조화합니다.관계를 이해합니다.실제 소프트웨어를 만듭니다.

YiENTi는 언어 기반 컨텍스트에만 의존하지 않고, 프로세스, 관계, 의존성, 소프트웨어 구조를 명시적으로 표현합니다.

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

YiENTi는 Intelligent Enterprise Information 플랫폼과 Graph-Native Intelligence Engine을 결합합니다. 필요한 경우 언어 모델을 사용할 수 있지만, 핵심 추론 모델은 구조 중심이며 프로세스를 인식하고 특정 LLM 제공업체에 종속되지 않습니다.

하나의 비전. 두 가지 핵심 기술. 모델에서 소프트웨어까지

이벤트가 프로세스를 트리거합니다. 컨텍스트와 규칙이 관련성을 갖게 됩니다. 게이트웨이가 하나의 결정으로 귀결됩니다.

2010년부터: Logical Board에서 YiENTi로 발전
두 개의 축: Enterprise Information + Intelligence Engine
LLM 선택 사항: 제공업체는 교체 가능한 구성 요소
사용 중: ACCENTSYS 엔지니어링의 핵심 기술

YiENTi 플랫폼

하나의 비전, 두 가지 핵심 기술.

YiENTi는 서로 구분되면서도 연결된 두 개의 축으로 이루어진 포괄적 기술입니다. 하나는 조직의 운영 현실을 나타냅니다. 다른 하나는 YiENTi Enterprise 내부와 그 외부에서 구조화된 컨텍스트를 바탕으로 추론합니다.

구조화된 엔터프라이즈 정보
프로세스 인텔리전스
그래프 네이티브 추론
소프트웨어 엔지니어링 인텔리전스

YiENTi Enterprise

Intelligent Enterprise Information

구조화된 엔터프라이즈 환경에서 사람, 프로세스, 시스템, 작업, 지식, 운영 컨텍스트를 연결합니다.

YiENTi Enterprise 살펴보기

YiENTi Intelligence

Graph-Native Intelligence Engine

관계, 프로세스, 상태, 컨텍스트, 소프트웨어 구조, 멀티모달 정보 전반에 걸쳐 추론합니다.

YiENTi Intelligence 살펴보기

중심에 있는 YiENTi

YiENTi가 중심입니다. 나머지는 모두 YiENTi에 연결됩니다.

YiENTi는 구조적 인텔리전스이자 엔지니어링의 핵심입니다. 클라우드 플랫폼, 언어 모델, Playwright, IDE, 로컬 AI 도구는 YiENTi 주변에 연결된 시스템이며, 각각 고유한 역할을 합니다. 이들은 YiENTi 자체가 아닙니다.

구조측정추론

구조화된 모델링
YiENTi가 추론하는 대상 · → YiENTi
BPMN · 유스케이스 · 액티비티 · 시퀀스 · 클래스 · 데이터 / 엔티티 모델
생성형 AI
외부 · 교체 가능 · ↔ YiENTi
OpenAI · Anthropic · Perplexity · Gemini · Lovable · Zapier · Pickaxe · Grok · Jasper · Abacus.AI · Relevance AI · Notion AI · 그 외 추가 예정 · 로컬 / 대체 모델
개발자 도구
개발 환경 · ↔ YiENTi
Visual Studio Code · OpenCode
로컬 / 모델 인프라
모델을 로컬에서 실행 · ↔ YiENTi
Ollama · Lemonade · 기타 호환되는 로컬 모델 워크플로
테스트
실제 동작 검증 · ↔ YiENTi
Playwright · Abacus.AI · ChatGPT Work · 시각적 검증 · 기능 검증
배포
생성된 소프트웨어가 실행되는 곳 · YiENTi →
AWS · Microsoft Azure · Google Cloud · 프라이빗 인프라 (향후)
실제 소프트웨어
YiENTi로 구축 · YiENTi →
모든 ACCENTSYS 제품

움직이는 신호는 각 관계의 방향을 나타냅니다:YiENTi로 입력YiENTi와 상호 교환YiENTi가 지원하는 엔지니어링으로 생성 또는 제공외부 구성 요소, 교체 가능향후 방향

구조적 핵심

언어는 인터페이스입니다.
그래프가 모델입니다.

이러한 구조는 장식용 다이어그램이 아닙니다. 기계가 이해할 수 있는 시스템 및 프로세스 상태를 나타내며, YiENTi가 추론하는 대상 모델입니다.

BPMN
프로세스 모델
액티비티 다이어그램
유스케이스
협력 다이어그램
시퀀스 다이어그램
클래스 모델
엔티티 / 데이터 모델
규칙
의존성
상태
요구사항
사용자 스토리

측정 · YiENTi의 핵심 기능

구조화하고, 측정하고, 학습합니다.

측정은 대시보드 기능이 아닙니다. YiENTi는 프로세스의 실행을 그 실행이 실제로 만들어 내는 결과와 연결하고, 이를 작업이 실제로 어떻게 수행되는지에 대한 기계가 이해할 수 있는 지식으로 바꿉니다.

01 · YiENTi Enterprise

프로세스 실행

태스크 A높음
태스크 B보통
태스크 C보통

우선순위와 가중치는 구조의 일부입니다.

02 · 측정

실제로 일어난 일

작업 및 투입 노력

우선순위
태스크
시간 / 노력
태스크 가중치 / 수량
태스크 가중치 대비 시간
정량적 성과

산출물 및 결과

품질
재작업 / 새로 발생하는 후속 작업
최종 제품에 반영된 콘텐츠
재사용
효율성

사람 및 역량

역할
컴피턴시
스킬
활용되지 않은 잠재력

03 · YiENTi AI

측정 가능한 현실을 기반으로 추론

학습 · 개선 · 재사용

YiENTi는 누군가 얼마나 오래 일했는지만 측정하지 않습니다. 투입 노력을 작업의 구조, 가중치, 결과, 품질, 재사용과 연관시킬 수 있습니다.

태스크 가중치 대비 시간 · 개념도

태스크 A

시간 / 노력

태스크 가중치

가중치당 시간

태스크 B

시간 / 노력

태스크 가중치

가중치당 시간

같은 시간, 다른 가중치. 다른 성과 모습.

구조
YiENTi Enterprise
프로세스, 태스크, 역할, 우선순위, 작업의 가중치 등 구조화된 운영 및 프로세스 컨텍스트를 제공합니다.
현실
측정
그 구조 안에서 실제로 일어나는 일, 즉 투입 노력, 결과, 품질, 재작업, 재사용을 포착합니다.
추론
YiENTi AI
작업이 어떻게 이루어져야 하는지에 대한 설명만이 아니라, 측정 가능한 현실을 기반으로 추론합니다.

YiENTi는 작업에 대한 설명만으로 학습하지 않습니다. 구조화된 프로세스와 그로부터 생성되는 측정 가능한 결과를 기반으로 추론할 수 있습니다.

이 연결은 2016년에 소개된 YiENTi 아키텍처에 이미 포함되어 있었습니다. 운영 프로세스가 측정 가능한 산출물 및 YiENTi AI와 연결되는 구조입니다.

Pillar A · Intelligent Enterprise Information

YiENTi Enterprise

YiENTi Enterprise는 사람, 프로세스, 시스템, 지식을 하나의 구조화된 운영 환경으로 연결합니다.

사람, 업무, 프로세스, 시스템, 정보 간의 관계를 모델링하고 운영하기 위한 지능형 엔터프라이즈 정보 플랫폼입니다. 통합은 이 플랫폼의 기능 중 하나일 뿐, 플랫폼을 정의하는 요소는 아닙니다.

사람
역할
역량
팀
태스크
프로젝트
액티비티
프로세스
리소스
시스템
문서
커뮤니케이션
이벤트
규칙
데이터
지식
측정값
의사결정
의존성
엔터프라이즈 워크플로

다이어그램 A · YiENTi Enterprise Information

조직, 업무, 정보는 별개의 목록, 파일, 도구로 흩어져 있지 않고 하나의 연결된 모델로 존재합니다.

Pillar B · Graph-Native Intelligence Engine

YiENTi Intelligence

YiENTi Intelligence는 엔티티, 관계, 프로세스, 컨텍스트, 소프트웨어 구조, 시각 정보 전반에 걸쳐 추론하도록 설계된 그래프 네이티브 인텔리전스 엔진입니다.

그 역할은 YiENTi Enterprise 플랫폼에 국한되지 않습니다. YiENTi의 핵심 인텔리전스 기술은 이미 ACCENTSYS 소프트웨어 엔지니어링 워크플로 내부에서 사용되고 있으며, 독립형 플랫폼은 아직 개발 중입니다.

범용 머신 인텔리전스를 향한 또 다른 길.
YiENTi Intelligence의 장기 비전.

YiENTi Enterprise를 넘어서

YiENTi Intelligence는 단순히 YiENTi Enterprise 안의 AI 모듈이 아닙니다. 재사용 가능한 인텔리전스 계층으로 설계되었으며, 이를 기반으로 설계된 소프트웨어가 자동으로 Enterprise 플랫폼의 일부가 되는 것은 아닙니다:

ACCENTSYS 소프트웨어 엔지니어링내부 사용 중
기타 ACCENTSYS 제품방향
향후 외부 시스템방향
기타 구조화된 추론 유스케이스방향

다이어그램 B · YiENTi Intelligence 그래프

구조적 컨텍스트

엔티티
관계
컨텍스트
상태
규칙
의존성
시각적 구조
지식

YiENTi Intelligence Graph

연결되어 있고, 지속되며, 명시적인 — 추론 컨텍스트 그 자체입니다.

추론 기능

이해
추론
비교
예측
추천
계획
오케스트레이션

핵심 추론 기능 발전 방향

YiENTi의 작동 방식

구조화된 현실에서 추론으로, 그리고 다시 현실로.

YiENTi Enterprise는 무엇이 존재하는지, 누가 관여하는지, 무슨 일이 일어나는지, 업무가 어떻게 흐르는지, 무엇이 무엇에 의존하는지, 그리고 조직이 어떤 상태에 있는지를 표현합니다. YiENTi Intelligence는 이렇게 구조화된 맥락을 바탕으로 추론합니다.

01Enterprise
표현
사람, 시스템, 정보, 작업, 프로세스, 맥락이 구조화되고 서로 연결된 정보가 됩니다.
02Intelligence
이해
YiENTi Intelligence는 관계, 의존성, 상태, 맥락을 가로질러 추론합니다.
03Intelligence
의사결정
규칙, 제약 조건, 과거 맥락, 추론이 의사결정을 뒷받침합니다.
04공통
오케스트레이션
정의된 규칙과 책임 범위 안에서 작업, 시스템, 워크플로를 조율할 수 있습니다.
05Enterprise
학습 / 업데이트
업무가 진행되고 새로운 정보가 확보됨에 따라 구조화된 환경이 변화합니다.

지속적인 순환: 업데이트된 각 상태가 다음 추론 단계의 맥락이 됩니다.

구조화된 인텔리전스 · LLM 우선 방식이 아님

언어는 인터페이스입니다.
그래프가 곧 모델입니다.

대규모 언어 모델은 유용한 생성형 언어 구성 요소입니다. YiENTi는 도움이 되는 곳에서 이를 사용할 수 있지만, 생성된 산문을 진실의 원천으로 삼지는 않습니다. 프로세스, 관계, 상태, 의존성, 구조는 명시적으로 모델링됩니다.

YiENTi는 정보 뒤에 있는 구조를 표현합니다.

프로세스는 프로세스로 표현됩니다.
관계는 관계로 표현됩니다.
의존성은 의존성으로 표현됩니다.
상태는 상태로 표현됩니다.

언어는 사람이 그 구조와 상호작용하는 방식 중 하나입니다.

LLM 우선 시스템은 동작의 상당 부분을 확률적 모델 추론에서 도출합니다. YiENTi의 핵심 추론 컨텍스트는 엔티티, 관계, 프로세스, 상태, 의존성에 대한 명시적인 구조적 표현입니다.

중요한 것은 시스템이 어떤 입력을 받아들이는가만이 아닙니다. 운영상의 진실이 확률적으로 생성된 표현으로 존재하는지, 아니면 명시적인 구조화된 상태로 존재하는지가 문제입니다.

구조화된 인텔리전스와 LLM 우선 추론 비교

항목

LLM 우선 시스템

YiENTi

추론 기반

LLM 우선: 확률적 모델 추론

YiENTi: 명시적인 구조적 표현

컨텍스트

LLM 우선: 동적으로 재구성되는 경우가 많음

YiENTi: 지속적이고 연결된 컨텍스트

워크플로

LLM 우선: 설명 형태로 존재할 수 있음

YiENTi: 구조적으로 표현되는 프로세스

상태 및 의존성

LLM 우선: 일반적으로 프롬프트와 컨텍스트 윈도우에 담김

YiENTi: 그래프에 명시적으로 표현됨

언어

LLM 우선: 뛰어난 생성형 언어 능력

YiENTi: 생성이 유용한 곳에서 언어 모델을 사용

모델의 역할

LLM 우선: 모델/제공자가 인텔리전스의 주요 구성 요소를 이룸

YiENTi: 모델에 구애받지 않는 생성 계층 — 제공자를 교체할 수 있음

언어 모델이 강점을 보이는 영역

텍스트 생성
요약
번역
자연어 상호작용
정보 추출
아이디어 도출
문서 작성 지원

구조가 명시적으로 유지되어야 하는 영역

정확한 프로세스 상태
반복 가능성
추적 가능성
의존성 무결성
워크플로 정확성
소프트웨어 아키텍처 일관성
지속적인 구조화 메모리

확률적 AI는 프로세스를 도울 수 있습니다. 프로세스를 정의할 필요는 없습니다.

생성된 언어는 불확실할 수 있습니다. 명시적인 프로세스 및 그래프 상태는 생성된 산문에서 재구성할 필요가 없습니다. YiENTi는 핵심 프로세스 상태, 의존성, 운영상의 진실을 확률적 언어 생성 밖에 두도록 설계되어, 구조적 정확성과 반복 가능성이 중요한 곳에서 그에 대한 의존을 줄입니다.

모델에 구애받지 않는 언어 계층

YiENTi는 LLM을 사용할 수 있습니다. 시스템이 무엇인지 아는 데 LLM에 의존하지는 않습니다.

교체 가능한 제공자

OpenAI 모델
Anthropic 모델
로컬 모델
오픈 모델
향후 제공자

언어 계층

텍스트 생성
요약
번역
자연어 상호작용
콘텐츠 작성 지원

YiENTi Intelligence 아키텍처

그래프, 상태, 프로세스, 규칙, 의존성 — 선택한 모델 제공자와 무관합니다.

언어 모델은 생성 기능이 유용한 곳에서 YiENTi에 연결할 수 있는, 선택적이고 교체 가능한 구성 요소입니다. 이는 아키텍처의 구성 요소이며, 핵심적인 구조적 추론 모델이 아닙니다.

프로세스 계보

프로세스 이해에서 기계 추론으로.

YiENTi는 복잡한 시스템의 관계와 프로세스가 문서나 설명으로만 존재한다면 그 시스템을 신뢰할 수 있게 이해할 수 없다는 생각을 바탕으로 만들어졌습니다.

프로세스, 활동, 역할, 이벤트, 의존 관계는 기계가 이해할 수 있는 명시적인 구조로 존재해야 합니다.

활동
태스크
이벤트
게이트웨이
대화
코레오그래피
협업
스윔레인
데이터
역할
역량
리소스
프로젝트
프로세스 구조
측정
정보 흐름

YiENTi 프로세스 기반을 현대적으로 추상화한 그림으로, 레인, 이벤트, 활동, 게이트웨이, 데이터를 명시적인 구조로 나타냅니다. 설명을 위한 예시이며 제품 인터페이스가 아닙니다.

시각적·구조적 추론

YiENTi는 프로세스를 단순히 설명하지 않습니다. 프로세스를 표현합니다.

활동, 의존 관계, 상태, 행위자, 정보 흐름이 추론 컨텍스트의 명시적인 구성 요소가 됩니다. 시각적·다이어그램 구조를 명시적으로 표현할 수 있으며, 그 위에서 추론할 수 있습니다.

액티비티 다이어그램
프로세스 다이어그램
협업 다이어그램
시스템 아키텍처
의존성 그래프
역할
이벤트
상태 전이
정보 흐름

소프트웨어 엔지니어링

프롬프트로 컨텍스트를 다시 구성하지 않는 소프트웨어 개발.

YiENTi는 시스템, 프로세스, 의존성에 대한 구조적 컨텍스트를 유지하므로, 엔지니어링 의사결정을 서로 연결된 모델의 일부로서 추론할 수 있습니다.

일반적인 LLM 지원 개발

프롬프트
생성된 출력
검토
새 프롬프트
다시 만든 컨텍스트

반복할 때마다 컨텍스트를 다시 구성합니다.

YiENTi의 엔지니어링 모델

요구사항
명시적 구조화 모델
시스템 · 프로세스 · 의존성
추론
구현
검증
갱신된 구조 상태

컨텍스트는 구조로 유지되며 시스템과 함께 발전합니다.

모델 기반 소프트웨어 엔지니어링

모델에서 소프트웨어로.

YiENTi는 프롬프트에서 소프트웨어를 추측하지 않습니다. 구조화된 시스템 표현을 사용하고, 동일한 시스템에 대한 여러 뷰를 연결하여 그 전반에 걸쳐 추론하며, 이러한 모델로부터 소프트웨어 생성을 지원하거나 수행할 수 있습니다.

YiENTi로 구축됩니다.
YiENTi에 의존하지 않습니다.

YiENTi는 구조화된 모델로부터 소프트웨어를 설계하고 생성할 수 있습니다. 결과물인 애플리케이션은 YiENTi와 독립적으로 실행됩니다.

YiENTi는 엔지니어링 프로세스의 일부이며 필수 런타임 의존성이 아닙니다.

구조화된 모델추론생성 및 검증독립 실행

01
요구사항
02
EPIC / 사용자 스토리
03
유스케이스
04
액티비티 / 프로세스 모델
05
협력 / 시퀀스 모델
06
클래스 / 데이터 모델
07
아키텍처 / 추론
08
생성된 구현
09
검증
10
독립형 소프트웨어

개념적인 체인입니다. 왼쪽에서 오른쪽으로, 행 단위로 읽습니다.

YiENTi가 전반에 걸쳐 추론하는 모델 계층

서로 분리된 도면이 아니라, 하나의 기반 시스템 모델에 대한 연결된 투영입니다.

EPIC
사용자 스토리
유스케이스
액티비티 다이어그램
협력 다이어그램
시퀀스 다이어그램
클래스 다이어그램
데이터 / 엔티티 모델
BPMN / 프로세스 모델
규칙
의존성
상태

엔지니어링 중의 YiENTi

요구사항
모델
추론
아키텍처
생성
검증

결과 애플리케이션

프론트엔드
백엔드
데이터베이스
API
비즈니스 로직
통합

독립적으로 실행

생성된 애플리케이션은 프로덕션 환경에서 YiENTi 런타임, 클라우드, 에이전트 또는 연결이 필요하지 않습니다. 단, 특정 제품이 의도적으로 이러한 서비스를 사용하는 경우는 예외입니다. 또한 YiENTi로 만든 소프트웨어가 자동으로 YiENTi Enterprise 플랫폼의 일부가 되는 것은 아닙니다.

다이어그램은 사후 문서가 아닙니다

YiENTi에서 모델은 소프트웨어가 구축된 뒤 이를 문서화하는 그림에 그치지 않습니다. 모델은 소프트웨어를 추론하고, 검증하고, 생성할 수 있는 구조를 나타냅니다.

소프트웨어 시스템은 서로 보완하는 뷰, 즉 에픽, 사용자 스토리, 유스케이스, 액티비티·협력·시퀀스·클래스 다이어그램, 엔티티/관계 모델, 프로세스, 상태, 규칙, 의존성을 통해 기술할 수 있습니다. 이들은 분리된 도면이 아닙니다. 하나의 기반 시스템 모델에 대한 투영이며, YiENTi는 이들 전반에 걸쳐 추론하도록 설계되어 한 뷰의 변경을 다른 뷰와 대조하여 분석할 수 있습니다.

시각적이라는 것은 이미지 인식을 의미하지 않습니다. 상자, 노드, 엣지, 게이트웨이, 관계는 단순한 픽셀이 아닙니다. 각각 정의된 의미를 가지며, 그 의미가 추론 모델의 일부가 됩니다.

YiENTi는 시스템의 연결된 표현을 만들어, 요구사항, 프로세스, 소프트웨어 구조, 데이터가 서로 단절된 문서로 존재하지 않아도 되게 합니다.

여러 뷰, 하나의 시스템 모델

01사용자 스토리
사용자가 필요로 하는 것
“고객으로서, 나중에 주문할 수 있도록 상품을 장바구니에 담고 싶습니다.”
02유스케이스
액터가 달성하려는 목표
03액티비티
프로세스가 진행되는 방식
04협력
어떤 구성 요소가 상호작용하는가
05시퀀스
상호작용이 어떤 순서로 일어나는가
06클래스 / 데이터
어떤 객체와 관계가 존재하는가

07구현

구조로부터 생성됨

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

08애플리케이션
독립적으로 실행됨

하나의 시스템, 여러 투영. “장바구니”는 모든 뷰에서 동일한 의미를 가집니다. 설명을 위한 예시입니다.

코드 생성은 LLM 코드 생성이 아닙니다

YiENTi는 프롬프트에서 애플리케이션을 추측할 필요가 없습니다. 애플리케이션이 무엇인지에 대한 명시적인 모델을 바탕으로 작동합니다.

LLM은 유용한 경우 문구, 문서, 레이블, 자연어 해석, 코드 제안을 보조할 수 있습니다. 소프트웨어 아키텍처는 확률적으로 생성된 소스 코드에만 의존하지 않습니다.

프롬프트 우선 생성

YiENTi 모델 기반

프롬프트명시적인 구조화된 모델
AI가 일부 코드를 작성명시적인 시스템 관계와 추론
요청마다 컨텍스트를 다시 구성적절한 경우 규칙 기반 생성
소스 코드만이 유일한 진실기계가 읽을 수 있는 진실의 원천으로서의 모델

YiENTi는 모든 애플리케이션에 내장되는 AI 의존성보다는, 복잡한 시스템을 위한 지능적이고 컴파일러와 같은(like a compiler) 엔지니어링 환경에 더 가깝습니다.

여기에 나타낸 흐름은 개념적입니다. 실제 내부 파이프라인은 다를 수 있으며, 모든 단계가 완전 자동화된 것으로 제시되는 것은 아닙니다. 추적성, 일관성 검사, 영향 분석, 모델 간 동기화는 모델 기반 접근 방식의 방향을 설명합니다.

모델 및 개발자 툴링

YiENTi는 작업에 맞는 지능을 적재적소에 활용합니다.

생성형 모델은 확률적 생성이 효율적인 작업을 가속합니다. YiENTi는 구조화된 시스템 모델, 프로세스 컨텍스트, 측정 가능한 상태를 유지합니다.

생성형 모델에 위임

UI 반복 개선
텍스트 생성
문구 작성
문서화
신속한 생성 작업
적절한 경우 일부 코딩 지원

YiENTi가 유지

구조화된 시스템 모델
프로세스 컨텍스트
측정 가능한 상태

생성형 AI
외부 · 교체 가능
- OpenAI
- Anthropic
- Perplexity
- Gemini
- Lovable
- Zapier
- Pickaxe
- Grok
- Jasper
- Abacus.AI
- Relevance AI
- Notion AI
- 그 외 추가 예정
- 로컬 / 대체 모델
로컬 / 모델 인프라
모델을 로컬에서 실행
- Ollama
- Lemonade
- 기타 호환되는 로컬 모델 워크플로
개발자 도구
개발 환경
- Visual Studio Code
- OpenCode

제공자와 도구는 바뀔 수 있습니다. YiENTi의 구조 모델은 그대로 유지됩니다.

이들은 각기 다른 역할을 가진 연결된 시스템이며 YiENTi 자체의 일부가 아니고, 모두 동일한 기능을 제공하는 것도 아닙니다. 제3자의 명칭은 각 소유자의 상표이며, 제휴나 보증을 의미하지 않습니다.

테스트 및 검증

모델에서 검증된 동작까지.

생성된 코드가 목표가 아니라 올바른 동작이 목표입니다. Playwright를 사용하면 실제 애플리케이션이 기대한 대로 동작하고 렌더링되는지 확인할 수 있으며, 모델, 구현, 실제 UI, 검증 사이에 피드백 루프를 만들 수 있습니다.

01
YiENTi
모델 및 추론
02
생성/수정된 애플리케이션
구현
03
Playwright
실행 중인 앱 검사
04
시각적 + 기능적 검증
기대한 대로 렌더링되고 동작하는가?
05
피드백
엔지니어링 반복으로 환류

관찰된 동작이 모델과 일치할 때까지 피드백은 YiENTi와 엔지니어링 반복으로 되돌아갑니다

Playwright는 테스트 및 검증 도구이며 AI 계층의 일부가 아닙니다.

자동화된 배포

YiENTi로 구축. YiENTi에 종속되지 않음.

YiENTi가 지원하는 워크플로는 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud에 소프트웨어를 자동으로 배포할 수 있습니다. YiENTi는 호스팅 제공업체가 아니며, 배포된 애플리케이션은 YiENTi 내부에서 실행되지 않습니다.

YiENTi는 인프라에 구애받지 않도록 설계되었습니다. 향후 배포 옵션에는 퍼블릭 클라우드 플랫폼 외에 프라이빗 인프라와 고객이 관리하는 인프라도 포함할 계획입니다.

YiENTi 엔지니어링 환경

소프트웨어를 모델링, 생성, 검증하고 릴리스하는 곳입니다.

구조화된 모델
BPMN, 유스케이스, 클래스, 데이터
YiENTi
구조 모델 및 추론
구현 / 생성
소스 코드 생성 또는 수정
Playwright 검증
실행 중인 앱의 시각적·기능적 점검
배포 파이프라인
자동화된 빌드 및 릴리스

구조화된 모델을 보관
구현을 생성하거나 수정
실제 동작을 검증
자동화된 배포를 실행

환경 경계 · 배포 가능한 애플리케이션의 인계

애플리케이션 런타임 환경

완성된 애플리케이션이 실행되는 곳입니다.

AWS
Microsoft Azure
Google Cloud
프라이빗 인프라향후 계획

독립 실행형 애플리케이션

YiENTi를 런타임 의존성으로 두지 않고 실행

여기서는 애플리케이션만 실행됩니다. YiENTi 런타임은 없으며 YiENTi에 대한 필수 연결도 없습니다.

제공업체 수준으로만 표시했습니다. 프라이빗 및 고객 관리형 인프라는 향후 방향이며, 현재 프로덕션 환경에서 사용할 수 있는 옵션이 아닙니다.

제품 검증

연구실 데모가 아닙니다. 실제 소프트웨어입니다.

현재 ACCENTSYS의 전체 애플리케이션 포트폴리오는 YiENTi가 지원하는 엔지니어링으로 구축되었으며, YiENTi 자체가 엔지니어링 플랫폼으로 사용되었습니다.

그 근거는 선별된 일부가 아니라 현재 ACCENTSYS 포트폴리오 전체입니다. YiENTi가 지원하는 엔지니어링은 ACCENTSYS가 다루는 모든 도메인에서 소프트웨어를 구축하는 방식입니다.

엔지니어링 코어

YiENTi가 지원하는 엔지니어링으로 개발된 ACCENTSYS 자체 애플리케이션 7개와 고객 엔지니어링 프로젝트 1개

ACCENTSYS 자체 애플리케이션

공공 부문
Arbeitsmarktvollzug
YiENTi로 구축방문 Arbeitsmarktvollzug (새 탭에서 열림)
스트리밍 및 미디어
Castovia
YiENTi로 구축방문 Castovia (새 탭에서 열림)
가족 일정 관리
Kicaly
YiENTi로 구축방문 Kicaly (새 탭에서 열림)
서비스 업종
Merclino
YiENTi로 구축방문 Merclino (새 탭에서 열림)
교육
SchoolApp
YiENTi로 구축방문 SchoolApp (새 탭에서 열림)
스포츠 클럽
STV Portal
YiENTi로 구축방문 STV Portal (새 탭에서 열림)
소프트웨어 라이선싱
xcess
YiENTi로 구축방문 xcess (새 탭에서 열림)

고객 엔지니어링 프로젝트

고객 프로젝트 · Loxy International AG
LOXY Time
YiENTi로 구축방문 LOXY Time (새 탭에서 열림)

ACCENTSYS AG가 고객을 위해 YiENTi가 지원하는 엔지니어링으로 개발했습니다. 고객 프로젝트는 외부 엔지니어링 레퍼런스이며 ACCENTSYS AG의 자체 SaaS 제품 포트폴리오에 포함되지 않습니다.

이 목록은 자체 애플리케이션과 고객 프로젝트의 분류를 포함하여 ACCENTSYS 제품 레지스트리에서 직접 가져온 것이므로, 새 항목이 추가되면 자동으로 여기에 표시됩니다. LOXY Time은 엔지니어링 작업량이 측정되었기 때문에 아래에서 자세히 살펴봅니다.

포트폴리오 살펴보기

YiENTi로 구축되었습니다. YiENTi에 의존하지 않습니다.

YiENTi는 이러한 제품의 엔지니어링 방식을 지원하며, 이는 전문가 주도의 방식이지 모든 코드 한 줄을 자율적으로 생성하는 것이 아닙니다. 제품 자체는 독립적으로 실행되며 런타임에 YiENTi를 필요로 하지 않습니다.

고객 프로젝트 엔지니어링 레퍼런스 · LOXY Time

실제 엔터프라이즈 소프트웨어로 확인한 YiENTi 지원 엔지니어링

LOXY Time은 복잡한 운영 워크플로, 규제 요건, 데이터 처리, 시스템 통합 전반에서 YiENTi 기반 소프트웨어 개발을 보여 주는 실제 엔터프라이즈 엔지니어링 프로젝트입니다.

LOXY Time은 ACCENTSYS AG가 Loxy International AG를 위해 개발한 운송 및 규제 준수 플랫폼입니다. YiENTi 기반 소프트웨어 개발의 역량을 보여 주는 실제 엔지니어링 레퍼런스입니다. LOXY Time은 ACCENTSYS AG의 자체 SaaS 제품 포트폴리오에 포함되지 않습니다.

LOXY Time에 구현된 기능

디지털 타코그래프 DDD 처리 · Gen1, Gen2 V1, Gen2 V2
운전자 및 차량 데이터
규제 점검 및 준수
워크플로 및 보고서
통합 및 대량 데이터 처리
자동화된 품질 보증 및 회귀 테스트

내부 사용이 상용 제공을 의미하지는 않습니다. 독립형 YiENTi 플랫폼은 아직 개발 중입니다.

YiENTi 컴퓨트 전략

YiENTi는 컴퓨트가 있는 곳에서 실행됩니다.

YiENTi는 특정 클라우드나 GPU 제공업체에 종속되지 않습니다. 충분한 CPU, GPU, 메모리 및 이를 뒷받침하는 컴퓨트 리소스가 있는 곳이라면 어디서든 동작할 수 있습니다. 소규모 워크로드는 로컬에서 실행할 수 있으며, 복잡한 구조적 추론에는 상당한 외부 또는 전용 컴퓨트 용량이 필요할 수 있습니다.

사용 가능한 컴퓨트가 늘어난다고 속도만 빨라지는 것은 아닙니다. YiENTi가 더 큰 규모로 연결된 프로세스, 그래프, 시스템 컨텍스트 전반을 동시에 다룰 수 있게 됩니다.

YiENTi 워크로드

컴퓨트 요구 사항

CPU
GPU
메모리
스토리지 / I/O

다음 중 어느 것으로든 공급

로컬
- 고성능 워크스테이션
- 로컬 서버
외부 컴퓨트
- Alibaba Cloud
- AWS
- Microsoft Azure
- Google Cloud
- 기타 적합한 제공업체
프라이빗 / 전용
- 프라이빗 인프라
- 전용 컴퓨트

컴퓨트 소스는 서로 교체할 수 있습니다. 이들은 용량을 공급할 뿐, YiENTi의 일부가 아닙니다.

로컬 실행

소규모 YiENTi 워크로드는 로컬에서 실행할 수 있습니다. 더 복잡한 워크로드는 고성능 엔지니어링 시스템의 CPU, GPU, 메모리 리소스조차 모두 사용할 수 있습니다.

현재의 외부 컴퓨트

ACCENTSYS는 현재 미국 내 Alibaba Cloud 및 AWS 인프라를 포함한 제공업체로부터 외부 컴퓨트를 임대하고 있습니다. 클라우드 벤더는 용량을 제공할 뿐이며, 아키텍처상의 의존 대상이 아닙니다.

현재
현재 · 유연한 컴퓨트
- 임대한 외부 컴퓨트
- Alibaba Cloud
- AWS
- 기타 적합한 제공업체
- 소규모 워크로드는 로컬 실행
YiENTi는 필요한 CPU, GPU, 메모리 및 지원 리소스를 사용할 수 있는 곳이라면 어디서든 실행됩니다.
확장 방향
확장 · 전용 컴퓨트
- 예약형 / 전용 용량
- 프라이빗 컴퓨트 환경
- 전용 서버 또는 클러스터
- 워크로드 특화 인프라
- 성능과 비용에 대한 더 큰 통제력
아직 구현되지 않았습니다. YiENTi 워크로드가 증가함에 따라 나아갈 방향입니다.
장기 비전
장기 · ACCENTSYS 컴퓨트 인프라
- ACCENTSYS가 통제하는 컴퓨트
- 전용 고성능 인프라
- 자체 데이터센터 인프라의 가능성
ACCENTSYS는 현재 자체 데이터센터를 운영하지 않습니다.

Microsoft Azure와 Google Cloud는 이후 단계가 아니라 추가로 활용 가능한 컴퓨트 소스입니다. 세 개의 카드는 인프라 전략을 설명하며, 제공업체는 그 안에서 교체 가능한 용량 소스입니다.

제공업체 독립

YiENTi는 근본적으로 Alibaba Cloud, AWS, Microsoft Azure 또는 Google Cloud에 의존하지 않습니다.

컴퓨트 의존

현실적인 제약은 워크로드에 필요한 충분한 컴퓨트입니다. 즉 CPU, GPU, 시스템 메모리, VRAM, 스토리지 / I/O, 네트워크 처리량, 병렬 컴퓨트 용량이 해당됩니다.

상업 전략 · 비전

장기적인 YiENTi 전용 인프라는 ACCENTSYS 제품 포트폴리오의 상업적 확장에 맞춰 구축하는 것을 목표로 하며, Merclino는 단기 상용화 우선순위입니다. 포트폴리오의 성공적인 상용화는 점차 전용화되는 YiENTi 컴퓨트 용량의 재원을 마련하는 데 도움이 되도록 하려는 것입니다. Merclino는 기술적으로 특별한 사례가 아니라 상업적 우선순위입니다. 현재 ACCENTSYS의 모든 제품은 YiENTi가 지원하는 엔지니어링으로 만들어집니다.

컴퓨트 제약

현재 내부 워크로드에서 YiENTi의 구조적 추론은 기존 LLM 중심 워크플로보다 대략 한 자릿수 배수 더 많은 컴퓨트를 필요로 할 수 있습니다.

YiENTi는 그래프 구조, 프로세스, 상태, 의존성, 측정값, 여러 모델 뷰와 그 사이의 관계를 이력 및 검증 결과와 함께 추론합니다. YiENTi는 컴퓨트 효율을 희생하는 대신 더 풍부한 구조적 컨텍스트를 얻습니다.

ACCENTSYS 내부 워크로드를 기준으로 하며, 독립적인 벤치마크가 아닙니다.

더 많은 컴퓨트가 중요한 이유

추가 컴퓨트는 처리 시간을 줄이는 데 그치지 않습니다. YiENTi가 더 큰 연결된 컨텍스트 전반을 동시에 추론할 수 있게 합니다.

프로세스
그래프 관계
의존성
상태
이력
측정값
소프트웨어 모델
여러 모델 뷰
검증 컨텍스트

적은 구조

낮은 컴퓨트
컨텍스트의 확률적 재구성

풍부한 구조적 모델

높은 컴퓨트
명시적인 상태, 프로세스, 관계 및 측정 가능한 컨텍스트

YiENTi는 문제 구조를 더 많이 보존하고 그 위에서 추론하기 때문에 상당한 컴퓨트를 사용합니다.ACCENTSYS는 소프트웨어 엔지니어링에서 구조적 일관성과 정밀성이 중요하기 때문에 이 아키텍처를 사용합니다.

기원

YiENTi는 2010년부터 발전해 왔습니다.

YiENTi의 기원은 2010년으로 거슬러 올라갑니다. 당시 이 프로젝트는 Grandes Planos S.A.에서 Logical Board로 시작되었습니다. 이후 이 기술은 YiENTi로 발전하여, 구조화된 기업 정보와 점점 정교해지는 인텔리전스 계층을 결합하게 되었습니다.

2010
Logical Board
Grandes Planos S.A.에서의 기원
이 프로젝트는 Grandes Planos S.A.에서 Logical Board로 시작되었으며, 구조화된 기업 정보, 프로세스, 태스크 및 관계에 초점을 두었습니다.
2016
YiENTi
Swisscom AG에서의 YiENTi 최초 발표
YiENTi – Intelligent Enterprise Information. 당시 발표된 아키텍처에는 이미 다음이 포함되어 있었습니다.
- 기업 정보
- YiENTi AI
- 구조화된 프로세스
- 측정
- 그래프 / 프로세스 기반 인텔리전스
현재
YiENTi Enterprise + YiENTi Intelligence
2016년 아키텍처의 계승 및 기술적 발전
다음을 활용하여 이미 실제 ACCENTSYS 소프트웨어 엔지니어링을 지원합니다.
- 명시적 시스템 모델
- 구조화된 프로세스
- 그래프 추론
- 측정
- 모델 기반 엔지니어링(model-driven engineering)
- 생성 및 검증
다음
Real Intelligence / AGI
발전 방향
구조화된 추론, 측정 가능한 현실, 명시적 시스템 모델을 기반으로 점점 더 범용적인 인텔리전스를 향해 추가로 발전시켜 나갑니다.
비전 / 연구 방향
장기적 연구 방향
범용적이며 잠재적으로 인간을 뛰어넘는 기계 지능.

“다음”은 발전 방향을 설명하는 것이며, 이미 달성된 역량을 의미하지 않습니다. YiENTi는 AGI나 초지능을 달성했다고 주장하지 않습니다.

인공지능에서 real intelligence를 향하여

ACCENTSYS는 Real Intelligence라는 용어를 확률적 언어 생성을 넘어서는 방향을 가리키는 데 사용합니다. 이는 명시적인 프로세스, 관계, 상태, 측정값 및 그 결과에 대해 추론할 수 있는 인텔리전스를 뜻합니다.

Real Intelligence는 ACCENTSYS 사내 용어이며, 학계에서 확립된 과학 용어가 아닙니다.

이미 2016년 아키텍처에 포함

기업 정보와 기계 인텔리전스의 분리는 2016년에 발표된 YiENTi 아키텍처에 이미 포함되어 있었습니다.

측정 가능한 산출물과 연결된 프로세스, 기업 정보의 그래프, 그리고 이를 기반으로 추론하는 AI 계층입니다. YiENTi의 아키텍처는 최근 대규모 언어 모델이 부상한 데 대한 반응으로 만들어진 것이 아닙니다.

왜 지금인가

이 아키텍처는 오늘날의 AI 인프라보다 앞서 있었습니다.

기본적인 방향은 2016년에 이미 존재했습니다. 달라진 것은 이를 의미 있는 규모로 실행할 수 있는 컴퓨팅 자원입니다. 오늘날 크게 늘어난 컴퓨팅 용량 덕분에 해당 아키텍처를 점점 더 복잡하게 실행할 수 있습니다. 현재의 구현은 2016년의 구현과 동일하지 않으며, 그것이 상당히 기술적으로 발전한 결과입니다.

더 큰 컴퓨팅 자원 덕분에 YiENTi는 더 넓게 연결된 프로세스, 그래프 및 소프트웨어 컨텍스트를 동시에 다룰 수 있습니다.

아키텍처의 차이

LLM은 다이어그램을 해석할 수 있습니다. YiENTi는 그 구조를 모델의 일부로 만들 수 있습니다.

프로세스, 게이트웨이, 액티비티, 클래스, 시퀀스, 관계 및 의존성이 추론 컨텍스트 안에서 명시적인 객체로 유지될 수 있습니다.

이미지 해석

멀티모달 언어 모델은 텍스트, 이미지, 다이어그램을 해석할 수 있습니다. 구조는 프롬프트로부터 추론됩니다.

요청 시 해석되는 프로세스 그림.

구조적 표현

YiENTi에서는 프로세스, 관계, 상태, 의존성이 프롬프트로부터 추론된 정보로만 존재하는 것이 아니라, 기계가 읽을 수 있는 명시적 구조로 존재할 수 있습니다.

액티비티
이벤트
게이트웨이
액터
시퀀스
클래스
관계
상태
의존성
데이터 엔티티
프로세스 경로

YiENTi는 다이어그램을 단순히 보기만 하지 않습니다. 그 다이어그램이 나타내는 구조는 시스템 모델의 일부가 될 수 있습니다.

다중 모델 뷰

서로 다른 다이어그램은 하나의 연결된 시스템 모델에 대한 서로 다른 뷰가 됩니다.

요구사항
사용자 스토리
유스케이스
액티비티 다이어그램
BPMN
협업
시퀀스 다이어그램
클래스 모델
데이터 모델
시스템 의존성

소프트웨어 엔지니어링

단순히 생성된 코드가 아닙니다. 그 뒤에 있는 시스템의 모델입니다.

YiENTi는 LLM 우선 시스템과는 근본적으로 다른 방식으로 소프트웨어 엔지니어링에 접근합니다. 생성된 언어에 의존해 시스템 컨텍스트를 반복적으로 재구성하는 대신, YiENTi는 시스템에 대한 명시적인 구조적 표현을 유지합니다.

LLM 우선 루프

프롬프트
생성된 코드
리뷰
새 프롬프트
재구성된 컨텍스트
↺

시스템 컨텍스트는 매 사이클마다 언어로부터 재구성됩니다.

YiENTi 루프

구조화된 요구사항
명시적 프로세스 / 시스템 모델
의존성
추론
구현
검증
측정된 결과
갱신된 모델
↺

시스템 모델은 유지되며, 측정된 결과가 나올 때마다 갱신됩니다.

제품 근거

Arbeitsmarktvollzug
Castovia
Kicaly
Merclino
SchoolApp
STV Portal
xcess

고객사 엔지니어링 프로젝트

LOXY Time · Loxy International AG

현재 ACCENTSYS의 전체 애플리케이션 포트폴리오는 YiENTi가 지원하는 엔지니어링으로 구축되었으며, YiENTi 자체가 엔지니어링 플랫폼으로 사용되었습니다. ACCENTSYS AG가 Loxy International AG를 위해 개발한 고객 프로젝트인 LOXY Time은 복잡한 운영 워크플로, 규제 요구사항, 데이터 처리, 시스템 통합 전반에 걸쳐 YiENTi가 지원하는 소프트웨어 개발을 보여 주는 실제 엔터프라이즈 엔지니어링 프로젝트입니다.

아키텍처

두 가지 기술, 하나로 연결된 아키텍처.

엔터프라이즈 정보는 구조화된 운영 그래프가 됩니다. YiENTi Intelligence는 이 그래프를 대상으로 추론하며, 그 결과는 엔터프라이즈 상태로 되돌아가거나 연결된 시스템으로 전달됩니다. 동일한 인텔리전스 계층은 YiENTi Enterprise 외부에서도 작동합니다.

다이어그램 C · 통합

함께 작동하는 방식

YiENTi Enterprise

엔터프라이즈 정보 플랫폼

구조화된 운영 그래프

무엇이 존재하는지 · 누가 관여하는지 · 무엇이 무엇에 의존하는지

YiENTi Intelligence

Graph-Native Intelligence Engine

추론 · 의사결정 · 오케스트레이션

엔터프라이즈 플랫폼

업데이트된 엔터프라이즈 상태

외부 시스템

연결된 인터페이스

업데이트된 상태는 다음 추론의 컨텍스트가 됩니다.

YiENTi Enterprise를 넘어서

YiENTi Intelligence

재사용 가능한 인텔리전스 계층

ACCENTSYS 소프트웨어 엔지니어링

내부에서 사용 중인 핵심 기술

ACCENTSYS의 다른 제품

개발 방향

향후 외부 시스템

개발 방향

구조화된 추론의 다른 유스케이스

개발 방향

현재 개발 현황

YiENTi의 현재 위치를 투명하게 공개합니다.

YiENTi 플랫폼

개발 중

독립형 YiENTi 플랫폼은 현재 개발 중이며 아직 상용으로 제공되지 않습니다.

YiENTi Intelligence · 핵심 기술

ACCENTSYS 내부에서 사용 중

독립형 플랫폼이 계속 발전하는 동안에도 YiENTi는 이미 ACCENTSYS의 엔지니어링을 지원하고 있습니다.

Human-in-the-loop · 현재 성숙도

YiENTi는 현재 전문가 주도의 방식으로 운영됩니다.

현재 시스템은 프로세스와 시스템 구조를 이해하는 사람이 운용할 때 상당한 엔지니어링 효과를 제공합니다. 그 힘은 구조화된 모델, 프로세스에 대한 이해, 기계의 지원을 받는 추론을 결합하는 데서 나옵니다.

현재 YiENTi의 효과를 배가하는 지식

BPMN
프로세스 모델링
시스템 아키텍처
소프트웨어 엔지니어링
비즈니스 워크플로
구조화된 모델 해석

YiENTi는 아직 도메인 지식 없이 누구나 사용할 수 있는 완성된 대중 시장용 제품이 아닙니다.

방향 · 일정이 정해진 약속이 아님

현재
전문가 주도의 구조적 엔지니어링
다음
더욱 자동화된 모델링, 추론, 테스트 및 제공
장기
점차 자율성이 높아지는 시스템 엔지니어링

YiENTi의 철학

인공 지능에서 Real Intelligence를 향하여.

지능은 그럴듯한 언어를 생성하는 것 이상입니다. 관계, 맥락, 프로세스, 결과, 그리고 시간에 따라 정보가 어떻게 변하는지를 이해해야 합니다. YiENTi는 이 문제에 대한 ACCENTSYS의 접근 방식입니다.

“Real Intelligence”는 YiENTi와 ACCENTSYS의 철학을 설명하는 표현이며, 학계에서 확립된 과학적 범주가 아닙니다.

전략적 성장

다음 단계를 위한 확장.

YiENTi는 이미 실제 소프트웨어를 구축하는 데 사용되고 있습니다. 다음 단계는 제품화, 컴퓨팅 용량, 상용화의 확장에 초점을 둡니다. YiENTi는 ACCENTSYS의 폭넓은 기술 포트폴리오의 일부입니다.

제약 요인은 자본, 확장, 컴퓨팅이며, YiENTi가 작동하는지 여부가 아닙니다.

내부에서 검증됨
ACCENTSYS 소프트웨어 엔지니어링의 핵심입니다.
실제 제품에 사용됨
현재 ACCENTSYS 제품 포트폴리오의 기반입니다.
확장은 자원에 달려 있음
자본, 컴퓨팅, 지속적인 개발.

ACCENTSYS

스위스 ACCENTSYS AG에서 개발했습니다.

YiENTi는 ACCENTSYS에서 두 가지 역할을 합니다. ACCENTSYS 소프트웨어 엔지니어링 내의 기반 기술 계층이며, 향후 독립형 플랫폼입니다.

YiENTi의 배경이 되는 폭넓은 플랫폼 전략에 관심이 있으신가요? ACCENTSYS, 기술 포트폴리오, 그리고 현재 진행 중인 전략적 성장 라운드를 살펴보십시오.

파트너십, 기술 논의, 전략적 협력 및 투자를 위한 안내입니다.

ACCENTSYS에 문의 ACCENTSYS 살펴보기 투자자 정보 보기

시스템을 구조화합니다.관계를 이해합니다.실제 소프트웨어를 만듭니다.

하나의 비전, 두 가지 핵심 기술.

YiENTi Enterprise

YiENTi Intelligence

YiENTi가 중심입니다. 나머지는 모두 YiENTi에 연결됩니다.

구조화하고, 측정하고, 학습합니다.

YiENTi Enterprise

YiENTi Intelligence

구조화된 현실에서 추론으로, 그리고 다시 현실로.

표현

이해

의사결정

오케스트레이션

학습 / 업데이트

언어는 인터페이스입니다.그래프가 곧 모델입니다.

구조화된 인텔리전스와 LLM 우선 추론 비교

프로세스 이해에서 기계 추론으로.

프롬프트로 컨텍스트를 다시 구성하지 않는 소프트웨어 개발.

모델에서 소프트웨어로.

YiENTi는 작업에 맞는 지능을 적재적소에 활용합니다.

모델에서 검증된 동작까지.

YiENTi로 구축. YiENTi에 종속되지 않음.

연구실 데모가 아닙니다. 실제 소프트웨어입니다.

실제 엔터프라이즈 소프트웨어로 확인한 YiENTi 지원 엔지니어링

YiENTi는 컴퓨트가 있는 곳에서 실행됩니다.

YiENTi는 2010년부터 발전해 왔습니다.

LLM은 다이어그램을 해석할 수 있습니다. YiENTi는 그 구조를 모델의 일부로 만들 수 있습니다.

단순히 생성된 코드가 아닙니다. 그 뒤에 있는 시스템의 모델입니다.

두 가지 기술, 하나로 연결된 아키텍처.

YiENTi의 현재 위치를 투명하게 공개합니다.

다음 단계를 위한 확장.

스위스 ACCENTSYS AG에서 개발했습니다.

언어는 인터페이스입니다.
그래프가 곧 모델입니다.