YiENTi

Enterprise Information at Graph-Native Intelligence

Bigyan ng istruktura ang mga sistema.Unawain ang mga ugnayan.Bumuo ng tunay na software.

Tahasang kinakatawan ng YiENTi ang mga proseso, ugnayan, dependency at istruktura ng software, sa halip na umasa lamang sa konteksto na nakabatay sa wika.

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

Pinagsasama ng YiENTi ang isang Intelligent Enterprise Information platform at isang Graph-Native Intelligence Engine. Maaari itong gumamit ng mga language model kung saan kapaki-pakinabang, ngunit ang pangunahing modelo nito ng pangangatwiran ay istruktural, may kamalayan sa proseso, at hindi nakadepende sa iisang LLM provider.

Isang vision. Dalawang pangunahing teknolohiya. Mula model hanggang software
EventContextKnowledgeProsesoPanuntunanEntitySystemGatewayDesisyon

Ang isang event ay nagti-trigger ng isang proseso. Nagiging kaugnay ang konteksto at mga panuntunan. Nagreresolba ang gateway sa isang desisyon.

Mula 2010
Umuunlad mula Logical Board tungo sa YiENTi
Dalawang haligi
Enterprise Information + Intelligence Engine
LLM-optional
Mapapalitang component ang mga provider
Ginagamit na
Pangunahing teknolohiya sa engineering ng ACCENTSYS

Ang platform ng YiENTi

Isang vision. Dalawang pangunahing teknolohiya.

Ang YiENTi ay isang umbrella technology na may dalawang magkahiwalay ngunit magkaugnay na haligi. Ang isa ay kumakatawan sa operational na realidad ng isang organisasyon. Ang isa naman ay nangangatwiran batay sa nakabalangkas na konteksto — sa loob ng YiENTi Enterprise at lampas dito.

YiENTi Enterprise

Intelligent Enterprise Information

Ikonekta ang mga tao, proseso, sistema, gawain, kaalaman at operational na konteksto sa isang nakabalangkas na enterprise environment.

Tuklasin ang YiENTi Enterprise

YiENTi Intelligence

Graph-Native Intelligence Engine

Mangatwiran sa pagitan ng mga ugnayan, proseso, estado, konteksto, istruktura ng software at multimodal na impormasyon.

Tuklasin ang YiENTi Intelligence

YiENTi sa sentro

Ang YiENTi ang sentro. Lahat ng iba pa ay nakakonekta rito.

Ang YiENTi ang pangunahing structural intelligence at engineering core. Ang mga cloud platform, language model, Playwright, mga IDE at lokal na AI tooling ay mga konektadong sistema sa paligid ng YiENTi — bawat isa ay may natatanging papel. Hindi sila ang YiENTi mismo.

YiENTi
IstrukturaPagsukatPangangatwiran

  • Nakabalangkas na modeling

    Ang pinagbabatayan ng pangangatwiran ng YiENTi · → YiENTi

    BPMN · Use Case · Activity · Sequence · Class · Data / entity model

  • Generative AI

    Panlabas · mapapalitan · ↔ YiENTi

    OpenAI · Anthropic · Perplexity · Gemini · Lovable · Zapier · Pickaxe · Grok · Jasper · Abacus.AI · Relevance AI · Notion AI · At marami pang darating · Lokal / alternatibong model

  • Developer tooling

    Development environment · ↔ YiENTi

    VS Code · OpenCode

  • Lokal / model infrastructure

    Pagpapatakbo ng mga model nang lokal · ↔ YiENTi

    Ollama · Lemonade · Iba pang compatible na lokal na workflow ng model

  • Testing

    Pagpapatunay ng tunay na behavior · ↔ YiENTi

    Playwright · Abacus.AI · ChatGPT Work · Visual validation · Functional validation

  • Deployment

    Kung saan tumatakbo ang nabuong software · YiENTi →

    AWS · Microsoft Azure · Google Cloud · Pribadong infrastructure (hinaharap)

  • Tunay na software

    Binuo gamit ang YiENTi · YiENTi →

    Bawat produkto ng ACCENTSYS

Pumapasok sa YiENTiNakikipagpalitan sa YiENTiNilikha o inihatid ng engineering na sinusuportahan ng YiENTiPanlabas at napapalitanDireksyon sa hinaharap

Ang structural core

Ang wika ay isang interface.
Ang graph ang model.

Ang mga istrukturang ito ay hindi palamuting diagram. Kinakatawan nila ang estado ng sistema at proseso na nauunawaan ng makina — ang model na pinag-iisipan at pinangangatwiranan ng YiENTi.

  • BPMN
  • Mga process model
  • Activity Diagram
  • Use Case
  • Collaboration diagram
  • Sequence Diagram
  • Class Model
  • Entity / data model
  • Mga panuntunan
  • Mga dependency
  • Estado
  • Mga requirement
  • User story

Measurement · isang pangunahing function ng YiENTi

Buuin ang estruktura. Sukatin. Matuto mula rito.

Ang measurement ay hindi isang feature ng dashboard. Ikinokonekta ng YiENTi ang pagsasagawa ng isang proseso sa aktwal na nagagawa ng pagsasagawang iyon — at ginagawa itong kaalamang nauunawaan ng makina tungkol sa kung paano talaga gumaganap ang trabaho.

01 · YiENTi Enterprise

Pagsasagawa ng proseso

  1. Task AMataas
  2. Task BNormal
  3. Task CNormal

Bahagi ng estruktura ang priyoridad at bigat.

02 · Measurement

Ang aktwal na nangyari

Trabaho at pagsisikap

  • Priyoridad
  • Task
  • Oras / pagsisikap
  • Bigat / dami ng task
  • Oras kaugnay ng bigat ng task
  • Quantitative na performance

Output at kinalabasan

  • Kalidad
  • Rework / bagong follow-up na trabaho
  • Nilalamang umaabot sa final na produkto
  • Reuse
  • Efficiency

Mga tao at kakayahan

  • Mga role
  • Mga competency
  • Mga skill
  • Hindi nagagamit na potensyal

03 · YiENTi AI

Nangangatwiran batay sa nasusukat na realidad

Matuto · pagbutihin · gamitin muli

Hindi lang sinusukat ng YiENTi kung gaano katagal nagtrabaho ang isang tao. Maaari nitong iugnay ang pagsisikap sa estruktura, bigat, kinalabasan, kalidad at reuse ng trabaho.

LEARNING LOOPESTRUKTURAISAGAWASUKATINMATUTOPAGBUTIHINGAMITIN MULI

  1. Estruktura

    YiENTi Enterprise

    Nagbibigay ng nakabalangkas na operational at process context: mga proseso, task, role, priyoridad at bigat ng trabaho.

  2. Realidad

    Measurement

    Kinukuha ang aktwal na nangyayari sa loob ng estrukturang iyon: pagsisikap, kinalabasan, kalidad, rework at reuse.

  3. Pangangatwiran

    YiENTi AI

    Nangangatwiran batay sa nasusukat na realidad na iyon — hindi lang batay sa mga paglalarawan kung paano dapat isagawa ang trabaho.

Hindi lang sa mga paglalarawan ng trabaho natututo ang YiENTi. Maaari itong mangatwiran batay sa mga nakabalangkas na proseso at sa mga nasusukat na kinalabasang nililikha ng mga ito.

Bahagi na ng arkitektura ng YiENTi na ipinakilala noong 2016 ang koneksyong ito: mga operational na proseso na nakaugnay sa nasusukat na output at sa YiENTi AI.

Pillar A · Intelligent Enterprise Information

YiENTi Enterprise

Ang YiENTi Enterprise ay nag-uugnay sa mga tao, proseso, sistema at kaalaman sa iisang nakabalangkas na operational environment.

Isang intelligent enterprise-information platform para sa pagmomodelo at pagpapatakbo ng ugnayan ng mga tao, trabaho, proseso, sistema at impormasyon. Ang integration ay isa lamang sa mga kakayahan nito — hindi ito ang kahulugan nito.

  • Mga tao
  • Mga tungkulin
  • Mga kakayahan
  • Mga team
  • Mga gawain
  • Mga proyekto
  • Mga aktibidad
  • Mga proseso
  • Mga resource
  • Mga sistema
  • Mga dokumento
  • Komunikasyon
  • Mga event
  • Mga tuntunin
  • Data
  • Kaalaman
  • Mga sukat
  • Mga desisyon
  • Mga dependency
  • Mga enterprise workflow

Diagram A · YiENTi Enterprise Information

ORGANISASYONTRABAHOIMPORMASYON AT MGA SISTEMAMga TaoMgaTungkulinMgaKoponanMga ProyektoMga ProsesoMga GawainMgaKaganapanMga SistemaDataResourcesMga DokumentoKaalaman
Ang organisasyon, trabaho at impormasyon ay umiiral bilang iisang magkakaugnay na modelo — hindi bilang magkakahiwalay na listahan, file at tool.

Pillar B · Graph-Native Intelligence Engine

YiENTi Intelligence

Ang YiENTi Intelligence ay isang graph-native intelligence engine na idinisenyo upang mangatwiran sa iba't ibang entity, ugnayan, proseso, konteksto, istruktura ng software, at visual na impormasyon.

Lampas ang papel nito sa platapormang YiENTi Enterprise. Ginagamit na sa loob ng mga workflow ng software engineering ng ACCENTSYS ang pangunahing teknolohiya ng YiENTi intelligence; nananatiling nasa development ang standalone na plataporma.

Isang ibang landas tungo sa pangkalahatang machine intelligence.

Ang pangmatagalang vision ng YiENTi Intelligence.

Higit pa sa YiENTi Enterprise

Ang YiENTi Intelligence ay hindi lamang basta AI module sa loob ng YiENTi Enterprise. Idinisenyo ito bilang reusable na intelligence layer — at ang software na idinisenyo gamit ito ay hindi awtomatikong bahagi ng platapormang Enterprise:

  • Software engineering ng ACCENTSYSGinagamit sa loob
  • Iba pang produkto ng ACCENTSYSDireksyon
  • Mga susunod na external systemDireksyon
  • Iba pang Use Case ng nakabalangkas na pangangatwiran (structured reasoning)Direksyon

Diagram B · YiENTi Intelligence Graph

Estruktural na konteksto

  • Mga Entity
  • Mga Relasyon
  • Konteksto
  • Estado
  • Mga Patakaran
  • Mga Dependency
  • Mga Biswal na Estruktura
  • Kaalaman

YiENTi Intelligence Graph

Magkakaugnay, persistent at tahasan — ang mismong konteksto ng pangangatwiran.

Mga tungkulin sa pangangatwiran

  • Umunawa
  • Mangatwiran
  • Magkumpara
  • Humula
  • Magrekomenda
  • Magplano
  • Mag-orchestrate
Mga pangunahing tungkulin sa pangangatwiran Direksyon ng pag-unlad

Paano gumagana ang YiENTi

Mula sa nakabalangkas na realidad tungo sa pangangatwiran — at pabalik.

Kinakatawan ng YiENTi Enterprise kung ano ang umiiral, sino ang kasangkot, ano ang nangyayari, paano dumadaloy ang trabaho, ano ang nakadepende sa ano, at ano ang kalagayan ng organisasyon. Nangangatwiran ang YiENTi Intelligence sa ibabaw ng nakabalangkas na kontekstong iyon.

  1. 01Enterprise

    Katawanin

    Ang mga tao, sistema, impormasyon, gawain, proseso at konteksto ay nagiging nakabalangkas at magkakaugnay na impormasyon.

  2. 02Intelligence

    Unawain

    Nangangatwiran ang YiENTi Intelligence sa mga ugnayan, dependency, kalagayan at konteksto.

  3. 03Intelligence

    Magpasya

    Sinusuportahan ng mga patakaran, limitasyon, makasaysayang konteksto at pangangatwiran ang mga desisyon.

  4. 04Pareho

    I-orchestrate

    Maaaring i-coordinate ang mga aksyon, sistema at workflow sa loob ng mga itinakdang patakaran at responsibilidad.

  5. 05Enterprise

    Matuto / I-update

    Nagbabago ang nakabalangkas na kapaligiran habang umuusad ang trabaho at habang may bagong impormasyong nagiging available.

Isang tuloy-tuloy na siklo: ang bawat na-update na kalagayan ay nagiging konteksto para sa susunod na round ng pangangatwiran.

Nakabalangkas na intelligence · hindi LLM-first

Ang wika ay isang interface.
Ang graph ang modelo.

Ang malalaking language model ay kapaki-pakinabang na generative na bahagi para sa wika. Magagamit ng YiENTi ang mga ito kung saan nakakatulong ang mga ito — ngunit hindi umaasa ang YiENTi sa nabuong prosa bilang pinagmumulan ng katotohanan nito. Tahasang minomodelo ang mga proseso, ugnayan, state, dependency at istruktura.

Kinakatawan ng YiENTi ang istruktura sa likod ng impormasyon.

  • Ang mga proseso ay kinakatawan bilang mga proseso.
  • Ang mga ugnayan ay kinakatawan bilang mga ugnayan.
  • Ang mga dependency ay kinakatawan bilang mga dependency.
  • Ang state ay kinakatawan bilang state.

Ang wika ay isa lamang sa mga paraan ng pakikipag-ugnayan ng tao sa istrukturang iyon.

Ang mga sistemang LLM-first ay kinukuha ang malaking bahagi ng kanilang behaviour mula sa probabilistikong model inference. Ang pangunahing reasoning context ng YiENTi ay isang tahasang representasyong istruktural ng mga entity, ugnayan, proseso, state at dependency.

Hindi lamang ang tanong kung anong mga input ang tinatanggap ng isang sistema. Ang tanong ay kung ang operational truth nito ay umiiral bilang probabilistikong nabuong representasyon — o bilang tahasang nakabalangkas na state.

Nakabalangkas na intelligence vs LLM-first na pangangatwiran

Batayan ng pangangatwiran
LLM-first: Probabilistikong model inference
YiENTi: Tahasang representasyong istruktural
Context
LLM-first: Madalas na muling binubuo nang dinamiko
YiENTi: Tuloy-tuloy at magkakaugnay na context
Workflow
LLM-first: Maaaring umiral bilang paglalarawan
YiENTi: Mga prosesong kinakatawan nang istruktural
State at mga dependency
LLM-first: Karaniwang dala sa mga prompt at context window
YiENTi: Tahasang kinakatawan sa graph
Wika
LLM-first: Mahusay na generative na wika
YiENTi: Gumagamit ng mga language model kung saan kapaki-pakinabang ang pagbuo
Papel ng modelo
LLM-first: Ang modelo / provider ay bumubuo ng pangunahing bahagi ng intelligence
YiENTi: Model-agnostic na generative layer — napapalitan ang mga provider

Kung saan mahusay ang mga language model

  • Pagbuo ng teksto
  • Pagbubuod
  • Pagsasalin
  • Interaksyon sa natural na wika
  • Pagkuha ng impormasyon
  • Pagbuo ng ideya
  • Tulong sa dokumento

Kung saan dapat manatiling tahasan ang istruktura

  • Eksaktong state ng proseso
  • Repeatability
  • Traceability
  • Integridad ng dependency
  • Katumpakan ng workflow
  • Pagkakapare-pareho ng software architecture
  • Tuloy-tuloy na nakabalangkas na memorya

Maaaring tumulong ang probabilistikong AI sa proseso. Hindi nito kailangang tukuyin ang proseso.

Maaaring hindi tiyak ang nabuong wika. Ang tahasang state ng proseso at graph ay hindi kailangang muling buuin mula sa nabuong prosa. Idinisenyo ang YiENTi na panatilihin ang kritikal na state ng proseso, mga dependency at operational truth sa labas ng probabilistikong pagbuo ng wika — binabawasan ang pag-asa rito kung saan mahalaga ang katumpakang istruktural at repeatability.

Model-agnostic na language layer

Magagamit ng YiENTi ang mga LLM. Hindi ito umaasa sa mga ito upang malaman kung ano ang sistema.

Mga napapalitang provider

  • Mga modelo ng OpenAI
  • Mga modelo ng Anthropic
  • Mga lokal na modelo
  • Mga open model
  • Mga provider sa hinaharap

Language layer

  • Pagbuo ng teksto
  • Pagbubuod
  • Pagsasalin
  • Interaksyon sa natural na wika
  • Tulong sa nilalaman

Arkitektura ng YiENTi Intelligence

Graph, state, mga proseso, mga patakaran at mga dependency — malaya sa napiling model provider.

Ang mga language model ay opsyonal at napapalitang bahagi na maaaring isaksak sa YiENTi kung saan kapaki-pakinabang ang mga generative na kakayahan. Mga bahagi ang mga ito ng arkitektura — hindi ang pangunahing modelo ng nakabalangkas na pangangatwiran.

Pamana ng proseso

Mula sa pag-unawa sa proseso tungo sa machine reasoning.

Binuo ang YiENTi batay sa ideya na hindi maaasahang maunawaan ang mga kumplikadong sistema kung ang kanilang mga ugnayan at proseso ay umiiral lamang bilang mga dokumento o paglalarawan.

Dapat umiiral ang mga proseso, aktibidad, tungkulin, event at dependency bilang tahasang istrukturang nauunawaan ng makina.

  • Mga aktibidad
  • Mga gawain
  • Mga event
  • Mga gateway
  • Mga usapan
  • Mga choreography
  • Pakikipagtulungan
  • Mga swimlane
  • Data
  • Mga tungkulin
  • Mga kakayahan
  • Mga resource
  • Mga proyekto
  • Mga istruktura ng proseso
  • Pagsukat
  • Mga daloy ng impormasyon
ROLESYSTEMoohindiSuriinKumpleto?AprubahanKunin ang dataRecord
Isang modernong abstraksyon ng pundasyon ng proseso ng YiENTi — mga lane, event, aktibidad, gateway at data bilang tahasang istruktura. Ilustrasyon lamang ito, hindi interface ng produkto.

Biswal at estruktural na pangangatwiran

Hindi lamang inilalarawan ng YiENTi ang isang proseso. Kinakatawan nito ang proseso.

Ang mga aktibidad, dependency, estado, aktor at daloy ng impormasyon ay nagiging tahasang bahagi ng konteksto ng pangangatwiran. Maaaring tahasang katawanin ang mga biswal at diagramang istruktura — at pangatwiranan ang mga ito.

  • Mga Activity Diagram
  • Mga diagram ng proseso
  • Mga diagram ng pakikipagtulungan
  • Arkitektura ng sistema
  • Mga dependency graph
  • Mga tungkulin
  • Mga event
  • Mga state transition
  • Daloy ng impormasyon

Software engineering

Software development nang hindi muling binubuo ang context mula sa mga prompt.

Pinapanatili ng YiENTi ang structural context tungkol sa mga system, proseso at dependency upang ang mga desisyon sa engineering ay mapangatwiranan bilang bahagi ng magkakaugnay na modelo.

Karaniwang development na tinutulungan ng LLM

  1. Prompt
  2. Nabuong output
  3. Review
  4. Bagong prompt
  5. Muling nabuong context

Muling binubuo ang context sa bawat iteration.

Engineering model ng YiENTi

  1. Mga requirement
  2. Tahasang nakabalangkas na modelo
  3. Mga system · proseso · dependency
  4. Pangangatwiran
  5. Implementasyon
  6. Validation
  7. Na-update na structural state

Nananatili ang context bilang istruktura at umuunlad kasama ng system.

Model-driven software engineering

Mula sa model hanggang sa software.

Hindi hinuhulaan ng YiENTi ang software mula sa mga prompt. Gumagamit ito ng mga nakabalangkas na representasyon ng sistema, ikinokonekta ang iba't ibang view ng iisang sistema, at nangangatwiran sa pagitan ng mga ito — at maaari nitong suportahan o isagawa ang software generation mula sa mga model na iyon.

Binuo gamit ang YiENTi.
Hindi nakadepende sa YiENTi.

Maaaring magdisenyo at mag-generate ang YiENTi ng software mula sa mga nakabalangkas na model. Tumatakbo nang hiwalay sa YiENTi ang nagreresultang application.

Bahagi ang YiENTi ng proseso ng engineering — hindi isang sapilitang Runtime dependency.

Mga nakabalangkas na modelPangangatwiranGeneration at validationTumatakbo nang hiwalay
  1. 01

    Mga Requirement

  2. 02

    EPICs / User Stories

  3. 03

    Use Cases

  4. 04

    Activity / Process Models

  5. 05

    Collaboration / Sequence Models

  6. 06

    Class / Data Models

  7. 07

    Arkitektura / Pangangatwiran

  8. 08

    Generated Implementation

  9. 09

    Validation

  10. 10

    Standalone Software

Konseptuwal na chain. Basahin mula kaliwa pakanan, hanay por hanay.

Mga layer ng model na pinagbabatayan ng pangangatwiran ng YiENTi

Hindi magkakahiwalay na guhit, kundi magkakaugnay na projection ng iisang pinagbabatayang model ng sistema.

  • EPICs
  • User Stories
  • Use Cases
  • Activity Diagrams
  • Collaboration Diagrams
  • Sequence Diagrams
  • Class Diagrams
  • Data / Entity models
  • BPMN / process models
  • Mga Rule
  • Mga Dependency
  • Mga State

YiENTi habang nasa engineering

  • Mga Requirement
  • Mga Model
  • Pangangatwiran
  • Arkitektura
  • Generation
  • Validation

Nagreresultang application

  • Frontend
  • Backend
  • Database
  • Mga API
  • Business logic
  • Mga Integration

tumatakbo nang hiwalay

Hindi kailangan ng generated application ng YiENTi Runtime, cloud, agent o koneksyon sa production — maliban kung sadyang gumagamit ng ganoong mga serbisyo ang isang partikular na produkto. Ang software na nilikha gamit ang YiENTi ay hindi rin awtomatikong bahagi ng platform ng YiENTi Enterprise.

Ang mga diagram ay hindi dokumentasyong ginagawa pagkatapos

Sa YiENTi, ang mga model ay hindi lamang mga larawang nagdodokumento ng software pagkatapos itong mabuo. Kumakatawan ang mga ito sa istrukturang pagbabatayan ng pangangatwiran, validation at generation ng software.

Maaaring ilarawan ang isang software system sa pamamagitan ng mga komplementaryong view — epics, user stories, use cases, activity, collaboration, sequence at class diagrams, entity/relationship models, mga proseso, state, rule at dependency. Hindi ito magkakahiwalay na guhit. Mga projection ang mga ito ng iisang pinagbabatayang model ng sistema, at idinisenyo ang YiENTi na mangatwiran sa pagitan ng mga ito, kaya ang pagbabago sa isang view ay maaaring suriin laban sa iba.

Ang visual ay hindi nangangahulugang image recognition. Ang isang kahon, node, edge, gateway o relasyon ay hindi lamang isang pixel. May tiyak itong kahulugan — at ang kahulugang iyon ay nagiging bahagi ng reasoning model.

Lumilikha ang YiENTi ng konektadong representasyon ng sistema upang ang mga requirement, proseso, istruktura ng software at data ay hindi na kailangang umiral bilang magkakahiwalay na dokumento.

Maraming view, iisang model ng sistema

  1. 01User story

    Ang kailangan ng user

    “Bilang customer, gusto kong magdagdag ng article sa aking cart upang maiorder ko ito sa ibang pagkakataon.”

  2. 02Use Case

    Ang nais makamit ng actor

    CustomerMaghanap ngarticleIdagdag sa cartMaglagay ngorder
  3. 03Activity

    Paano dumadaloy ang proseso

    MaghanapPumili[may stock]Idagdag sacartKumpirmahin
  4. 04Collaboration

    Aling mga component ang nag-uugnayan

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

    Sa anong pagkakasunod nangyayari ang mga interaksyon

    :Customer:Article:Cart:Ordersearchshowaddorder
  6. 06Class / data

    Aling mga object at ugnayan ang umiiral

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

    Nabuo mula sa istruktura

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

    Tumatakbo nang malaya

    Cart (2)Frontend · Backend · Database · APIs

Isang sistema, maraming projection. Pareho ang kahulugan ng “Cart” sa bawat view. Halimbawang naglalarawan lamang.

Ang code generation ay hindi LLM code generation

Hindi kailangang hulaan ng YiENTi ang application mula sa isang prompt. Gumagana ito mula sa tahasang model kung ano ang application.

Maaaring tumulong ang mga LLM sa copy, dokumentasyon, label, pag-unawa sa natural na wika at mga mungkahi sa code kung kapaki-pakinabang. Ang arkitektura ng software ay hindi nakadepende lamang sa source code na probabilistikong na-generate.

Prompt-first generation

Model-driven na YiENTi

  • PromptTahasang nakabalangkas na model
  • Nagsusulat ang AI ng ilang codeTahasang ugnayan ng sistema at pangangatwiran
  • Muling binubuo ang context sa bawat requestRule-based na generation kung naaangkop
  • Source code lamang ang katotohananModel bilang machine-readable na source of truth

Mas malapit ang YiENTi sa isang matalino at parang compiler na engineering environment para sa mga masalimuot na sistema kaysa sa isang AI dependency na nakapaloob sa bawat application.

Konseptuwal ang daloy na ipinapakita rito. Maaaring iba ang eksaktong internal na pipeline, at hindi ipinapakita ang bawat yugto bilang ganap na awtomatiko. Inilalarawan ng traceability, consistency checks, impact analysis at cross-model synchronisation ang direksyon ng model-driven na approach.

Model at developer tooling

Ginagamit ng YiENTi ang tamang intelligence para sa tamang gawain.

Pinabibilis ng mga generative model ang mga gawaing episyente ang probabilistic generation. Pinapanatili ng YiENTi ang nakabalangkas na system model, ang process context, at ang nasusukat na estado.

Ipinagkakatiwala sa mga generative model

  • UI iteration
  • Pagbuo ng teksto
  • Pagpili ng mga salita
  • Dokumentasyon
  • Mabilisang generative na trabaho
  • Piling tulong sa pag-code kung angkop

Pinapanatili ng YiENTi

  • Nakabalangkas na system model
  • Process context
  • Nasusukat na estado

  • Generative AI

    Panlabas · mapapalitan

    • OpenAI
    • Anthropic
    • Perplexity
    • Gemini
    • Lovable
    • Zapier
    • Pickaxe
    • Grok
    • Jasper
    • Abacus.AI
    • Relevance AI
    • Notion AI
    • At marami pang darating
    • Lokal / alternatibong model

  • Lokal / model infrastructure

    Pagpapatakbo ng mga model nang lokal

    • Ollama
    • Lemonade
    • Iba pang compatible na lokal na workflow ng model

  • Developer tooling

    Development environment

    • VS Code
    • OpenCode
Maaaring magbago ang mga provider at tool. Nananatili ang structural model ng YiENTi.

Ito ay mga konektadong system na may magkakaibang papel — hindi bahagi ng mismong YiENTi, at hindi pare-pareho ang kakayahang ibinibigay ng bawat isa. Ang mga pangalan ng third party ay mga trademark ng kani-kanilang may-ari; walang ipinahihiwatig na partnership o endorsement.

Testing at validation

Mula sa model hanggang sa na-verify na behavior.

Hindi ang nabuong code ang layunin — ang tamang behavior. Magagamit ang Playwright upang siyasatin kung ang aktwal na application ay kumikilos at nagre-render ayon sa inaasahan, na lumilikha ng feedback loop sa pagitan ng model, implementasyon, aktwal na UI at validation.

  1. 01

    YiENTi

    Model at nakabalangkas na pangangatwiran

  2. 02

    Nabuo / binagong application

    Implementasyon

  3. 03

    Playwright

    Sinisiyasat ang tumatakbong app

  4. 04

    Biswal + functional na validation

    Nagre-render at kumikilos ayon sa inaasahan?

  5. 05

    Feedback

    Balik sa engineering iteration

Bumabalik ang feedback sa YiENTi at sa engineering iteration hanggang tumugma sa model ang naobserbahang behavior

Ang Playwright ay tool para sa testing at validation — hindi bahagi ng AI layer.

Awtomatikong deployment

Binuo gamit ang YiENTi. Hindi umaasa sa YiENTi.

Ang mga workflow na sinusuportahan ng YiENTi ay maaaring awtomatikong mag-deploy ng software sa AWS, Microsoft Azure at Google Cloud. Ang YiENTi ay hindi hosting provider, at ang na-deploy na application ay hindi tumatakbo sa loob ng YiENTi.

Dinisenyo ang YiENTi upang manatiling infrastructure-agnostic. Nilalayon na isama sa mga susunod na opsyon sa deployment ang pribado at kontrolado ng customer na imprastraktura, bilang karagdagan sa mga pampublikong cloud platform.

Engineering environment ng YiENTi

Dito minomodelo, binubuo, vina-validate at nire-release ang software.

  1. Mga nakabalangkas na model

    BPMN, use case, class, data

  2. YiENTi

    Structural model at pangangatwiran

  3. Implementasyon / generation

    Source code na nabuo o binago

  4. Playwright validation

    Visual at functional na pagsusuri ng tumatakbong app

  5. Deployment pipeline

    Awtomatikong build at release

Hangganan ng environment · paglilipat ng deployable na application

Runtime environment ng application

Dito tumatakbo ang natapos na application.

  • AWS
  • Microsoft Azure
  • Google Cloud
  • Pribadong imprastrakturaSa hinaharap

Standalone na application

Tumatakbo nang walang YiENTi bilang runtime dependency

Ipinapakita sa antas ng provider lamang. Ang pribado at kontrolado ng customer na imprastraktura ay direksyon sa hinaharap, hindi isang opsyong handa na sa production ngayon.

Patunay ng produkto

Hindi lab demo. Totoong software.

Ang buong kasalukuyang application portfolio ng ACCENTSYS ay binuo gamit ang engineering na sinusuportahan ng YiENTi, kung saan ang YiENTi mismo ang nagsisilbing engineering platform.

Ang ebidensya ay ang buong kasalukuyang portfolio ng ACCENTSYS — hindi isang piling subset lamang. Ang engineering na sinusuportahan ng YiENTi ang paraan ng ACCENTSYS sa pagbuo ng software, sa bawat domain na pinagtatrabahuhan nito.

YiENTiengineering core

7 proprietary na application ng ACCENTSYS at 1 client engineering project, na lahat ay binuo gamit ang engineering na sinusuportahan ng YiENTi

Mga proprietary na application ng ACCENTSYS

Client engineering project

Binuo ng ACCENTSYS AG para sa client nito gamit ang engineering na sinusuportahan ng YiENTi. Ang mga client project ay mga external na engineering reference at hindi bahagi ng proprietary SaaS product portfolio ng ACCENTSYS AG.

Ang listahang ito ay direktang kinuha mula sa product registry ng ACCENTSYS, kasama ang klasipikasyon nito ng mga proprietary na application at client project, kaya awtomatikong lumilitaw dito ang mga bagong entry. Detalyadong sinusuri sa ibaba ang LOXY Time dahil nasukat ang engineering effort nito.

Tuklasin ang portfolio

Binuo gamit ang YiENTi. Hindi umaasa sa YiENTi.

Sinusuportahan ng YiENTi ang paraan ng pag-engineer sa mga produktong ito — gabay ng eksperto, hindi autonomous na pagbuo ng bawat linya ng code. Ang mga produkto mismo ay tumatakbo nang malaya at hindi nangangailangan ng YiENTi sa Runtime.

Client engineering reference · LOXY Time

Engineering na sinusuportahan ng YiENTi, ipinakita sa pamamagitan ng totoong enterprise software.

Ang LOXY Time ay isang totoong enterprise engineering project na nagpapakita ng pagbuo ng software na sinusuportahan ng YiENTi sa masalimuot na operational workflow, mga regulatory requirement, data processing at system integration.

Ang LOXY Time ay isang platform para sa transportasyon at regulatory compliance na binuo ng ACCENTSYS AG para sa Loxy International AG. Nagsisilbi itong totoong engineering reference na nagpapakita ng kakayahan ng pagbuo ng software na sinusuportahan ng YiENTi. Hindi bahagi ang LOXY Time ng sariling portfolio ng SaaS product ng ACCENTSYS AG.

Naipatupad sa LOXY Time

  • Digital tachograph DDD processing · Gen1, Gen2 V1, Gen2 V2
  • Data ng driver at sasakyan
  • Mga regulatory check at compliance
  • Mga workflow at report
  • Mga integration at bulk data processing
  • Awtomatikong quality assurance at regression testing

Hindi nangangahulugang commercial availability ang internal na paggamit. Nasa development pa rin ang standalone na platform ng YiENTi.

Compute strategy ng YiENTi

Tumatakbo ang YiENTi kung nasaan ang compute.

Hindi nakatali ang YiENTi sa isang partikular na cloud o GPU provider. Maaari itong gumana saanman may sapat na CPU, GPU, memory at mga sumusuportang compute resource. Ang mas maliliit na workload ay maaaring tumakbo nang lokal, habang ang masalimuot na nakabalangkas na pangangatwiran (structured reasoning) ay maaaring mangailangan ng malaking external o dedikadong compute capacity.

Hindi lamang bilis ang dagdag ng mas maraming available na compute. Pinapayagan nito ang YiENTi na gumana nang sabay-sabay sa mas malalaking magkakaugnay na konteksto ng proseso, graph at sistema.

Workload ng YiENTi

Mga compute requirement

  • CPU
  • GPU
  • Memory
  • Storage / I/O

Ibinibigay ng alinman sa

  • Lokal

    • High-end na workstation
    • Lokal na server

  • External compute

    • Alibaba Cloud
    • AWS
    • Microsoft Azure
    • Google Cloud
    • Iba pang angkop na provider

  • Pribado / dedikado

    • Pribadong imprastraktura
    • Dedikadong compute
Mapagpapalit ang mga pinagmumulan ng compute. Nagbibigay sila ng capacity — hindi sila bahagi ng YiENTi.

Lokal na execution

Ang mas maliliit na workload ng YiENTi ay maaaring tumakbo nang lokal. Ang mas masalimuot na workload ay maaaring gumamit ng available na CPU, GPU at memory resource kahit ng mga high-end na engineering system.

External compute sa kasalukuyan

Kasalukuyang umuupa ang ACCENTSYS ng external compute mula sa mga provider kabilang ang Alibaba Cloud at imprastraktura ng AWS sa United States. Nagbibigay ng capacity ang mga cloud vendor. Hindi sila mga architectural dependency.

  1. Kasalukuyan

    Ngayon · Flexible na compute

    • Inuupahang external compute
    • Alibaba Cloud
    • AWS
    • Iba pang angkop na provider
    • Lokal na execution para sa mas maliliit na workload

    Tumatakbo ang YiENTi saanman may kinakailangang CPU, GPU, memory at mga sumusuportang resource.

  2. Direksyon ng pag-scale

    Pag-scale · Dedikadong compute

    • Reserved / dedikadong capacity
    • Mga pribadong compute environment
    • Mga dedikadong server o cluster
    • Imprastrakturang tiyak sa workload
    • Mas malawak na kontrol sa performance at gastos

    Hindi pa naipapatupad. Ito ang direksyon habang lumalaki ang mga workload ng YiENTi.

  3. Pangmatagalang vision

    Pangmatagalan · Compute infrastructure ng ACCENTSYS

    • Compute na kontrolado ng ACCENTSYS
    • Dedikadong high-performance na imprastraktura
    • Posibleng sariling datacenter infrastructure

    Hindi pa nagpapatakbo ang ACCENTSYS ng sariling datacenter sa kasalukuyan.

Ang Microsoft Azure at Google Cloud ay karagdagang posibleng pinagmumulan ng compute — hindi mga susunod na yugto. Inilalarawan ng tatlong card ang estratehiya sa imprastraktura; ang mga provider ay mapagpapalit na pinagmumulan ng capacity sa loob nito.

Malaya sa provider

Hindi pangunahing nakadepende ang YiENTi sa Alibaba Cloud, AWS, Microsoft Azure o Google Cloud.

Nakadepende sa compute

Ang praktikal na limitasyon ay sapat na compute para sa workload: CPU, GPU, system memory, VRAM, storage / I/O, network throughput at parallel compute capacity.

Komersyal na estratehiya · Vision

Ang pangmatagalang dedikadong imprastraktura ng YiENTi ay nilalayong sumunod sa komersyal na pag-scale ng product portfolio ng ACCENTSYS, kung saan ang Merclino ang pangunahing prayoridad sa malapit na komersyalisasyon. Ang matagumpay na komersyalisasyon ng portfolio ay nilalayong makatulong sa pagpopondo ng patuloy na mas dedikadong compute capacity para sa YiENTi. Ang Merclino ay komersyal na prayoridad, hindi natatanging teknikal na kaso: bawat kasalukuyang produkto ng ACCENTSYS ay binuo gamit ang engineering na sinusuportahan ng YiENTi.

Limitasyon sa compute

Sa kasalukuyang internal na mga workload, ang nakabalangkas na pangangatwiran (structured reasoning) ng YiENTi ay maaaring mangailangan ng humigit-kumulang isang order of magnitude na mas maraming compute kaysa sa karaniwang LLM-first na workflow.

Nangangatwiran ang YiENTi sa mga istruktura ng graph, proseso, state, dependency, sukat, maraming model view at sa ugnayan ng mga ito — kasama ang history at mga resulta ng validation. Ipinagpapalit ng YiENTi ang compute efficiency para sa mas mayamang nakabalangkas na konteksto.

Batay sa mga internal na workload ng ACCENTSYS; hindi ito independiyenteng benchmark.

Bakit mahalaga ang mas maraming compute

Higit pa sa pagpapaikli ng oras ng pagproseso ang naidudulot ng karagdagang compute. Pinapayagan nito ang YiENTi na mangatwiran sa mas malalaking magkakaugnay na konteksto nang sabay-sabay:

  • Mga proseso
  • Mga ugnayan sa graph
  • Mga dependency
  • State
  • History
  • Sukat
  • Mga software model
  • Maraming model view
  • Konteksto ng validation

Mas kaunting istruktura

  • Mas mababang compute
  • Probabilistikong muling pagbuo ng konteksto

Mayamang nakabalangkas na model

  • Mas mataas na compute
  • Tahasang state, proseso, ugnayan at nasusukat na konteksto
Gumagamit ang YiENTi ng malaking compute dahil pinapanatili nito at pinangangatwiranan ang mas malaking bahagi ng istruktura ng problema.Ginagamit ng ACCENTSYS ang arkitekturang ito dahil mahalaga ang structural consistency at katumpakan sa software engineering.

Pinagmulan

Patuloy na umuunlad ang YiENTi mula pa noong 2010.

Nagmula ang YiENTi noong 2010, nang magsimula ang proyekto bilang Logical Board sa Grandes Planos S.A. Kalaunan, umunlad ang teknolohiya bilang YiENTi, na pinagsasama ang nakabalangkas na impormasyon ng enterprise at isang lalong sopistikadong intelligence layer.

  1. 2010

    Logical Board

    Pinagmulan sa Grandes Planos S.A.

    Nagsisimula ang proyekto bilang Logical Board sa Grandes Planos S.A., na nakatuon sa nakabalangkas na impormasyon ng enterprise, mga proseso, gawain at ugnayan.

  2. 2016

    YiENTi

    Unang presentasyon ng YiENTi sa Swisscom AG

    YiENTi – Intelligent Enterprise Information. Kasama na sa inilahad na arkitektura ang:

    • Enterprise Information
    • YiENTi AI
    • Mga nakabalangkas na proseso
    • Pagsukat
    • Intelligence na nakabatay sa graph / proseso

  3. Ngayon

    YiENTi Enterprise + YiENTi Intelligence

    Pagpapatuloy at teknikal na ebolusyon ng arkitekturang 2016

    Sinusuportahan na ang tunay na software engineering ng ACCENTSYS gamit ang:

    • Tahasang mga model ng sistema
    • Mga nakabalangkas na proseso
    • Graph reasoning
    • Pagsukat
    • Model-driven engineering
    • Pag-generate at pagpapatunay

  4. Susunod

    Real Intelligence / AGI

    Direksyon ng pag-unlad

    Karagdagang pag-unlad tungo sa lalong pangkalahatang intelligence na nakabatay sa nakabalangkas na pangangatwiran (structured reasoning), nasusukat na realidad at tahasang mga model ng sistema.

    Bisyon / direksyon ng pananaliksik

    Direksyon ng pananaliksik sa mas mahabang panahon

    Pangkalahatan at posibleng higit-sa-tao na machine intelligence.

Inilalarawan ng “Susunod” ang direksyon ng pag-unlad, hindi ang nakamit nang kakayahan. Hindi inaangkin ng YiENTi ang AGI o superintelligence.

Mula sa artificial intelligence tungo sa real intelligence

Ginagamit ng ACCENTSYS ang terminong Real Intelligence para sa direksyong lampas sa probabilistikong pag-generate ng wika: intelligence na kayang mangatwiran batay sa tahasang mga proseso, ugnayan, estado, sukat at kahihinatnan.

Ang Real Intelligence ay terminolohiya ng kumpanyang ACCENTSYS, hindi isang kinikilalang siyentipikong termino.

Nasa arkitekturang 2016 na

Bahagi na ng arkitektura ng YiENTi na inilahad noong 2016 ang paghihiwalay ng impormasyon ng enterprise at machine intelligence.

Mga prosesong nakakonekta sa nasusukat na output, isang graph ng impormasyon ng enterprise, at isang AI layer na nangangatwiran batay dito. Hindi nilikha ang arkitektura ng YiENTi bilang tugon sa kamakailang pag-usbong ng malalaking language model.

Bakit ngayon

Nauna ang arkitektura kaysa sa AI infrastructure ngayon.

Umiiral na noong 2016 ang pangunahing direksyon. Ang nagbago ay ang compute na magagamit para isakatuparan ito sa makabuluhang sukat. Ang higit na malaking compute capacity ngayon ay nagbibigay-daan sa lalong masalimuot na pagpapatupad ng arkitekturang iyon. Hindi magkapareho ang kasalukuyang implementasyon at ang implementasyon noong 2016; ito ay malaking teknikal na ebolusyon mula roon.

Dahil sa mas malaking compute, nakakagawa ang YiENTi sa mas malalaking magkakaugnay na konteksto ng proseso, graph at software nang sabay-sabay.

Ang pagkakaiba sa arkitektura

Kayang bigyang-kahulugan ng isang LLM ang isang diagram. Magagawa ng YiENTi na bahagi ng model ang istruktura.

Maaaring manatiling tahasang mga object sa reasoning context ang mga proseso, gateway, aktibidad, class, sequence, ugnayan at dependency.

Interpretasyon ng larawan

Kayang bigyang-kahulugan ng mga multimodal na language model ang teksto, larawan at diagram. Hinuhuha ang istruktura mula sa prompt.

Isang larawan ng proseso, na binibigyang-kahulugan kapag hiniling.

Istruktural na representasyon

Sa YiENTi, maaaring umiral ang mga proseso, ugnayan, estado at dependency bilang tahasang machine-readable na istruktura, sa halip na impormasyong hinuhuha lamang mula sa mga prompt.

  • Activity
  • Event
  • Gateway
  • Actor
  • Sequence
  • Class
  • Relationship
  • State
  • Dependency
  • Data entity
  • Process path

Hindi lang tumitingin sa diagram ang YiENTi. Ang istrukturang kinakatawan ng diagram na iyon ay maaaring maging bahagi ng model ng sistema.

Maraming view ng model

Ang iba't ibang diagram ay nagiging iba't ibang view ng iisang magkakaugnay na model ng sistema.

  • Requirements
  • User Stories
  • Use Case
  • Activity Diagram
  • BPMN
  • Collaboration
  • Sequence
  • Class Model
  • Data Models
  • System Dependencies

Software engineering

Hindi lang generated na code. Isang model ng sistema sa likod nito.

Iba nang lubos ang pamamaraan ng YiENTi sa software engineering kumpara sa mga sistemang LLM-first. Sa halip na umasa sa generated na wika para paulit-ulit na buuin muli ang konteksto ng sistema, nagpapanatili ang YiENTi ng tahasang istruktural na representasyon ng sistema.

LLM-first na loop

  1. Prompt
  2. Generated na code
  3. Review
  4. Bagong prompt
  5. Muling binuong konteksto
  6. ↺

Muling binubuo ang konteksto ng sistema mula sa wika sa bawat cycle.

Loop ng YiENTi

  1. Nakabalangkas na requirements
  2. Tahasang model ng proseso / sistema
  3. Mga dependency
  4. Pangangatwiran
  5. Implementasyon
  6. Pagpapatunay
  7. Nasukat na resulta
  8. Na-update na model
  9. ↺

Nananatili ang model ng sistema at ina-update sa bawat nasukat na resulta.

Ebidensya ng produkto

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

Client engineering project

  • LOXY Time · Loxy International AG

Ang buong kasalukuyang application portfolio ng ACCENTSYS ay binuo gamit ang engineering na suportado ng YiENTi, kung saan ang YiENTi mismo ang nagsisilbing engineering platform. Ang LOXY Time, isang client project na binuo ng ACCENTSYS AG para sa Loxy International AG, ay isang totoong enterprise engineering project na nagpapakita ng software development na suportado ng YiENTi sa masalimuot na operational workflow, mga regulatory requirement, data processing at system integration.

Arkitektura

Dalawang teknolohiya, isang magkakaugnay na arkitektura.

Ang impormasyon ng enterprise ay nagiging nakabalangkas na operational graph. Nagsasagawa ng pangangatwiran dito ang YiENTi Intelligence, at ang mga resulta ay bumabalik sa estado ng enterprise o lumalabas patungo sa mga konektadong sistema. Gumagana rin ang parehong intelligence layer sa labas ng YiENTi Enterprise.

Diagram C · Integration

Magkasamang paggana

YiENTi Enterprise

Enterprise Information Platform

Nakabalangkas na operational graph

Ano ang umiiral · sino ang kasangkot · ano ang nakadepende sa ano

YiENTi Intelligence

Graph-Native Intelligence Engine

Pangangatwiran · Desisyon · Orkestrasyon

Enterprise platform

Na-update na estado ng enterprise

Mga external system

Mga konektadong interface

Ang na-update na estado ang nagiging susunod na konteksto ng pangangatwiran.

Higit pa sa YiENTi Enterprise

YiENTi Intelligence

Magagamit muling intelligence layer

Software engineering ng ACCENTSYS

Pangunahing teknolohiyang ginagamit sa loob

Iba pang produkto ng ACCENTSYS

Direksyon ng pag-unlad

Mga susunod na external system

Direksyon ng pag-unlad

Iba pang Use Case ng nakabalangkas na pangangatwiran (structured reasoning)

Direksyon ng pag-unlad

Kasalukuyang development

Tapat tungkol sa kinalalagyan ng YiENTi.

Platform ng YiENTi

Ginagawa pa

Ang standalone na platform ng YiENTi ay ginagawa pa at hindi pa komersyal na available.

YiENTi Intelligence · pangunahing teknolohiya

Ginagamit sa loob ng ACCENTSYS

Sinusuportahan na ng YiENTi ang engineering ng ACCENTSYS habang patuloy na umuunlad ang standalone na platform.

Human-in-the-loop · kasalukuyang antas ng maturity

Gabay ng eksperto ang YiENTi sa ngayon.

Nagbibigay ang kasalukuyang sistema ng malaking leverage sa engineering kapag pinapatakbo ito ng mga taong nauunawaan ang mga proseso at ang istruktura ng sistema. Nagmumula ang lakas nito sa pagsasama ng mga nakabalangkas na model, pag-unawa sa proseso, at pangangatwirang tinutulungan ng makina.

Kaalamang nagpapalakas sa YiENTi ngayon

  • BPMN
  • Process modelling
  • System architecture
  • Software engineering
  • Mga business workflow
  • Pagbibigay-kahulugan sa mga nakabalangkas na model

Hindi pa tapos na mass-market na produkto ang YiENTi na magagamit ng sinuman nang walang kaalaman sa domain.

Direksyon · hindi pangakong may petsa

  1. Ngayon

    Structural engineering na gabay ng eksperto

  2. Susunod

    Mas automated na modelling, pangangatwiran, testing at delivery

  3. Pangmatagalan

    Palaking autonomous na system engineering

Ang pilosopiya ng YiENTi

Mula sa artificial intelligence tungo sa real intelligence.

Higit pa sa paglikha ng kapani-paniwalang wika ang intelligence. Kailangan nito ang pag-unawa sa mga ugnayan, konteksto, proseso, kahihinatnan, at kung paano nagbabago ang impormasyon sa paglipas ng panahon. Ang YiENTi ay ang approach ng ACCENTSYS sa problemang ito.

Ang “Real Intelligence” ay naglalarawan sa pilosopiya ng YiENTi at ACCENTSYS — hindi ito isang matatag na kategoryang siyentipiko.

Estratehikong paglago

Pag-scale sa susunod na yugto.

Ginagamit na ang YiENTi sa pagbuo ng totoong software. Ang susunod na yugto ay tungkol sa pag-scale ng productization, compute capacity at commercialization. Bahagi ang YiENTi ng mas malawak na technology portfolio ng ACCENTSYS.

Ang mga limitasyon ay kapital, pag-scale at compute — hindi kung gumagana ba ang YiENTi.

ACCENTSYS

Binuo ng ACCENTSYS AG, Switzerland.

May dalawang papel ang YiENTi sa ACCENTSYS: isang enabling technology layer sa loob ng software engineering ng ACCENTSYS, at isang magiging standalone na platform sa hinaharap.

Interesado ka ba sa mas malawak na estratehiya ng platform sa likod ng YiENTi? Tuklasin ang ACCENTSYS, ang technology portfolio nito at ang kasalukuyang strategic growth round.

Para sa mga partnership, talakayang teknikal, estratehikong pakikipagtulungan at pamumuhunan.

Makipag-ugnayan sa ACCENTSYS Tuklasin ang ACCENTSYSTingnan ang Impormasyon para sa mga Investor