- Replit, insanların hedefleri ve öncelik/ödünleşimleri belirlediği; birden fazla AI ajanının gerekli bağlamı toplayıp çalışma/doğrulama/eskalasyon yaptığı organizasyonu otonom şirket (The Self-Driving Company) olarak tanımlıyor
- Ajanları editör ya da sohbet araçlarıyla sınırlı bırakmayıp şirket içi sistemlere bağladı; her çalışana birden fazla alt ajanı paralel çalıştıran bir yönetici ajan sağlayarak, doğrulanabilir işleri tekrarlayan döngü mühendisliğini ölçekledi
- 2026 Ocak başından Haziran sonuna kadar toplam kod katkısı 5,8 kat, aynı mühendis grubunda kişi başına üretim 2,9 kat arttı; buna karşın kod inceleme gecikmeleri/geri almalar/olaylar artmadı ve insanların PR inceleme süresi %30 azaldı
- Ajan kullanımı veri analizi/satış/pazarlama/müşteri desteğine yayıldı; gerçek zamanlı metrik ve materyal hazırlama, potansiyel müşteri araştırması, lansman dokümanı oluşturma ve destek bileti incelemelerini destekledi; insanların ele aldığı zor destek biletlerinde çözüm süresi %60 kısaldı
- İç ajanlar bazı ticari araçlara göre daha düşük maliyet ve daha yüksek entegrasyon gösterince inşa mı satın alma mı kararı da değişti; Replit bu işletim biçimini politika/yetki/güvenlik/maliyet kontrolleriyle kullanıcılara sunmak istiyor
Hedefi insanın belirlediği otonom organizasyon
- Otonom şirket, insan olmayan bir organizasyon değil; insanların hedefi seçtiği, önemli sorunları/zor ödünleşimleri/tercihleri belirlediği ve sonuçtan sorumlu olduğu bir organizasyondur
- İnsan, hedefe ulaşmak için gereken tüm ayrıntılı adımları doğrudan yürütmez; ajan hedefi alır, bağlamı toplar, çalışır, sonucu kontrol eder ve yalnızca insan muhakemesi gereken noktaları eskale eder
- Replit’in ajanları prodüksiyon olaylarının incelenmesi, PR incelemesi, şirket içi soru yanıtı, iş verisi analizi, destek bileti sınıflandırma, satış hesap araştırması ve Replit Agent’ın kendisini iyileştirme için kullanılıyor
- Çalışanlar, rollerinin otomasyona uğradığını hissetmekten çok, tekrarlı işlerden kurtulup stratejik/yaratıcı muhakemeye odaklandıklarını değerlendiriyor
Uzun süreli işler mümkün oldukça başlayan değişim
- 2025 sonlarından itibaren modeller daha uzun süre çalışmayı sürdürebilir hale gelince, daha önce tekrar tekrar başarısız olan uyarı sınıflandırma ve kök neden araştırmaları çalışmaya başladı
- Yapay zeka, çözmesi zor olan hataları bile ele alınca ajanları editör veya sohbet penceresi içindeki araçlar olarak görmek yerine şirketin operasyon yapısına doğrudan entegre etmeye başladılar
- Etkisi mühendislikte doğrulandıktan sonra her ekip sıkıcı işleri ajanlara devrederek kullanımı tüm organizasyona yaydı
Şirket genelindeki sistemlere bağlı iç ajan altyapısı
- 2026 Ocak sonundan itibaren iç ajan kullanım senaryolarını hızla deneyebilmek için altyapıyı genişlettiler
- Mevcut ajan harness’i, microVM’leri ve uzak dosya sistemini kullanarak mühendislerin birden fazla ajanı paralel biçimde orkestre edebilmesini sağladılar
- Erişim politikaları/token proxy/denetim günlükleri/ZeroTrust ağı uygulandıktan sonra GitHub, GCP, Azure, Linear, Notion, Slack, ZenDesk gibi iş sistemlerine erişime izin verdiler
- Birden fazla sistemin bağlamı birlikte kullanılabilir hale gelince daha önce başarısız olan deneyler yürütülebilir oldu ve kod üretimi hızla arttı
Kod üretimindeki artış ve kalite metrikleri
- Agent 4 lansmanına hazırlanılan 2026 Mart sprint’i sırasında verimlilik eğrisi önceki seviyelerden farklı bir düzeye yükseldi; bunu iç ajan sisteminin devreye alınmasıyla ilişkilendiriyorlar
- 2026 Ocak başından Haziran sonuna kadar kod katkı satırı sayısı 5,8 kat arttı
- Yeni işe alım etkisi çıkarılıp yalnızca aynı yazar grubu karşılaştırıldığında bile kod üretimi 2,9 kat arttı
- Ekip büyüklüğü iki katına çıkarılırken mühendis başına üretim yaklaşık üç kat artırıldı
- Kod inceleme gecikme süresi artmadı
- Ajan risk seviyesini değerlendiriyor ve yalnızca gerekli olduğunda ikinci bir insan inceleyiciyi çağırıyor
- İnsanların PR inceleme süresinin %30’dan fazlası tasarruf edildi ve pay artmaya devam ediyor
- PR geri alma oranı ve olay oluşum trendi yatay kaldı
- İnsan inceleyiciler, ajan ortak incelemesinin yardımıyla daha fazla hata buldu
- Olay inceleme ajanı kök nedeni araştırırken ortalama azaltma süresi (MTTM) düştü
- Linear’da ölçülen proje tamamlama hızı da kod üretimiyle birlikte büyük ölçüde arttı; ek kod gerçek özellik lansmanlarına dönüştü
Birden fazla ajanı tekrarlı çalıştıran döngü mühendisliği
- Her çalışan, birden fazla alt ajan oluşturabilen bir yönetici ajan kullanıyor ve doğrulanabilir işleri birden fazla ajanın tekrarlı biçimde yürütmesini yapılandırabiliyor
- Ajan sürülerinden yararlanan örnekler, mevcut iş yapılabilirliği hakkındaki varsayımları değiştirdi
- Uzun süredir durmuş olan CSS sistemi migrasyonu tamamlandı
- Ürün yerelleştirmesini mümkün kılan migrasyon otomatikleştirildi
- Kararsız testlerin bakımı otomatikleştirildi
- CTO, PSC ve dosya tanımlayıcı kapatma ile ilgili zor bir ağ hatasını ajan sürüsüyle çözdü
- AI ekibi, kullanıcı geri bildirimlerini analiz eden, iyileştirmeler öneren ve ardından benchmark ile A/B testleriyle performansı doğrulayan bir sürekli öğrenme sistemi kurdu
- Bu sistem sayesinde Replit Agent’ın geri bildirimlere dayanarak kendini iyileştirdiği döngüsel bir yapı oluştu
Değişen inşa mı satın alma mı kararı
- İç ajanlar bilgi tabanı ve iş sistemlerine derinlemesine entegre edilip şirkete göre özelleştirildikçe, dış ticari çözümlerden daha faydalı oldukları örnekler ortaya çıktı
- Replit içinde geliştirilen uygulamanın daha iyi olduğuna karar vererek yıllık yedi haneli dolar tutarında bir SaaS sözleşmesini iptal ettiler; çalışanlar da zaten iç araca geçmiş durumdaydı
- Belirli işlere özelleşmiş dış ürünlerle karşılaştırıldığında bile iç ajanlar rekabet gücü gösterdi
- Uyarı sınıflandırma ve olay kök neden analizi aracı benzer kalite sunuyordu, ancak çalıştırma maliyeti iç ajandan 10 kat yüksekti
- Otomatik sızma testi aracı, iç sürümden daha az güvenlik açığı bulurken maliyeti 10 kat yüksekti
- Her iki iç araç da prodüksiyona dağıtıldı; olay MTTM’sini düşürdü ve çekirdek sistemlerin saldırılara karşı savunmasını güçlendirdi
Veri analizinin self-servis hale gelmesi
- Slack’te mühendislerin ajanlara iş istediğini diğer çalışanlar gördükçe kullanım mühendislik dışına yayıldı
- Başlangıçta en yaygın kullanım, bilgi tabanı ile kod tabanı durumunu birleştirerek ürün davranışı ve beklentiler hakkında soru sormaktı
- Çalışanlar mühendislerin yanıtını beklemeden ürün bilgilerini doğrulayıp metinleri veya dokümanları doğrudan düzeltebilir hale geldi
- Veri ekibi, ajanların temel veri tablolarını ve tablolar arası ilişkileri anlaması için veri ambarı üzerinde bir semantik katman sağladı
- Tüm çalışanlar iş zekası sorularına yanıt alıp gerçek zamanlı verilerle grafikler ve sunum materyalleri oluşturabilir hale geldi
- Veri ekibi tekrarlı talepler yerine daha zor sorunlara odaklanabilir oldu
- Bir ürün yöneticisi, kod tabanındaki event’leri, bunların müşteri veri platformuna nasıl kaydedildiğini ve karmaşık abonelik durumlarını birleştirerek lansman analizini doğrudan yaptı
- Metindeki tüm grafikler de iç ajanlar kullanılarak hazırlandı
Satış/pazarlama/müşteri desteğindeki değişim
- Satış geliştirme ekibi, iç bilgiden yararlanarak ürün açısından nitelikli potansiyel müşteriler buluyor ve bilgilerini zenginleştiriyor
- Genel amaçlı satış araçlarının erişemediği bağlamdan yararlanarak daha spesifik outreach metinleri yazıyor
- Satış temsilcileri müşteri görüşmelerine hazırlanırken müşteriye özel ürün değeri/aktif projeler/sözleşmeye kıyasla kredi kullanımını araştırıyor
- Analiz sonuçlarını hesap bazında markalı sunum materyallerine otomatik olarak dönüştürüyor
- Müşteri temaslarının hem sayısını hem kalitesini artırıyor
- Pazarlama ekibi, mühendislik/ürün ekibi konuşmaları ve dokümanlarından yararlanarak tek bir prompt ile ürün spesifikasyon taslakları yazıyor
- Tüm toplantılara katılmadan lansman hazırlığına erken başlayıp değişiklikleri takip edebilir hale geldi
- Kazanılan zamanı planlama ve yaratıcı çalışmalara ayırıyor
- Müşteri destek ekibi, standart prosedürlere göre sorun araştırma becerisini ajanlara ekledi
- Standart müşteri yanıt üslubuyla yanıt öneriyor veya bilet ve inceleme bulgularının özetini ekleyerek mühendislik ekibine eskale ediyor
- İnsanlara aktarılan zor biletlerin çözüm süresi %60 kısaldı
Kullanıcılar için otonom çalışma ortamı
- Replit, otonom operasyonun uygulayıcıları ortadan kaldırmak değil; sonuçları tanımlayan ve yönü belirleyen role geçiş anlamına geldiğini düşünüyor
- Bu yöntemi Replit’in kurumsal/kurucu kullanıcılarına sunmak için politika, yetki, güvenlik ve maliyet kontrol özellikleri geliştiriyor
- Gerçek bir işletme yürüten kullanıcılara uygulanabilmesi için organizasyon ölçeğine göre genişleyebilen güvenlik önlemlerinin gerekli olduğunu değerlendiriyor
Henüz yorum yok.