
Agentic AI entegrasyonu için pratik yol haritası
Mevcut bir işe agentic AI eklerken ilk sürümü riskli bir platform yeniden yazımına çevirmeden nasıl ilerlenir?
Üretim AI sistemleri kurmak, zor mühendislik kararları almak ve sahada gerçekten neyin çalıştığını anlatmak için ara sıra yazıyoruz.
Konular
11 yazı
AI, mobil ve backend mühendisliğindeki tüm yazılar.
Gerçek operasyonlarda çalışabilen agentic AI iş akışları, insan onayı, gözlemlenebilirlik ve üretim otomasyonu üzerine pratik notlar.
Hızlı, faydalı ve sürdürülebilir kalması gereken mobil uygulamalar için mimari, performans, kullanıcı tutma ve AI özellik kararları.
Dayanıklı AI ve yazılım sistemlerinin arkasındaki backend mimarisi, yetkiler, güvenlik ve üretim platformu kararları.
1–9 / 11

Mevcut bir işe agentic AI eklerken ilk sürümü riskli bir platform yeniden yazımına çevirmeden nasıl ilerlenir?

AI agentlara gerçek operasyon sorumluluğu vermeden önce hangi kayıtlar, izler ve metrikler tasarlanmalı?

İnsan incelemesi, onaylar ve eskalasyon yolları AI otomasyonunu nasıl daha güvenli ve kullanışlı hale getirir?

Destek, CRM, hesap operasyonları ve müşteriye dokunan iş akışlarında AI agentlar için pratik başlangıç noktaları.

Bir AI özelliğinin mobil uygulamaya ait olup olmadığı ve kullanıcıya gerçek fayda sağlayacak şekilde nasıl tasarlanacağı.

Açılış süresi, kare kararlılığı, ağ davranışı ve batarya kullanımı mobil uygulamanın elde tutulmasını nasıl etkiler?

Native, paylaşımlı kod ve cross-platform mobil seçenekleri framework heyecanı olmadan nasıl karşılaştırılır?

AI ürünlerini güvenilir yapan backend parçaları: kuyruklar, yetkiler, durum, denetim kayıtları, entegrasyonlar ve maliyet kontrolü.

Araç kullanabilen AI agentlar için en az yetki, denetim izi ve veri sınırları nasıl tasarlanır?