Hiç düşündün mü, internetin aslında insanın işleme kapasitesini tamamen aştığını? Bir şirketin her gün binlerce web sitesindeki fiyat değişikliklerini, stok güncellemelerini ve rakip dinamiklerini takip etmesi gerektiğini hayal et. Bu veriler her dakika değişiyor ve geleneksel tarayıcılar ile manuel işlemler buna kesinlikle yanıt veremiyor. TinyFish'in 47 milyon dolarlık A serisi finansmanını tamamladığı haberini gördüğümde, bunun sadece bir finansman turu değil, aynı zamanda kurumsal Web Agent çağının başlangıcı olduğunu fark ettim. AI agent'ların ticari uygulamaları üzerine düşünüyordum, ancak TinyFish'in yaklaşımı bana daha gerçekçi ve yıkıcı bir yön gösterdi: AI agent'ı sadece insanların web'de gezinmesini taklit etmek yerine, kurumsal ölçek, güvenilirlik ve uyumluluk gereksinimlerine göre karmaşık iş iş akışlarını yürütmesini sağlamak.
Bu tur, ICONIQ Capital'ın liderlik ettiği finansman, USVP, Mango Capital, MongoDB Ventures ve Sandberg Bernthal Venture Partners gibi tanınmış yatırım kuruluşlarının katılımını sağladı. Özellikle dikkat çekici olan, Sandberg Bernthal Venture Partners'ın eski Meta yöneticisi Sheryl Sandberg tarafından ortaklaşa kurulan bir fon olması ve onun katılımının projeye önemli bir stratejik değer katmasıdır. Ancak beni gerçekten ilgilendiren şey, TinyFish'in Google, DoorDash, ClassPass gibi Fortune 500 şirketlerinin üretim ortamlarında büyük ölçekli olarak dağıtılmış olması ve her ay milyonlarca işlem gerçekleştirmesidir. Bu, onların demo aşamasından gerçek ticari değere geçişi aştıkları anlamına geliyor ve bu, AI ajanları alanında son derece nadir bir başarıdır.
Kurucu ekibin geçmişi de oldukça dikkat çekici olup, teknolojik derinlik ve ticari içgörünün mükemmel bir birleşimini yansıtmaktadır. CEO Sudheesh Nair, Nutanix'in eski başkanıdır ve kurumsal düzeyde ürün geliştirme ve pazarlama konusunda zengin bir deneyime sahiptir. Kurucu ortak Shuhao Zhang, eski bir Meta mühendisi olup, GraphQL geliştirme çalışmalarına katılmış ve büyük ölçekli sistemler inşa etme konusunda derin bir teknik birikime sahiptir. Diğer bir kurucu ortak Keith Zhai ise eski Wall Street Journal kıdemli muhabiridir; medya geçmişi ekibe benzersiz bir bilgi edinme ve analiz perspektifi kazandırmaktadır. Bu teknik, ticari ve medya deneyimlerinin üçlü birleşimi, onlara ağ otomasyonu konusunda işletmelerin gerçek ihtiyaçlarını anlamak ve çözmek için benzersiz bir bakış açısı kazandırmıştır. Shuhao'nun bir röportajda belirttiği gibi, bir şirket inşa ederken "pazarlama ve konumlandırma gerçekten en zor kısımdır" ve Keith'in medya geçmişi tam olarak bu eksikliği güçlendirmektedir.
AgentQL'den Kurumsal Web Ajanına Teknik Evrim
TinyFish'in gelişim sürecini anlamak, onların teknolojik birikimi hakkında daha derin bir kavrayış kazanmamı sağladı. Bu şirket aslında 20 aydır sessizce çalışıyordu, ancak şu ana kadar gizli moddan resmi olarak çıkmadı. Onların ilk ürünü AgentQL, kurumsal düzeyde Web Agent için önemli bir teknik temel oluşturdu. AgentQL, geliştiricileri uzun zamandır rahatsız eden bir sorunu çözüyor: AI ajanlarının web sayfası öğelerini doğru bir şekilde tanıyıp işlemesini nasıl sağlarız.
Shuhao Zhang, AgentQL'i geliştirirken önemli bir eğilim gözlemledi: "20 ay önce daha temsilci bir dünyaya doğru bir eğilim ve değişim gördüm. O zamanlar hala GPT-3.5'ti, ancak gerçekten akıl yürütme becerisi ve karmaşık görevleri işleme yeteneğini gördüm. Bu nedenle, gerçekten eksik olan, AI ajanlarının ağa erişimi için daha AI yerel bir yoldu." Bu içgörü çok kritik. Geleneksel web otomasyon araçları CSS seçicilerine veya XPath'e dayanıyor; bu yöntemler dinamik olarak üretilen sınıf adları ve sürekli değişen sayfa yapılarıyla karşılaştıklarında sık sık başarısız oluyor. Ancak AgentQL, geliştiricilerin sayfa öğelerini doğal dil kullanarak tanımlamasına olanak tanıyor, örneğin "kırmızı gönder düğmesi" veya "belirli bir içeriğe sahip başlık".
AgentQL'nin teknik mimari üzerindeki tasarım kararlarını özellikle takdir ediyorum. Sayfayı analiz etmek için ekran görüntüsü yerine DOM tabanlı bir yaklaşım seçmesi, bu kararın arkasında derin teknik düşünceler olduğunu gösteriyor. Shuhao, "Dil modeli eğitim veri kümesinde HTML ve DOM verileri, görüntülerden çok daha fazla. Ayrıca ekran görüntüsü almanın fiziksel sınırlamaları var; uzun sayfalar, yatay ve dikey kaydırma, katlanmış panellerin arkasındaki içerik gibi durumlarla karşılaştığınızda, ekran görüntüsü yöntemi bir dizi sınıra sahip." Bu teknik seçim, ekibin AI modelinin yetenek sınırlarını derinlemesine anladığını gösteriyor.
AgentQL'in başarısı TinyFish için önemli bir temel oluşturdu. Artık LangChain, LlamaIndex ve LFlow gibi ana AI çerçevelerine entegre edilmiştir ve yüz milyonlarca API çağrısına hizmet vermektedir. Daha da önemlisi, Chrome uzantısı ve geliştirici araçları konusundaki yenilikleri, geliştiricilerin gerçek dağıtımdan önce sorguların doğruluğunu doğrulamasını sağladı. Bu "görüntüde olduğu gibi" geliştirme deneyimi, kullanım eşiğini büyük ölçüde düşürmüş ve nihai dağıtımın güvenilirliğini artırmıştır. AgentQL'den kurumsal düzeyde Web Agent'a kadar, TinyFish temel araçlardan tam çözüme kadar olan teknik evrim yolunu göstermektedir.
Neden geleneksel ağ otomasyon yöntemleri modası geçti?
Son birkaç yılda gözlemlediğim belirgin bir eğilim var: İnternet giderek daha karmaşık hale geliyor, ancak internet verilerine erişim ve işleme yöntemlerimiz on yıl önce olduğu gibi kalıyor. TinyFish, en son blogunda derin bir gözlemde bulundu: "İnternetin hikayesi her zaman ölçek hikayesidir." İlk birkaç statik sayfadan, milyonlarca Yahoo ve Google'da arama yapılabilir web sitesine, ardından e-ticaret ve sosyal platformlara, nihayetinde tüm işletmeler internet ortamına taşındı. Ancak sorun şu ki, internetin büyüme hızı, onu işleme yeteneğimizden çok daha fazla.
Artık internet bir labirent haline geldi. Bilgiler giriş ekranının arkasında gizleniyor, içerik scriptler ve kişiselleştirme ile değişiyor, fiyatlar her dakika ayarlanıyor. TinyFish'in dediği gibi: "İnternet bir labirent haline geldi, insan ölçeğinde kavranılamaz hale geldi." Geleneksel web kazıma araçları ve otomatik scriptler, modern internet ortamıyla karşılaştıklarında yetersiz kalıyor. Web siteleri dinamik yükleme, bot engelleme önlemleri ve kişiselleştirilmiş içerik kullanıyor, bunlar geleneksel yöntemlerin sıkça başarısız olmasına neden oluyor.
Daha da önemlisi, kurumsal uygulamaların doğruluk, istikrar ve uyumluluk gereksinimleri, bireysel kullanıcıların ihtiyaçlarının çok ötesindedir. TinyFish'in kurucusu Sudheesh Nair bu konuya derin bir anlayışa sahiptir. O, "Günümüz interneti binlerce platform ve milyarlarca sayfa boyunca uzanıyor, ancak şirketler potansiyelini tam olarak değerlendiremiyor, çünkü büyük ölçekli iş değeri yaratmak için gereken işler karmaşık, manuel ve insan yetenekleriyle sınırlıdır." Bu gözlem son derece doğrudur. Çok sayıda şirketin rakip bilgilerini manuel olarak toplamak, piyasa fiyatlarını takip etmek, stok değişikliklerini izlemek için büyük miktarda iş gücü harcadığını gördüm; bu işler hem verimsiz hem de hata yapmaya açıktır.
TinyFish, teknik paylaşımında modern ağ ortamının karmaşıklığını özellikle vurguladı. Shuhao Zhang, "Modern ağ çerçevesinin sınıf adları dinamik olarak oluşturuluyor. Sayfayı yenilediğinizde, bazı web siteleri her şeyi değiştirebilir. İçerik de dinamik. Bu nedenle nth-child, yeni bir afişiniz olduğunda sıralamayı değiştirecek, slayt gösterisi değişecek," dedi. Bu teknik detay, geleneksel CSS seçicilerinin ve XPath yöntemlerinin neden artık güvenilir olmadığını açıklıyor.
TinyFish'in ortaya koyduğu bir görüşü özellikle benimsiyorum: Ağ, tarayıcının yetenek sınırlarını aşmıştır. Bloglarında şöyle yazıyorlar: "Yeni fırsatlar ve gelir yaratmak, binlerce iş akışının binlerce web sitesinde çalışmasına bağlıdır ve her gün milyarlarca değişiklik olur. Hiçbir insan analisti buna ayak uyduramaz. Tüketici araçları, her biri için bireysel olarak bir tarayıcı inşa eden temsilciler, bu yükü taşımak üzere tasarlanmamıştır. Modern işletmelerin ihtiyacı olan şey daha iyi bir tarayıcı değil, ağın karmaşıklığını anlayabilen ve buna uyum sağlayabilen akıllı sistemlerdir."
TinyFish'in kurumsal düzeyde Web Agent devrimi
TinyFish yönteminin dikkatimi çekmesinin nedeni, başlangıçtan itibaren tüketici düzeyi ve kurumsal düzey Web Agent'lar arasındaki temel farklılığı net bir şekilde ayırmalarıdır. Analizlerinde belirttikleri gibi: "Kurumsal düzey Web Agent, tüketici düzeyi tarayıcı ajanından temelde farklıdır." Tüketici düzeyi ajanlar, seyahat planlaması veya tarayıcı geçmişine dayanarak kişiselleştirilmiş öneriler sunmak gibi bireysel görevleri yerine getirmede uzmandır; bunlar, birebir basit görevlerdir. Ancak kurumsal düzey Web Agent, binlerce hatta milyonlarca kez otomatik olarak gerçekleştirilmesi gereken karmaşık iş iş akışlarını otomatikleştirmeli ve başarısız olmamalıdır.
Onların kurumsal düzeydeki Web Agent'ları birkaç temel özelliğe sahip ve bu özellikler bana gerçek bir teknolojik atılım gösteriyor. İlk olarak, sonuç odaklı tasarım; bu agent'lar teknolojik yeteneklerini sergilemek için değil, ölçülebilir iş sonuçları elde etmek için tasarlanmıştır, örneğin gelir artışı, maliyet tasarrufu veya pazar payı artışı gibi. İkincisi, tam iş akışı kapsama; tüm sürecin her aşamasını, yalnızca izole görevleri değil, işleyebilirler. Üçüncüsü, kurumsal düzeyde güvenilirlik ve uyumluluk; bu, onların dünya çapındaki büyük organizasyonların güvenlik, yönetim ve çalışma süreleri konusundaki gereksinimlerini karşılayabilmesi anlamına geliyor.
En çok etkilendiğim şey, onların "gezegen düzeyinde ölçek" yeteneğiydi. TinyFish'in Web Agent'i aynı anda binlerce platformda eylemleri koordine edebilir, bu ölçek geleneksel otomasyon araçlarının ulaşamayacağı bir seviyedir. Hayal edin ki, bir ajan aynı anda dünya genelindeki binlerce e-ticaret sitesinin fiyat değişimlerini izleyebiliyor, rakiplerin promosyon stratejilerini gerçek zamanlı olarak analiz edebiliyor ve bu bilgileri uygulanabilir ticari içgörüler haline getiriyor. Bu sadece bir teknik ilerleme değil, aynı zamanda ticari zeka toplama yöntemlerinde köklü bir değişimdir.
Teknik gerçekleştirme açısından, TinyFish, ağ ortamındaki değişiklikleri anlamak ve uyum sağlamak için ileri düzeyde bir akıl yürütme modeli kullanmıştır. Sistemleri, akıl yürütme ve keşif için gelişmiş AI modelleri kullanarak, ardından bu bilgileri kodlayarak yüksek hızlı, belirleyici büyük ölçekli yürütme sağlamak için kullanılmaktadır. Bu yaklaşım, AI'nın esnekliğini ve geleneksel otomasyonun güvenilirliğini birleştirir. Daha da önemlisi, altyapıları öğrenme, uyum sağlama ve genişleme yeteneğine sahiptir; bu, sistemin kullanım ile birlikte daha akıllı ve güvenilir hale geleceği anlamına gelir.
TinyFish'in güvenlik ve uyumluluk konusundaki düşüncelerini özellikle takdir ediyorum. Kurumsal uygulamalar, tüketici ürünleri gibi veri sızıntısı veya uyumluluk ihlali riskini üstlenemez. TinyFish'in Web Agent'ı, tüm işlemlerin tam kayıt ve denetim izine sahip olmasını sağlamak için kurumsal düzeyde bir güvenlik durumu ve yönetim çerçevesi ile donatılmıştır. Onların vurguladığı gibi: "TinyFish ajanı, kurumsal gereksinimlere uygun ölçek, güvenilirlik ve uyumluluk ile çalışmak üzere özel olarak tasarlanmıştır." Kurumsal ihtiyaçlara bu derin anlayış, onların Fortune 500 şirketlerinde başarılı bir şekilde konuşlandırılabilmelerinin ana nedenidir.
Teknik mimari tasarımında, TinyFish modern AI teknolojilerine derin bir anlayış sergilemektedir. Shuhao Zhang teknik paylaşımında şunları belirtti: "Üretken AI ve yeni yayınlanan akıl yürütme modellerindeki ilerlemeler, ağı daha karmaşık hale getirdi ve geleneksel araçlara erişimi zorlaştırdı." Ancak aynı akıl yürütme modelleri, TinyFish'in kurumsal Web Agent'ine bugünün ağ karmaşıklığını anlama ve işleme yeteneği sağladı ve şirketin operasyonlarını güvenli bir şekilde genişletmesine ve karmaşıklığı ticari avantaja dönüştürmesine olanak tanıdı.
Gerçek ticari vakalar değeri kanıtlıyor
Teori ne kadar iyi olursa olsun, pratik doğrulama gereklidir ve TinyFish bu alandaki performansıyla beni etkiledi. Birçok sektördeki önde gelen şirketlerde büyük ölçekli dağıtımlar gerçekleştirdiler ve bu örnekler kurumsal Web Agent'ın gerçek ticari değerini gösteriyor. Şu anda TinyFish, yüz binlerce kurumsal Web Agent işletiyor ve her ay Fortune 500 şirketleri ve hızlı büyüyen işletmeler için milyonlarca işlem gerçekleştiriyor, bu ölçek başlı başına teknolojinin olgunluğunu ve pazar talebinin gerçekliğini gösteriyor.
Oteller sektöründe, TinyFish'in Google için geliştirdiği Web Agent, uzun süredir var olan bir teknik zorluğu çözdü. Japonya'da binlerce otel, Google'ın arama toplayıcısıyla doğrudan entegre olamayan eski rezervasyon sistemlerini kullanıyor. Geleneksel çözümler, bu otellerin tüm BT sistemlerini güncellemelerini gerektiriyor, bu da pahalı ve uygulanması zor. TinyFish'in Web Agent'ı, bu otellerin envanter bilgilerini otomatik olarak toplayabiliyor, böylece tüketiciler Google otel araması aracılığıyla bu odaları bulup rezervasyon yapabiliyor, otellerin ise herhangi bir altyapı güncellemesine ihtiyaç duymaksızın. Bu durum, kurumsal düzeydeki Web Agent'ın mevcut sistemleri bozmadığı takdirde yeni ticari değerler yaratma yeteneğini mükemmel bir şekilde göstermektedir.
Ulaşım alanında, önde gelen bir taksi çağırma şirketi, TinyFish'i kullanarak her ay milyonlarca fiyat değişkeni toplamakta ve neredeyse gerçek zamanlı dinamik piyasa ayarlamaları gerçekleştirmektedir. Bu yetenek, rakiplerinin fiyat stratejilerine hızlı bir şekilde yanıt verme, kendi fiyatlandırma modelini optimize etme ve nihayetinde piyasa rekabetçiliğini ve kârlılığını artırma imkânı sağlamaktadır. Hayal edin ki, bu verileri toplamak ve analiz etmek için manuel bir yöntem kullanılsaydı, ne kadar insan kaynağına ihtiyaç duyulurdu ve verilerin zamanında ve doğru olmasını sağlamak da oldukça zor olurdu.
E-ticaret alanındaki uygulamalar, Web Agent'ın güçlü yeteneklerini daha da gösteriyor. Küresel markalar, aynı anda binlerce perakende web sitesindeki rakip fiyatlarını takip edebilir, envanter değişikliklerini izleyebilir ve promosyon verilerini toplayabilir. Bu gerçek zamanlı pazar istihbaratı, işletmelerin fiyatlandırma stratejilerini hızlı bir şekilde ayarlamalarına, yeni pazar fırsatları keşfetmelerine ve önemli ticari bilgileri kaçırmamalarına olanak tanır. Daha da önemlisi, bu verilerin toplanması ve analizi tamamen otomatik hale getirilmiştir, bu da operasyonel maliyetleri büyük ölçüde azaltmaktadır.
TinyFish'in müşteri kapsamı da sürekli olarak genişliyor. Google ve DoorDash gibi teknoloji devlerinin yanı sıra ClassPass gibi büyüyen şirketler de hizmetlerini kullanıyor. Bu, kurumsal Web Agent'ın değerinin yalnızca büyük işletmelerle sınırlı olmadığını, orta ölçekli şirketlerin de bundan fayda sağlayabileceğini gösteriyor. Özellikle perakende ve turizm sektöründe, TinyFish dinamik fiyat izleme gibi ana uygulama senaryolarına odaklanıyor ve işletmelerin rakiplerinin fiyatlarını, promosyonlarını, teslimat sürelerini ve stok seviyelerini gerçek zamanlı olarak takip etmelerine yardımcı oluyor.
DoorDash veri bilimi direktörü Abhi Shah'ın yorumu özellikle ikna edici: "TinyFish platformu, ağ etkileşimi karmaşıklığını büyük ölçekli olarak yönetiyor. DoorDash dışında, TinyFish ayrıca oteller, e-ticaret ve pazar platformlarındaki yüksek riskli iş akışlarını destekliyor, işletmelere değişen ağ verilerini yakalamalarına, daha hızlı hareket etmelerine ve sürekli değişimi ölçülebilir sonuçlara dönüştürmelerine yardımcı oluyor." Gerçek kullanıcıdan gelen bu tür bir onay, herhangi bir teknik sunumdan daha ikna edicidir.
Ticaret modeli açısından bakıldığında, TinyFish'in başarısı, teknolojinin yeniliğini aramak yerine işletmelerin gerçek acı noktalarını çözmeye odaklanmalarında yatıyor. Geleneksel olarak, bu görevler büyük offshore ekipler tarafından manuel veri girişi ile ya da özel yazılım betikleri ile işleniyordu, ancak bu betikler web tasarımı değiştiğinde sıklıkla başarısız oluyordu. TinyFish, hızlı değişen çevrimiçi ortamla başa çıkmak için AI destekli bir yaklaşım sunarak daha sağlam ve ölçeklenebilir bir çözüm sağlıyor.
Yatırımcılar bu yönde neden umutlu?
ICONIQ Capital'ın bu finansman turundaki liderliği, beni birçok şey düşünmeye sevk etti. Büyüme aşamasındaki yatırımlara odaklanan birinci sınıf bir VC olarak, ICONIQ'nin yatırımları genellikle derin stratejik hesaplamalara sahiptir. Ortakları Amit Agarwal, yatırım kararlarını açıklarken bir anahtar noktaya değindi: TinyFish, büyük ölçekli müşterilerde ürünleştirilmiş bir dağıtım gerçekleştirmiştir ve bu müşterilerin kendilerine benzer sistemler inşa etmek için yeterli geliştirme kaynaklarına sahipler. "Onlar bunu operasyonel hale getirdiler, ürünleştirdiler ve tüm iç geliştirme kaynaklarına sahip olan iki büyük müşteri için büyük ölçekli dağıtım gerçekleştirdiler." dedi Agarwal.
Bu gözlem oldukça önemlidir. Google ve DoorDash gibi teknoloji şirketleri, tamamen kendi ağ otomasyon araçlarını geliştirme kapasitesine sahipken, TinyFish'in çözümlerini kullanmayı seçmeleri, TinyFish'in sunduğu değerin basit bir teknik uygulamanın ötesinde olduğunu göstermektedir. Bu değerin üç ana alanda kendini gösterdiğini düşünüyorum: uzmanlaşma düzeyi, ölçek ekonomisi ve sürekli yenilik kapasitesi. Uzmanlaşma düzeyi, TinyFish'in kurumsal Web Agent alanına olan derin odaklanmasında kendini gösterir. Genel bir AI platformu yapmaya çalışmıyorlar, bunun yerine işletmelerin ağ otomasyonu konusundaki özel sorunlarını çözmeye odaklanıyorlar.
ICONIQ'in yatırım ekibi, TinyFish'in teknik yeteneklerini yüksek bir şekilde değerlendirdi. Amit Agarwal, "TinyFish'in yenilikçi Web Agent'i, insan davranışlarını ağ üzerinde büyük ölçekte kopyalayabiliyor ve işletmelerin ihtiyaç duyduğu esneklik ve güvenilirliğe sahip. Bu, işletmelerin ve uygulamaların ağ ile etkileşim kurma, istihbarat toplama ve iş akışlarını otomatikleştirme şekillerinde önemli bir dönüşümün temelini atıyor. Başka hiç kimse bu sorunu çözmedi, TinyFish bugün müşterilerin üretim ortamında sonuçlar sağladı."
Ölçek etkisi, onların altyapı yatırımından kaynaklanmaktadır. Aynı anda yüz binlerce Web Ajansı çalıştırabilecek bir altyapının inşası, büyük bir teknik yatırım gerektirir ve bu yatırım çoğu işletme için ekonomik değildir. TinyFish böyle bir altyapıyı inşa etmiştir ve "gezegen ölçeği" işleme kapasitesine sahiptir, bu da onlara önemli bir rekabet engeli yaratmaktadır.
Sürekli yenilik yeteneği en önemli faktör olabilir. Ağ ortamı sürekli değişiyor, yeni bot önleyici teknolojiler, yeni web altyapıları, yeni güvenlik önlemleri peş peşe ortaya çıkıyor. TinyFish'in ekibi bu zorluklarla başa çıkmak için özel olarak çalışıyor ve çözümleri ağ ortamındaki değişikliklerle birlikte sürekli evrim geçiriyor. Kurumsal müşteriler için bu, kendi ana işlerine odaklanabilecekleri anlamına geliyor; ağ otomasyon araçlarının bakımı ve güncellemeleri konusunda endişelenmelerine gerek kalmıyor.
Pazar zamanlaması açısından, yatırımcılar şimdi kurumsal Web Agent patlamasının anahtar anı olduğunu düşünüyor. AI ajanları alanında bir altın madeni heyecanı yaşanıyor, büyük teknoloji şirketleri ve yeni girişimler, statik büyük dil modellerinden karmaşık çok adımlı görevleri yerine getirebilen dinamik ajanlara geçişi kullanmak için yarışıyorlar. TinyFish bu kritik anda teknoloji liderliği ve müşteri tabanı oluşturdu ve bu, hızlı büyüyen pazarda avantajlı bir konum elde etmeleri için koşullar yarattı.
Yeni finansman, TinyFish'e üç ila dört yıllık gelişim fonu sağladı ve bu onların ürün geliştirmeye ve pazarlama operasyonlarını genişletmeye devam etmelerine olanak tanıdı. CEO Sudheesh Nair, hedefin yalnızca işletmelerin maliyetlerini azaltmalarına yardımcı olmak değil, "işletmelere daha fazla para kazandırmak" olduğunu açıkça belirtti. Maliyetleri yalnızca optimize etmek yerine artı değer yaratmaya odaklanan bu iş anlayışı, yatırımcıların olumlu baktığı önemli bir sebep.
AI Agent teknolojisinin ana突破ları ve gelecekteki挑战ları
Teknik açıdan bakıldığında, TinyFish'in başarısı yakın zamanda büyük dil modelleri ve akıl yürütme yeteneklerindeki atılımlara bağlıdır. Geçmişteki otomasyon araçları, kodlanmış kurallara ve betiklere bağımlıydı ve ağ ortamının dinamik değişikliklerine uyum sağlayamıyordu. Ancak günümüz AI modelleri, insan benzeri akıl yürütme yeteneğine sahip olup, web sayfası yapısını anlayabiliyor, arayüz değişikliklerine uyum sağlayabiliyor ve olağanüstü durumları işleyebiliyor. Ancak TinyFish'in gözlemlediği gibi: "Üretken AI ve yeni yayımlanan akıl yürütme modellerindeki ilerlemeler, ağı daha karmaşık hale getiriyor, geleneksel araçların erişimini zorlaştırıyor."
TinyFish'in AI ajanlarının kurumsal ortamlarda karşılaştığı temel zorlukları nasıl çözdüğüne özellikle dikkat ediyorum. Öncelikle doğruluk sorunu. Tüketici düzeyindeki uygulamalar ara sıra hatalara tolerans gösterebilirken, kurumsal düzeydeki uygulamalar doğruluk açısından çok yüksek bir talebe sahiptir. Bir fiyatlandırma hatası veya veri eksikliği önemli ticari kayıplara yol açabilir. TinyFish, operasyonların hassasiyetini ve tutarlılığını sağlamak için patentli altyapısını kullanıyor; bu altyapı öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahipken, kurumsal düzeyde güvenilirlik standartlarını da koruyor.
Ölçeklenebilirlik sorunu da aynı derecede kritik. Bireysel kullanıcılar belki sadece birkaç web sitesini işlemeyi gerektirirken, kurumsal müşteriler aynı anda binlerce platformu izlemek zorundadır. Bu sadece sayıların artışı değil, aynı zamanda niteliksel bir değişimdir. Büyük ölçekli dağıtım, kaynak yönetimi, hata işleme, yük dengeleme gibi karmaşık sorunları göz önünde bulundurmayı gerektirir. TinyFish'in "gezegen seviyesinde ölçek" yeteneği, bu alandaki teknik birikimlerini göstermektedir. Sistemleri, ileri düzey yapay zeka modellerini akıl yürütme ve keşif için kullanır ve ardından bu bilgileri kodlayarak yüksek hızlı, belirleyici büyük ölçekli uygulama gerçekleştirmektedir.
Teknik mimarinin gerçekleştirilme detaylarına bakıldığında, Shuhao Zhang geliştirme sürecinde birçok ilginç teknik kararlarla karşılaştı. Örneğin, AgentQL'in geliştirilmesinde, sayfayı analiz etmek için ekran görüntüsü almak yerine DOM kullanmayı tercih ettiler; bu, AI modelinin eğitim verileri ve teknik sınırlamalar hakkında derin bir anlayışa dayanıyordu. Ayrıca, modern web sayfalarının karmaşık yapısını işlemek için karmaşık bir ön işleme sistemi geliştirdiler; bu sistem, iç içe geçmiş iframe'ler, gölge DOM gibi teknik detayları içeriyordu.
Güvenlik ve uyumluluk başka bir önemli zorluktur. Şirketlerin çevrimiçi davranışları, veri koruma yasaları, rekabet yasaları gibi çeşitli yasal düzenlemelere uymalıdır. TinyFish'in Web Agent'ı, tüm işlemlerin uyumluluk gerekliliklerine uygun olmasını sağlamak için kurumsal düzeyde bir güvenlik durumu ve yönetişim çerçevesi ile donatılmıştır. Özellikle kullanıcı kimlikleri ve kimlik doğrulama durumlarıyla ilgili olarak, Shuhao Zhang röportajda güvenlik risklerine özellikle dikkat çekmiştir: "Kullanıcılara uzaktan tarayıcılarıyla oturumlarını paylaşmalarını kesinlikle tavsiye etmiyorum. Bu oldukça gri bir alan." Şirketlerin AI agent için bağımsız bir kimlik ve kimlik doğrulama sistemi oluşturması gerektiğini önermiştir.
TinyFish'in ağ karmaşıklığını ele alma konusundaki yeniliklerini de fark ettim. Modern web siteleri, otomatik erişimi engellemek için CAPTCHA, davranış analizi, IP kısıtlamaları gibi çeşitli teknolojiler kullanıyor. TinyFish'in Web Ajansı, bu önlemlere uyum sağlayarak kararlı bir erişim yeteneği sürdürebiliyor. Bu uyum sağlama süreci tek seferlik değil, sürekli bir öğrenme ve iyileştirme sürecidir. Hatta bu kısıtlamaları aşmak için gerçek bir tarayıcının parmak izi özelliklerini taklit eden "gizli mod" geliştirdiler.
Ancak zorluklar hâlâ devam ediyor. Shuhao Zhang, sonsuz kaydırma gibi karmaşık senaryolar için henüz mükemmel bir çözüm bulamadıklarını kabul ediyor: "Tanım gereği sonsuzdur. Her zaman bağlam penceresine uyması için kesmek zorundasınız, nerede durduğunuzu hatırlamanız ve yeniden başlamanız gerekiyor." Bu teknik dürüstçe, teknolojinin sınırlarına dair bilinçli bir anlayışlarını yansıtıyor ve gelecekteki teknolojik gelişim için bir yön belirliyor.
Şirketlerin dijital dönüşümü üzerindeki derin etkisi
TinyFish'in temsil ettiği kurumsal Web Agent trendinin, işletmelerin dijital dönüşümü üzerinde derin bir etki yaratacağına inanıyorum. Şirket bloglarında söyledikleri gibi: "Eğer interneti analiz edilebilir verilere dönüştürebilirseniz, bu işletmelere başkalarının sahip olmadığı bir avantaj sağlayacaktır." Geleneksel kurumsal bilgi sistemleri genellikle yapılandırılmış verilere ve API arayüzlerine dayanır, ancak internetteki büyük miktarda değerli bilgi hala yapılandırılmamış bir şekilde mevcuttur. Kurumsal Web Agent, bu bilgileri elde etme ve kullanma konusunda yeni bir yol sunar.
Bu değişimin anlamı yalnızca teknik düzeyde değil, aynı zamanda stratejik düzeydedir. Şirketlerin rekabet avantajı giderek bilgi edinme hızı ve analiz yeteneğine bağlı hale geliyor. Daha hızlı ve daha doğru bir şekilde piyasa bilgisi edinen şirketler, rekabette avantaj elde edebiliyor. TinyFish'in Web Agent'ı, şirketlerin tüm piyasa ortamını gerçek zamanlı olarak izlemelerine olanak tanır; bu yetenek, hızlı değişen ticari ortamda büyük bir değere sahiptir. Sudheesh Nair'ın söylediği gibi, hedefleri şirketlere "daha fazla para kazandırmak" ve yalnızca maliyetleri azaltmak değildir.
Maliyet açısından bakıldığında, Web Agent da önemli faydalar sağladı. Geleneksel piyasa araştırmaları ve rekabet analizi büyük miktarda insan gücü gerektirir ve genellikle gerçek zamanlı güncellemeleri sağlamakta zorluk çeker. Kurumsal Web Agent, 24 saat kesintisiz çalışabilme kapasitesine sahiptir, maliyeti insanlı yöntemlerden çok daha düşüktür ve doğruluğu ve tutarlılığı daha yüksektir. Bu verimlilik artışı, işletmelerin daha fazla kaynağı temel işlerine ve yenilikçi faaliyetlerine yönlendirmesine olanak tanır.
Web Agent'in tedarik zinciri yönetimi, risk kontrolü, pazar tahmini gibi alanlardaki uygulama potansiyelini özellikle önemsiyorum. Tedarik zinciri yönetimi, tedarikçilerin durumu, fiyat değişiklikleri, stok seviyeleri gibi bilgilerin gerçek zamanlı olarak izlenmesini gerektirir. Risk kontrolü, iş üzerinde etkisi olabilecek dış faktörlerin zamanında tespit edilmesini gerektirir. Pazar tahmini, büyük miktarda pazar verisi ve trend bilgisi analizini gerektirir. Bunlar, Web Agent'in önemli bir rol oynayabileceği alanlardır. TinyFish şu anda perakende ve turizm sektörlerine odaklanıyor, ancak onların teknolojisi tamamen diğer sektörlere de genişletilebilir.
Daha da önemlisi, Web Agent, işletmelerin dış bilgileri elde etme yöntemlerini değiştirebilir. Geleneksel modelde, işletmeler genellikle üçüncü taraf veri hizmetleri satın almaya veya araştırma şirketlerine yaptırmaya bağımlıdır. Ancak Web Agent, işletmelerin en güncel ve en doğru bilgileri kaynağından doğrudan elde etmelerini sağlar, ara aşamaları azaltır, bilgiye erişim süresini ve güvenilirliğini artırır. Bu birinci elden bilgiye doğrudan erişim yeteneği, işletmelerin rekabet avantajının önemli bir kaynağı haline gelecektir.
TinyFish, teknik vizyonunda önemli bir noktaya değinmiştir: "Teknoloji en iyi durumda, dikkatini talep etmez. Arka plana geçer ve insanın çalışmasının önemine yol açar." Bu anlayış, onların teknoloji değerine dair derin bir kavrayışını yansıtmaktadır. En iyi kurumsal teknoloji görünmez olmalıdır, böylece kullanıcılar teknik detaylar yerine iş hedeflerine odaklanabilirler. İşte bu, kurumsal Web Agent'in temel değeridir.
Karşılaşılan Zorluklar ve Gelecek Gelişmeler
Kurumsal Web Agent'lerinin geleceği konusunda oldukça iyimser olmama rağmen, bu alan hala bazı önemli zorluklarla karşı karşıya. İlk olarak teknik zorluklar var. Ağ ortamı sürekli değişiyor, yeni bot engelleme teknolojileri ve güvenlik önlemleri sürekli olarak ortaya çıkıyor. Web Agent'lerin bu değişikliklere uyum sağlamak için sürekli evrim geçirmesi gerekiyor. TinyFish bu alanda önemli ilerlemeler kaydetmiş olsa da, bu sonsuz bir teknik yarış. Dediği gibi: "Ağ karmaşıklığını engellerden fırsatlara dönüştürmek."
Hukuk ve etik sorunlar başka bir önemli zorluktur. Çoğu çevrimiçi bilgi açık olmasına rağmen, otomatik erişim hala hukuki ve etik tartışmalara yol açabilir. Farklı ülkeler ve bölgeler, web tarayıcılarıyla ilgili farklı yasal düzenlemelere sahiptir, bu nedenle şirketlerin davranışlarının tüm ilgili yasalar ve yönetmeliklerle uyumlu olmasını sağlamaları gerekir. TinyFish, teknik yetenekler ile uyumluluk gereklilikleri arasında bir denge bulmalıdır. Özellikle veri gizliliği ve kullanıcı kimliği koruma konularında, endüstri standartlarının ve en iyi uygulamaların oluşturulması gerekmektedir.
Rekabetin artması da bir gerçek zorluktur. Kurumsal Web Agent pazarının hızlı büyümesiyle birlikte, giderek daha fazla şirket bu alana girecek. Büyük teknoloji şirketleri kendi çözümlerini geliştirebilirken, özel yazılım şirketleri de rekabetçi ürünler sunabilir. TinyFish'in rekabet avantajını korumak için sürekli yenilik yapması gerekiyor. Ancak mevcut duruma bakıldığında, önemli bir öncelikli avantaj ve teknik engeller oluşturmuş durumdalar.
Takım oluşturma açısından, TinyFish, tipik teknoloji girişimcisi zorluklarıyla karşı karşıya. Shuhao Zhang, röportajda "Kurucu olarak en zor kısım kesinlikle konumlandırma ve iş" dedi ve bu, teknoloji odaklı kurucuların pazarlama konusundaki yaygın zorluklarını yansıtıyor. Ancak, onların kurucu ortağı Keith Zhai'nin medya geçmişi, bu alanda ekibe önemli bir destek sağladı.
TinyFish'in başarılı stratejisinin birkaç anahtar alana odaklanması gerektiğini düşünüyorum. Öncelikle, özellikle karmaşık ağ ortamlarını ve büyük ölçekli dağıtım yeteneklerini ele alarak teknolojik koruma duvarını derinleştirmeye devam etmelidirler. AI çıkarım yetenekleri, ağ uyumluluğu ve kurumsal düzeyde güvenilirlik konularında teknolojik liderliklerini korumaları gerekmektedir. İkincisi, mevcut büyük işletmelerden orta ölçekli işletmeler pazarına genişleyerek müşteri tabanını artırmak. Üçüncüsü, diğer işletme yazılım tedarikçileriyle işbirliği yaparak bir ekosistem oluşturmak ve Web Agent'i daha büyük dijital çözümlerin bir parçası haline getirmek.
Ürün geliştirme yol haritası açısından, TinyFish, AgentQL gibi altyapı araçlarından tam bir kurumsal Web Agent çözümüne doğru evrim geçiriyor. Önümüzdeki bir iki ay içinde şirketi resmi olarak duyurmayı planlıyorlar ve o sırada daha fazla ürün detayı açıklanabilir. Teknik mimari açısından, çalışma zamanı ortamı altyapısı, uygulama katmanındaki iş mantığı işleme ve gözlem, izleme ve kimlik doğrulama sistemlerini içeren tüm teknik yığını inşa ediyorlar.
Sektör gelişimi açısından bakıldığında, kurumsal Web Agent'ın kurumsal teknoloji yığınlarının standart bir parçası haline geleceğini öngörüyorum. Şu anda olduğu gibi, gelecekteki şirketler de dış bilgileri elde etmek ve analiz etmek için Web Agent'ı yaygın olarak kullanacaklar. Bu pazarın ölçeği yüzlerce milyar dolara ulaşabilir ve TinyFish gibi erken aşama katılımcılara büyük büyüme fırsatları sunabilir.
Sonunda, TinyFish'in temsil ettiği şeyin yalnızca yeni bir teknoloji çözümü değil, aynı zamanda işletmelerin ağ dünyasıyla etkileşim biçiminde köklü bir değişim olduğuna inanıyorum. Bilginin rekabet avantajı olduğu bir çağda, ağ bilgilerini daha iyi anlayabilen ve kullanabilen işletmeler sürekli bir rekabet avantajı elde edecekler. TinyFish'in dediği gibi: "Seni etkileyen şeylere odaklan. Diğer her şey için, TinyFish var." Onların 47 milyon dolarlık finansmanı bu dönüşümün yalnızca başlangıcı, gerçek değer yaratma henüz daha sonra geliyor. Ağın karmaşıklığını ticari fırsatlara dönüştürmek, işletme düzeyindeki Web Agent döneminin ana konusu budur.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Kurumsal Web Ajanı geldi, AI'nın şirketler için "tuğla taşımayı" yapmasına izin verin ve büyük paralar kazanın.
Hiç düşündün mü, internetin aslında insanın işleme kapasitesini tamamen aştığını? Bir şirketin her gün binlerce web sitesindeki fiyat değişikliklerini, stok güncellemelerini ve rakip dinamiklerini takip etmesi gerektiğini hayal et. Bu veriler her dakika değişiyor ve geleneksel tarayıcılar ile manuel işlemler buna kesinlikle yanıt veremiyor. TinyFish'in 47 milyon dolarlık A serisi finansmanını tamamladığı haberini gördüğümde, bunun sadece bir finansman turu değil, aynı zamanda kurumsal Web Agent çağının başlangıcı olduğunu fark ettim. AI agent'ların ticari uygulamaları üzerine düşünüyordum, ancak TinyFish'in yaklaşımı bana daha gerçekçi ve yıkıcı bir yön gösterdi: AI agent'ı sadece insanların web'de gezinmesini taklit etmek yerine, kurumsal ölçek, güvenilirlik ve uyumluluk gereksinimlerine göre karmaşık iş iş akışlarını yürütmesini sağlamak.
Bu tur, ICONIQ Capital'ın liderlik ettiği finansman, USVP, Mango Capital, MongoDB Ventures ve Sandberg Bernthal Venture Partners gibi tanınmış yatırım kuruluşlarının katılımını sağladı. Özellikle dikkat çekici olan, Sandberg Bernthal Venture Partners'ın eski Meta yöneticisi Sheryl Sandberg tarafından ortaklaşa kurulan bir fon olması ve onun katılımının projeye önemli bir stratejik değer katmasıdır. Ancak beni gerçekten ilgilendiren şey, TinyFish'in Google, DoorDash, ClassPass gibi Fortune 500 şirketlerinin üretim ortamlarında büyük ölçekli olarak dağıtılmış olması ve her ay milyonlarca işlem gerçekleştirmesidir. Bu, onların demo aşamasından gerçek ticari değere geçişi aştıkları anlamına geliyor ve bu, AI ajanları alanında son derece nadir bir başarıdır.
Kurucu ekibin geçmişi de oldukça dikkat çekici olup, teknolojik derinlik ve ticari içgörünün mükemmel bir birleşimini yansıtmaktadır. CEO Sudheesh Nair, Nutanix'in eski başkanıdır ve kurumsal düzeyde ürün geliştirme ve pazarlama konusunda zengin bir deneyime sahiptir. Kurucu ortak Shuhao Zhang, eski bir Meta mühendisi olup, GraphQL geliştirme çalışmalarına katılmış ve büyük ölçekli sistemler inşa etme konusunda derin bir teknik birikime sahiptir. Diğer bir kurucu ortak Keith Zhai ise eski Wall Street Journal kıdemli muhabiridir; medya geçmişi ekibe benzersiz bir bilgi edinme ve analiz perspektifi kazandırmaktadır. Bu teknik, ticari ve medya deneyimlerinin üçlü birleşimi, onlara ağ otomasyonu konusunda işletmelerin gerçek ihtiyaçlarını anlamak ve çözmek için benzersiz bir bakış açısı kazandırmıştır. Shuhao'nun bir röportajda belirttiği gibi, bir şirket inşa ederken "pazarlama ve konumlandırma gerçekten en zor kısımdır" ve Keith'in medya geçmişi tam olarak bu eksikliği güçlendirmektedir.
AgentQL'den Kurumsal Web Ajanına Teknik Evrim
TinyFish'in gelişim sürecini anlamak, onların teknolojik birikimi hakkında daha derin bir kavrayış kazanmamı sağladı. Bu şirket aslında 20 aydır sessizce çalışıyordu, ancak şu ana kadar gizli moddan resmi olarak çıkmadı. Onların ilk ürünü AgentQL, kurumsal düzeyde Web Agent için önemli bir teknik temel oluşturdu. AgentQL, geliştiricileri uzun zamandır rahatsız eden bir sorunu çözüyor: AI ajanlarının web sayfası öğelerini doğru bir şekilde tanıyıp işlemesini nasıl sağlarız.
Shuhao Zhang, AgentQL'i geliştirirken önemli bir eğilim gözlemledi: "20 ay önce daha temsilci bir dünyaya doğru bir eğilim ve değişim gördüm. O zamanlar hala GPT-3.5'ti, ancak gerçekten akıl yürütme becerisi ve karmaşık görevleri işleme yeteneğini gördüm. Bu nedenle, gerçekten eksik olan, AI ajanlarının ağa erişimi için daha AI yerel bir yoldu." Bu içgörü çok kritik. Geleneksel web otomasyon araçları CSS seçicilerine veya XPath'e dayanıyor; bu yöntemler dinamik olarak üretilen sınıf adları ve sürekli değişen sayfa yapılarıyla karşılaştıklarında sık sık başarısız oluyor. Ancak AgentQL, geliştiricilerin sayfa öğelerini doğal dil kullanarak tanımlamasına olanak tanıyor, örneğin "kırmızı gönder düğmesi" veya "belirli bir içeriğe sahip başlık".
AgentQL'nin teknik mimari üzerindeki tasarım kararlarını özellikle takdir ediyorum. Sayfayı analiz etmek için ekran görüntüsü yerine DOM tabanlı bir yaklaşım seçmesi, bu kararın arkasında derin teknik düşünceler olduğunu gösteriyor. Shuhao, "Dil modeli eğitim veri kümesinde HTML ve DOM verileri, görüntülerden çok daha fazla. Ayrıca ekran görüntüsü almanın fiziksel sınırlamaları var; uzun sayfalar, yatay ve dikey kaydırma, katlanmış panellerin arkasındaki içerik gibi durumlarla karşılaştığınızda, ekran görüntüsü yöntemi bir dizi sınıra sahip." Bu teknik seçim, ekibin AI modelinin yetenek sınırlarını derinlemesine anladığını gösteriyor.
AgentQL'in başarısı TinyFish için önemli bir temel oluşturdu. Artık LangChain, LlamaIndex ve LFlow gibi ana AI çerçevelerine entegre edilmiştir ve yüz milyonlarca API çağrısına hizmet vermektedir. Daha da önemlisi, Chrome uzantısı ve geliştirici araçları konusundaki yenilikleri, geliştiricilerin gerçek dağıtımdan önce sorguların doğruluğunu doğrulamasını sağladı. Bu "görüntüde olduğu gibi" geliştirme deneyimi, kullanım eşiğini büyük ölçüde düşürmüş ve nihai dağıtımın güvenilirliğini artırmıştır. AgentQL'den kurumsal düzeyde Web Agent'a kadar, TinyFish temel araçlardan tam çözüme kadar olan teknik evrim yolunu göstermektedir.
Neden geleneksel ağ otomasyon yöntemleri modası geçti?
Son birkaç yılda gözlemlediğim belirgin bir eğilim var: İnternet giderek daha karmaşık hale geliyor, ancak internet verilerine erişim ve işleme yöntemlerimiz on yıl önce olduğu gibi kalıyor. TinyFish, en son blogunda derin bir gözlemde bulundu: "İnternetin hikayesi her zaman ölçek hikayesidir." İlk birkaç statik sayfadan, milyonlarca Yahoo ve Google'da arama yapılabilir web sitesine, ardından e-ticaret ve sosyal platformlara, nihayetinde tüm işletmeler internet ortamına taşındı. Ancak sorun şu ki, internetin büyüme hızı, onu işleme yeteneğimizden çok daha fazla.
Artık internet bir labirent haline geldi. Bilgiler giriş ekranının arkasında gizleniyor, içerik scriptler ve kişiselleştirme ile değişiyor, fiyatlar her dakika ayarlanıyor. TinyFish'in dediği gibi: "İnternet bir labirent haline geldi, insan ölçeğinde kavranılamaz hale geldi." Geleneksel web kazıma araçları ve otomatik scriptler, modern internet ortamıyla karşılaştıklarında yetersiz kalıyor. Web siteleri dinamik yükleme, bot engelleme önlemleri ve kişiselleştirilmiş içerik kullanıyor, bunlar geleneksel yöntemlerin sıkça başarısız olmasına neden oluyor.
Daha da önemlisi, kurumsal uygulamaların doğruluk, istikrar ve uyumluluk gereksinimleri, bireysel kullanıcıların ihtiyaçlarının çok ötesindedir. TinyFish'in kurucusu Sudheesh Nair bu konuya derin bir anlayışa sahiptir. O, "Günümüz interneti binlerce platform ve milyarlarca sayfa boyunca uzanıyor, ancak şirketler potansiyelini tam olarak değerlendiremiyor, çünkü büyük ölçekli iş değeri yaratmak için gereken işler karmaşık, manuel ve insan yetenekleriyle sınırlıdır." Bu gözlem son derece doğrudur. Çok sayıda şirketin rakip bilgilerini manuel olarak toplamak, piyasa fiyatlarını takip etmek, stok değişikliklerini izlemek için büyük miktarda iş gücü harcadığını gördüm; bu işler hem verimsiz hem de hata yapmaya açıktır.
TinyFish, teknik paylaşımında modern ağ ortamının karmaşıklığını özellikle vurguladı. Shuhao Zhang, "Modern ağ çerçevesinin sınıf adları dinamik olarak oluşturuluyor. Sayfayı yenilediğinizde, bazı web siteleri her şeyi değiştirebilir. İçerik de dinamik. Bu nedenle nth-child, yeni bir afişiniz olduğunda sıralamayı değiştirecek, slayt gösterisi değişecek," dedi. Bu teknik detay, geleneksel CSS seçicilerinin ve XPath yöntemlerinin neden artık güvenilir olmadığını açıklıyor.
TinyFish'in ortaya koyduğu bir görüşü özellikle benimsiyorum: Ağ, tarayıcının yetenek sınırlarını aşmıştır. Bloglarında şöyle yazıyorlar: "Yeni fırsatlar ve gelir yaratmak, binlerce iş akışının binlerce web sitesinde çalışmasına bağlıdır ve her gün milyarlarca değişiklik olur. Hiçbir insan analisti buna ayak uyduramaz. Tüketici araçları, her biri için bireysel olarak bir tarayıcı inşa eden temsilciler, bu yükü taşımak üzere tasarlanmamıştır. Modern işletmelerin ihtiyacı olan şey daha iyi bir tarayıcı değil, ağın karmaşıklığını anlayabilen ve buna uyum sağlayabilen akıllı sistemlerdir."
TinyFish'in kurumsal düzeyde Web Agent devrimi
TinyFish yönteminin dikkatimi çekmesinin nedeni, başlangıçtan itibaren tüketici düzeyi ve kurumsal düzey Web Agent'lar arasındaki temel farklılığı net bir şekilde ayırmalarıdır. Analizlerinde belirttikleri gibi: "Kurumsal düzey Web Agent, tüketici düzeyi tarayıcı ajanından temelde farklıdır." Tüketici düzeyi ajanlar, seyahat planlaması veya tarayıcı geçmişine dayanarak kişiselleştirilmiş öneriler sunmak gibi bireysel görevleri yerine getirmede uzmandır; bunlar, birebir basit görevlerdir. Ancak kurumsal düzey Web Agent, binlerce hatta milyonlarca kez otomatik olarak gerçekleştirilmesi gereken karmaşık iş iş akışlarını otomatikleştirmeli ve başarısız olmamalıdır.
Onların kurumsal düzeydeki Web Agent'ları birkaç temel özelliğe sahip ve bu özellikler bana gerçek bir teknolojik atılım gösteriyor. İlk olarak, sonuç odaklı tasarım; bu agent'lar teknolojik yeteneklerini sergilemek için değil, ölçülebilir iş sonuçları elde etmek için tasarlanmıştır, örneğin gelir artışı, maliyet tasarrufu veya pazar payı artışı gibi. İkincisi, tam iş akışı kapsama; tüm sürecin her aşamasını, yalnızca izole görevleri değil, işleyebilirler. Üçüncüsü, kurumsal düzeyde güvenilirlik ve uyumluluk; bu, onların dünya çapındaki büyük organizasyonların güvenlik, yönetim ve çalışma süreleri konusundaki gereksinimlerini karşılayabilmesi anlamına geliyor.
En çok etkilendiğim şey, onların "gezegen düzeyinde ölçek" yeteneğiydi. TinyFish'in Web Agent'i aynı anda binlerce platformda eylemleri koordine edebilir, bu ölçek geleneksel otomasyon araçlarının ulaşamayacağı bir seviyedir. Hayal edin ki, bir ajan aynı anda dünya genelindeki binlerce e-ticaret sitesinin fiyat değişimlerini izleyebiliyor, rakiplerin promosyon stratejilerini gerçek zamanlı olarak analiz edebiliyor ve bu bilgileri uygulanabilir ticari içgörüler haline getiriyor. Bu sadece bir teknik ilerleme değil, aynı zamanda ticari zeka toplama yöntemlerinde köklü bir değişimdir.
Teknik gerçekleştirme açısından, TinyFish, ağ ortamındaki değişiklikleri anlamak ve uyum sağlamak için ileri düzeyde bir akıl yürütme modeli kullanmıştır. Sistemleri, akıl yürütme ve keşif için gelişmiş AI modelleri kullanarak, ardından bu bilgileri kodlayarak yüksek hızlı, belirleyici büyük ölçekli yürütme sağlamak için kullanılmaktadır. Bu yaklaşım, AI'nın esnekliğini ve geleneksel otomasyonun güvenilirliğini birleştirir. Daha da önemlisi, altyapıları öğrenme, uyum sağlama ve genişleme yeteneğine sahiptir; bu, sistemin kullanım ile birlikte daha akıllı ve güvenilir hale geleceği anlamına gelir.
TinyFish'in güvenlik ve uyumluluk konusundaki düşüncelerini özellikle takdir ediyorum. Kurumsal uygulamalar, tüketici ürünleri gibi veri sızıntısı veya uyumluluk ihlali riskini üstlenemez. TinyFish'in Web Agent'ı, tüm işlemlerin tam kayıt ve denetim izine sahip olmasını sağlamak için kurumsal düzeyde bir güvenlik durumu ve yönetim çerçevesi ile donatılmıştır. Onların vurguladığı gibi: "TinyFish ajanı, kurumsal gereksinimlere uygun ölçek, güvenilirlik ve uyumluluk ile çalışmak üzere özel olarak tasarlanmıştır." Kurumsal ihtiyaçlara bu derin anlayış, onların Fortune 500 şirketlerinde başarılı bir şekilde konuşlandırılabilmelerinin ana nedenidir.
Teknik mimari tasarımında, TinyFish modern AI teknolojilerine derin bir anlayış sergilemektedir. Shuhao Zhang teknik paylaşımında şunları belirtti: "Üretken AI ve yeni yayınlanan akıl yürütme modellerindeki ilerlemeler, ağı daha karmaşık hale getirdi ve geleneksel araçlara erişimi zorlaştırdı." Ancak aynı akıl yürütme modelleri, TinyFish'in kurumsal Web Agent'ine bugünün ağ karmaşıklığını anlama ve işleme yeteneği sağladı ve şirketin operasyonlarını güvenli bir şekilde genişletmesine ve karmaşıklığı ticari avantaja dönüştürmesine olanak tanıdı.
Gerçek ticari vakalar değeri kanıtlıyor
Teori ne kadar iyi olursa olsun, pratik doğrulama gereklidir ve TinyFish bu alandaki performansıyla beni etkiledi. Birçok sektördeki önde gelen şirketlerde büyük ölçekli dağıtımlar gerçekleştirdiler ve bu örnekler kurumsal Web Agent'ın gerçek ticari değerini gösteriyor. Şu anda TinyFish, yüz binlerce kurumsal Web Agent işletiyor ve her ay Fortune 500 şirketleri ve hızlı büyüyen işletmeler için milyonlarca işlem gerçekleştiriyor, bu ölçek başlı başına teknolojinin olgunluğunu ve pazar talebinin gerçekliğini gösteriyor.
Oteller sektöründe, TinyFish'in Google için geliştirdiği Web Agent, uzun süredir var olan bir teknik zorluğu çözdü. Japonya'da binlerce otel, Google'ın arama toplayıcısıyla doğrudan entegre olamayan eski rezervasyon sistemlerini kullanıyor. Geleneksel çözümler, bu otellerin tüm BT sistemlerini güncellemelerini gerektiriyor, bu da pahalı ve uygulanması zor. TinyFish'in Web Agent'ı, bu otellerin envanter bilgilerini otomatik olarak toplayabiliyor, böylece tüketiciler Google otel araması aracılığıyla bu odaları bulup rezervasyon yapabiliyor, otellerin ise herhangi bir altyapı güncellemesine ihtiyaç duymaksızın. Bu durum, kurumsal düzeydeki Web Agent'ın mevcut sistemleri bozmadığı takdirde yeni ticari değerler yaratma yeteneğini mükemmel bir şekilde göstermektedir.
Ulaşım alanında, önde gelen bir taksi çağırma şirketi, TinyFish'i kullanarak her ay milyonlarca fiyat değişkeni toplamakta ve neredeyse gerçek zamanlı dinamik piyasa ayarlamaları gerçekleştirmektedir. Bu yetenek, rakiplerinin fiyat stratejilerine hızlı bir şekilde yanıt verme, kendi fiyatlandırma modelini optimize etme ve nihayetinde piyasa rekabetçiliğini ve kârlılığını artırma imkânı sağlamaktadır. Hayal edin ki, bu verileri toplamak ve analiz etmek için manuel bir yöntem kullanılsaydı, ne kadar insan kaynağına ihtiyaç duyulurdu ve verilerin zamanında ve doğru olmasını sağlamak da oldukça zor olurdu.
E-ticaret alanındaki uygulamalar, Web Agent'ın güçlü yeteneklerini daha da gösteriyor. Küresel markalar, aynı anda binlerce perakende web sitesindeki rakip fiyatlarını takip edebilir, envanter değişikliklerini izleyebilir ve promosyon verilerini toplayabilir. Bu gerçek zamanlı pazar istihbaratı, işletmelerin fiyatlandırma stratejilerini hızlı bir şekilde ayarlamalarına, yeni pazar fırsatları keşfetmelerine ve önemli ticari bilgileri kaçırmamalarına olanak tanır. Daha da önemlisi, bu verilerin toplanması ve analizi tamamen otomatik hale getirilmiştir, bu da operasyonel maliyetleri büyük ölçüde azaltmaktadır.
TinyFish'in müşteri kapsamı da sürekli olarak genişliyor. Google ve DoorDash gibi teknoloji devlerinin yanı sıra ClassPass gibi büyüyen şirketler de hizmetlerini kullanıyor. Bu, kurumsal Web Agent'ın değerinin yalnızca büyük işletmelerle sınırlı olmadığını, orta ölçekli şirketlerin de bundan fayda sağlayabileceğini gösteriyor. Özellikle perakende ve turizm sektöründe, TinyFish dinamik fiyat izleme gibi ana uygulama senaryolarına odaklanıyor ve işletmelerin rakiplerinin fiyatlarını, promosyonlarını, teslimat sürelerini ve stok seviyelerini gerçek zamanlı olarak takip etmelerine yardımcı oluyor.
DoorDash veri bilimi direktörü Abhi Shah'ın yorumu özellikle ikna edici: "TinyFish platformu, ağ etkileşimi karmaşıklığını büyük ölçekli olarak yönetiyor. DoorDash dışında, TinyFish ayrıca oteller, e-ticaret ve pazar platformlarındaki yüksek riskli iş akışlarını destekliyor, işletmelere değişen ağ verilerini yakalamalarına, daha hızlı hareket etmelerine ve sürekli değişimi ölçülebilir sonuçlara dönüştürmelerine yardımcı oluyor." Gerçek kullanıcıdan gelen bu tür bir onay, herhangi bir teknik sunumdan daha ikna edicidir.
Ticaret modeli açısından bakıldığında, TinyFish'in başarısı, teknolojinin yeniliğini aramak yerine işletmelerin gerçek acı noktalarını çözmeye odaklanmalarında yatıyor. Geleneksel olarak, bu görevler büyük offshore ekipler tarafından manuel veri girişi ile ya da özel yazılım betikleri ile işleniyordu, ancak bu betikler web tasarımı değiştiğinde sıklıkla başarısız oluyordu. TinyFish, hızlı değişen çevrimiçi ortamla başa çıkmak için AI destekli bir yaklaşım sunarak daha sağlam ve ölçeklenebilir bir çözüm sağlıyor.
Yatırımcılar bu yönde neden umutlu?
ICONIQ Capital'ın bu finansman turundaki liderliği, beni birçok şey düşünmeye sevk etti. Büyüme aşamasındaki yatırımlara odaklanan birinci sınıf bir VC olarak, ICONIQ'nin yatırımları genellikle derin stratejik hesaplamalara sahiptir. Ortakları Amit Agarwal, yatırım kararlarını açıklarken bir anahtar noktaya değindi: TinyFish, büyük ölçekli müşterilerde ürünleştirilmiş bir dağıtım gerçekleştirmiştir ve bu müşterilerin kendilerine benzer sistemler inşa etmek için yeterli geliştirme kaynaklarına sahipler. "Onlar bunu operasyonel hale getirdiler, ürünleştirdiler ve tüm iç geliştirme kaynaklarına sahip olan iki büyük müşteri için büyük ölçekli dağıtım gerçekleştirdiler." dedi Agarwal.
Bu gözlem oldukça önemlidir. Google ve DoorDash gibi teknoloji şirketleri, tamamen kendi ağ otomasyon araçlarını geliştirme kapasitesine sahipken, TinyFish'in çözümlerini kullanmayı seçmeleri, TinyFish'in sunduğu değerin basit bir teknik uygulamanın ötesinde olduğunu göstermektedir. Bu değerin üç ana alanda kendini gösterdiğini düşünüyorum: uzmanlaşma düzeyi, ölçek ekonomisi ve sürekli yenilik kapasitesi. Uzmanlaşma düzeyi, TinyFish'in kurumsal Web Agent alanına olan derin odaklanmasında kendini gösterir. Genel bir AI platformu yapmaya çalışmıyorlar, bunun yerine işletmelerin ağ otomasyonu konusundaki özel sorunlarını çözmeye odaklanıyorlar.
ICONIQ'in yatırım ekibi, TinyFish'in teknik yeteneklerini yüksek bir şekilde değerlendirdi. Amit Agarwal, "TinyFish'in yenilikçi Web Agent'i, insan davranışlarını ağ üzerinde büyük ölçekte kopyalayabiliyor ve işletmelerin ihtiyaç duyduğu esneklik ve güvenilirliğe sahip. Bu, işletmelerin ve uygulamaların ağ ile etkileşim kurma, istihbarat toplama ve iş akışlarını otomatikleştirme şekillerinde önemli bir dönüşümün temelini atıyor. Başka hiç kimse bu sorunu çözmedi, TinyFish bugün müşterilerin üretim ortamında sonuçlar sağladı."
Ölçek etkisi, onların altyapı yatırımından kaynaklanmaktadır. Aynı anda yüz binlerce Web Ajansı çalıştırabilecek bir altyapının inşası, büyük bir teknik yatırım gerektirir ve bu yatırım çoğu işletme için ekonomik değildir. TinyFish böyle bir altyapıyı inşa etmiştir ve "gezegen ölçeği" işleme kapasitesine sahiptir, bu da onlara önemli bir rekabet engeli yaratmaktadır.
Sürekli yenilik yeteneği en önemli faktör olabilir. Ağ ortamı sürekli değişiyor, yeni bot önleyici teknolojiler, yeni web altyapıları, yeni güvenlik önlemleri peş peşe ortaya çıkıyor. TinyFish'in ekibi bu zorluklarla başa çıkmak için özel olarak çalışıyor ve çözümleri ağ ortamındaki değişikliklerle birlikte sürekli evrim geçiriyor. Kurumsal müşteriler için bu, kendi ana işlerine odaklanabilecekleri anlamına geliyor; ağ otomasyon araçlarının bakımı ve güncellemeleri konusunda endişelenmelerine gerek kalmıyor.
Pazar zamanlaması açısından, yatırımcılar şimdi kurumsal Web Agent patlamasının anahtar anı olduğunu düşünüyor. AI ajanları alanında bir altın madeni heyecanı yaşanıyor, büyük teknoloji şirketleri ve yeni girişimler, statik büyük dil modellerinden karmaşık çok adımlı görevleri yerine getirebilen dinamik ajanlara geçişi kullanmak için yarışıyorlar. TinyFish bu kritik anda teknoloji liderliği ve müşteri tabanı oluşturdu ve bu, hızlı büyüyen pazarda avantajlı bir konum elde etmeleri için koşullar yarattı.
Yeni finansman, TinyFish'e üç ila dört yıllık gelişim fonu sağladı ve bu onların ürün geliştirmeye ve pazarlama operasyonlarını genişletmeye devam etmelerine olanak tanıdı. CEO Sudheesh Nair, hedefin yalnızca işletmelerin maliyetlerini azaltmalarına yardımcı olmak değil, "işletmelere daha fazla para kazandırmak" olduğunu açıkça belirtti. Maliyetleri yalnızca optimize etmek yerine artı değer yaratmaya odaklanan bu iş anlayışı, yatırımcıların olumlu baktığı önemli bir sebep.
AI Agent teknolojisinin ana突破ları ve gelecekteki挑战ları
Teknik açıdan bakıldığında, TinyFish'in başarısı yakın zamanda büyük dil modelleri ve akıl yürütme yeteneklerindeki atılımlara bağlıdır. Geçmişteki otomasyon araçları, kodlanmış kurallara ve betiklere bağımlıydı ve ağ ortamının dinamik değişikliklerine uyum sağlayamıyordu. Ancak günümüz AI modelleri, insan benzeri akıl yürütme yeteneğine sahip olup, web sayfası yapısını anlayabiliyor, arayüz değişikliklerine uyum sağlayabiliyor ve olağanüstü durumları işleyebiliyor. Ancak TinyFish'in gözlemlediği gibi: "Üretken AI ve yeni yayımlanan akıl yürütme modellerindeki ilerlemeler, ağı daha karmaşık hale getiriyor, geleneksel araçların erişimini zorlaştırıyor."
TinyFish'in AI ajanlarının kurumsal ortamlarda karşılaştığı temel zorlukları nasıl çözdüğüne özellikle dikkat ediyorum. Öncelikle doğruluk sorunu. Tüketici düzeyindeki uygulamalar ara sıra hatalara tolerans gösterebilirken, kurumsal düzeydeki uygulamalar doğruluk açısından çok yüksek bir talebe sahiptir. Bir fiyatlandırma hatası veya veri eksikliği önemli ticari kayıplara yol açabilir. TinyFish, operasyonların hassasiyetini ve tutarlılığını sağlamak için patentli altyapısını kullanıyor; bu altyapı öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahipken, kurumsal düzeyde güvenilirlik standartlarını da koruyor.
Ölçeklenebilirlik sorunu da aynı derecede kritik. Bireysel kullanıcılar belki sadece birkaç web sitesini işlemeyi gerektirirken, kurumsal müşteriler aynı anda binlerce platformu izlemek zorundadır. Bu sadece sayıların artışı değil, aynı zamanda niteliksel bir değişimdir. Büyük ölçekli dağıtım, kaynak yönetimi, hata işleme, yük dengeleme gibi karmaşık sorunları göz önünde bulundurmayı gerektirir. TinyFish'in "gezegen seviyesinde ölçek" yeteneği, bu alandaki teknik birikimlerini göstermektedir. Sistemleri, ileri düzey yapay zeka modellerini akıl yürütme ve keşif için kullanır ve ardından bu bilgileri kodlayarak yüksek hızlı, belirleyici büyük ölçekli uygulama gerçekleştirmektedir.
Teknik mimarinin gerçekleştirilme detaylarına bakıldığında, Shuhao Zhang geliştirme sürecinde birçok ilginç teknik kararlarla karşılaştı. Örneğin, AgentQL'in geliştirilmesinde, sayfayı analiz etmek için ekran görüntüsü almak yerine DOM kullanmayı tercih ettiler; bu, AI modelinin eğitim verileri ve teknik sınırlamalar hakkında derin bir anlayışa dayanıyordu. Ayrıca, modern web sayfalarının karmaşık yapısını işlemek için karmaşık bir ön işleme sistemi geliştirdiler; bu sistem, iç içe geçmiş iframe'ler, gölge DOM gibi teknik detayları içeriyordu.
Güvenlik ve uyumluluk başka bir önemli zorluktur. Şirketlerin çevrimiçi davranışları, veri koruma yasaları, rekabet yasaları gibi çeşitli yasal düzenlemelere uymalıdır. TinyFish'in Web Agent'ı, tüm işlemlerin uyumluluk gerekliliklerine uygun olmasını sağlamak için kurumsal düzeyde bir güvenlik durumu ve yönetişim çerçevesi ile donatılmıştır. Özellikle kullanıcı kimlikleri ve kimlik doğrulama durumlarıyla ilgili olarak, Shuhao Zhang röportajda güvenlik risklerine özellikle dikkat çekmiştir: "Kullanıcılara uzaktan tarayıcılarıyla oturumlarını paylaşmalarını kesinlikle tavsiye etmiyorum. Bu oldukça gri bir alan." Şirketlerin AI agent için bağımsız bir kimlik ve kimlik doğrulama sistemi oluşturması gerektiğini önermiştir.
TinyFish'in ağ karmaşıklığını ele alma konusundaki yeniliklerini de fark ettim. Modern web siteleri, otomatik erişimi engellemek için CAPTCHA, davranış analizi, IP kısıtlamaları gibi çeşitli teknolojiler kullanıyor. TinyFish'in Web Ajansı, bu önlemlere uyum sağlayarak kararlı bir erişim yeteneği sürdürebiliyor. Bu uyum sağlama süreci tek seferlik değil, sürekli bir öğrenme ve iyileştirme sürecidir. Hatta bu kısıtlamaları aşmak için gerçek bir tarayıcının parmak izi özelliklerini taklit eden "gizli mod" geliştirdiler.
Ancak zorluklar hâlâ devam ediyor. Shuhao Zhang, sonsuz kaydırma gibi karmaşık senaryolar için henüz mükemmel bir çözüm bulamadıklarını kabul ediyor: "Tanım gereği sonsuzdur. Her zaman bağlam penceresine uyması için kesmek zorundasınız, nerede durduğunuzu hatırlamanız ve yeniden başlamanız gerekiyor." Bu teknik dürüstçe, teknolojinin sınırlarına dair bilinçli bir anlayışlarını yansıtıyor ve gelecekteki teknolojik gelişim için bir yön belirliyor.
Şirketlerin dijital dönüşümü üzerindeki derin etkisi
TinyFish'in temsil ettiği kurumsal Web Agent trendinin, işletmelerin dijital dönüşümü üzerinde derin bir etki yaratacağına inanıyorum. Şirket bloglarında söyledikleri gibi: "Eğer interneti analiz edilebilir verilere dönüştürebilirseniz, bu işletmelere başkalarının sahip olmadığı bir avantaj sağlayacaktır." Geleneksel kurumsal bilgi sistemleri genellikle yapılandırılmış verilere ve API arayüzlerine dayanır, ancak internetteki büyük miktarda değerli bilgi hala yapılandırılmamış bir şekilde mevcuttur. Kurumsal Web Agent, bu bilgileri elde etme ve kullanma konusunda yeni bir yol sunar.
Bu değişimin anlamı yalnızca teknik düzeyde değil, aynı zamanda stratejik düzeydedir. Şirketlerin rekabet avantajı giderek bilgi edinme hızı ve analiz yeteneğine bağlı hale geliyor. Daha hızlı ve daha doğru bir şekilde piyasa bilgisi edinen şirketler, rekabette avantaj elde edebiliyor. TinyFish'in Web Agent'ı, şirketlerin tüm piyasa ortamını gerçek zamanlı olarak izlemelerine olanak tanır; bu yetenek, hızlı değişen ticari ortamda büyük bir değere sahiptir. Sudheesh Nair'ın söylediği gibi, hedefleri şirketlere "daha fazla para kazandırmak" ve yalnızca maliyetleri azaltmak değildir.
Maliyet açısından bakıldığında, Web Agent da önemli faydalar sağladı. Geleneksel piyasa araştırmaları ve rekabet analizi büyük miktarda insan gücü gerektirir ve genellikle gerçek zamanlı güncellemeleri sağlamakta zorluk çeker. Kurumsal Web Agent, 24 saat kesintisiz çalışabilme kapasitesine sahiptir, maliyeti insanlı yöntemlerden çok daha düşüktür ve doğruluğu ve tutarlılığı daha yüksektir. Bu verimlilik artışı, işletmelerin daha fazla kaynağı temel işlerine ve yenilikçi faaliyetlerine yönlendirmesine olanak tanır.
Web Agent'in tedarik zinciri yönetimi, risk kontrolü, pazar tahmini gibi alanlardaki uygulama potansiyelini özellikle önemsiyorum. Tedarik zinciri yönetimi, tedarikçilerin durumu, fiyat değişiklikleri, stok seviyeleri gibi bilgilerin gerçek zamanlı olarak izlenmesini gerektirir. Risk kontrolü, iş üzerinde etkisi olabilecek dış faktörlerin zamanında tespit edilmesini gerektirir. Pazar tahmini, büyük miktarda pazar verisi ve trend bilgisi analizini gerektirir. Bunlar, Web Agent'in önemli bir rol oynayabileceği alanlardır. TinyFish şu anda perakende ve turizm sektörlerine odaklanıyor, ancak onların teknolojisi tamamen diğer sektörlere de genişletilebilir.
Daha da önemlisi, Web Agent, işletmelerin dış bilgileri elde etme yöntemlerini değiştirebilir. Geleneksel modelde, işletmeler genellikle üçüncü taraf veri hizmetleri satın almaya veya araştırma şirketlerine yaptırmaya bağımlıdır. Ancak Web Agent, işletmelerin en güncel ve en doğru bilgileri kaynağından doğrudan elde etmelerini sağlar, ara aşamaları azaltır, bilgiye erişim süresini ve güvenilirliğini artırır. Bu birinci elden bilgiye doğrudan erişim yeteneği, işletmelerin rekabet avantajının önemli bir kaynağı haline gelecektir.
TinyFish, teknik vizyonunda önemli bir noktaya değinmiştir: "Teknoloji en iyi durumda, dikkatini talep etmez. Arka plana geçer ve insanın çalışmasının önemine yol açar." Bu anlayış, onların teknoloji değerine dair derin bir kavrayışını yansıtmaktadır. En iyi kurumsal teknoloji görünmez olmalıdır, böylece kullanıcılar teknik detaylar yerine iş hedeflerine odaklanabilirler. İşte bu, kurumsal Web Agent'in temel değeridir.
Karşılaşılan Zorluklar ve Gelecek Gelişmeler
Kurumsal Web Agent'lerinin geleceği konusunda oldukça iyimser olmama rağmen, bu alan hala bazı önemli zorluklarla karşı karşıya. İlk olarak teknik zorluklar var. Ağ ortamı sürekli değişiyor, yeni bot engelleme teknolojileri ve güvenlik önlemleri sürekli olarak ortaya çıkıyor. Web Agent'lerin bu değişikliklere uyum sağlamak için sürekli evrim geçirmesi gerekiyor. TinyFish bu alanda önemli ilerlemeler kaydetmiş olsa da, bu sonsuz bir teknik yarış. Dediği gibi: "Ağ karmaşıklığını engellerden fırsatlara dönüştürmek."
Hukuk ve etik sorunlar başka bir önemli zorluktur. Çoğu çevrimiçi bilgi açık olmasına rağmen, otomatik erişim hala hukuki ve etik tartışmalara yol açabilir. Farklı ülkeler ve bölgeler, web tarayıcılarıyla ilgili farklı yasal düzenlemelere sahiptir, bu nedenle şirketlerin davranışlarının tüm ilgili yasalar ve yönetmeliklerle uyumlu olmasını sağlamaları gerekir. TinyFish, teknik yetenekler ile uyumluluk gereklilikleri arasında bir denge bulmalıdır. Özellikle veri gizliliği ve kullanıcı kimliği koruma konularında, endüstri standartlarının ve en iyi uygulamaların oluşturulması gerekmektedir.
Rekabetin artması da bir gerçek zorluktur. Kurumsal Web Agent pazarının hızlı büyümesiyle birlikte, giderek daha fazla şirket bu alana girecek. Büyük teknoloji şirketleri kendi çözümlerini geliştirebilirken, özel yazılım şirketleri de rekabetçi ürünler sunabilir. TinyFish'in rekabet avantajını korumak için sürekli yenilik yapması gerekiyor. Ancak mevcut duruma bakıldığında, önemli bir öncelikli avantaj ve teknik engeller oluşturmuş durumdalar.
Takım oluşturma açısından, TinyFish, tipik teknoloji girişimcisi zorluklarıyla karşı karşıya. Shuhao Zhang, röportajda "Kurucu olarak en zor kısım kesinlikle konumlandırma ve iş" dedi ve bu, teknoloji odaklı kurucuların pazarlama konusundaki yaygın zorluklarını yansıtıyor. Ancak, onların kurucu ortağı Keith Zhai'nin medya geçmişi, bu alanda ekibe önemli bir destek sağladı.
TinyFish'in başarılı stratejisinin birkaç anahtar alana odaklanması gerektiğini düşünüyorum. Öncelikle, özellikle karmaşık ağ ortamlarını ve büyük ölçekli dağıtım yeteneklerini ele alarak teknolojik koruma duvarını derinleştirmeye devam etmelidirler. AI çıkarım yetenekleri, ağ uyumluluğu ve kurumsal düzeyde güvenilirlik konularında teknolojik liderliklerini korumaları gerekmektedir. İkincisi, mevcut büyük işletmelerden orta ölçekli işletmeler pazarına genişleyerek müşteri tabanını artırmak. Üçüncüsü, diğer işletme yazılım tedarikçileriyle işbirliği yaparak bir ekosistem oluşturmak ve Web Agent'i daha büyük dijital çözümlerin bir parçası haline getirmek.
Ürün geliştirme yol haritası açısından, TinyFish, AgentQL gibi altyapı araçlarından tam bir kurumsal Web Agent çözümüne doğru evrim geçiriyor. Önümüzdeki bir iki ay içinde şirketi resmi olarak duyurmayı planlıyorlar ve o sırada daha fazla ürün detayı açıklanabilir. Teknik mimari açısından, çalışma zamanı ortamı altyapısı, uygulama katmanındaki iş mantığı işleme ve gözlem, izleme ve kimlik doğrulama sistemlerini içeren tüm teknik yığını inşa ediyorlar.
Sektör gelişimi açısından bakıldığında, kurumsal Web Agent'ın kurumsal teknoloji yığınlarının standart bir parçası haline geleceğini öngörüyorum. Şu anda olduğu gibi, gelecekteki şirketler de dış bilgileri elde etmek ve analiz etmek için Web Agent'ı yaygın olarak kullanacaklar. Bu pazarın ölçeği yüzlerce milyar dolara ulaşabilir ve TinyFish gibi erken aşama katılımcılara büyük büyüme fırsatları sunabilir.
Sonunda, TinyFish'in temsil ettiği şeyin yalnızca yeni bir teknoloji çözümü değil, aynı zamanda işletmelerin ağ dünyasıyla etkileşim biçiminde köklü bir değişim olduğuna inanıyorum. Bilginin rekabet avantajı olduğu bir çağda, ağ bilgilerini daha iyi anlayabilen ve kullanabilen işletmeler sürekli bir rekabet avantajı elde edecekler. TinyFish'in dediği gibi: "Seni etkileyen şeylere odaklan. Diğer her şey için, TinyFish var." Onların 47 milyon dolarlık finansmanı bu dönüşümün yalnızca başlangıcı, gerçek değer yaratma henüz daha sonra geliyor. Ağın karmaşıklığını ticari fırsatlara dönüştürmek, işletme düzeyindeki Web Agent döneminin ana konusu budur.