Geliştiricilerin sunucu yönetimi olmadan ajan dağıtmasına olanak tanıyan bulut altyapısıyla tanınan Vercel, sessizce yapay zeka yazılımlarının en merkezi şirketlerinden biri haline geldi. Şirket şu anda günde 6 milyon dağıtım görüyor, bunların yarısı kodlama ajanları tarafından tetikleniyor ve şirketin yapay zeka ağ geçidinden günde 1 trilyondan fazla token akıyor.
Geçtiğimiz hafta düzenlenen ShipNYC konferansının ardından Vercel CEO'su Guillermo Rauch ile bir araya gelerek yapay zekadaki bu döneme ve Vercel gibi platform şirketlerinin büyük laboratuvarlarla nasıl rekabet ettiğine dair görüşlerini aldık. İşte hafifçe düzenlenmiş röportaj metni.
Toplulukta bu yıl farklı bir enerji olduğu hissediliyor, daha az pilot program ve daha çok işleri pratikte nasıl iyi çalıştıracağına odaklanma var. Bunu müşterilerinizde çok gördüğünüze eminim, ama Vercel içinde bu yolculuğun nasıl ilerlediğini merak ediyorum.
Geçen yıl prototip oluşturma yılıydı. Sınır tanımaz, ajanları serbest bırak, herkes inşa edebilir, vesaire. Bunu yaptık ve çok şey öğrendik çünkü şirket içinde yüzlerce ajan organik olarak geliştirildi ve dağıtıldı. Ardından ajanların üretimdeki gerçekleriyle ve bazı zorluklarla karşılaşmaya başladık.
Benim için en büyük ders, ajanların iki öldürücü uygulaması oldu. Birincisi elbette kodlama ajanı. Bu, dünyadaki token kullanımının büyük kısmını yönlendiriyor, ancak bu kadar çok yazılım ürettiğinizde onu koyacak bir yer bulmanız gerekiyor. Ajanların ikinci öldürücü uygulaması ise şirketi yönetmenize yardımcı olan iç ajan. Buradaki zorluk, verilere güvenli bir şekilde nasıl erişileceği, ajanın ne yaptığının nasıl denetleneceği ve ajanın bir işi tamamlamak için yapmak zorunda kaldığı tüm araç çağrıları ve erişim kontrollerinin izinin nasıl tutulacağı.
Bunu çözmek için Eve adını verdiğimiz bir çerçeve geliştirdik. Bu çerçevede ajanların talimatlarını ve becerilerini doğal dilde belirleyebiliyorsunuz. Bir diğer araç ise Vercel Sandbox. Burada ajanı küçük bir kafese koyuyorsunuz. Ajan hâlâ zekasını ifade etme özgürlüğüne sahip, ancak hangi verilere erişebileceği ve hangi verilerin kum havuzundan çıkabileceği konusunda politikalar uygulayabiliyorsunuz.
Bu tür sorunlardan kaçınmanıza nasıl yardımcı oluyor?
Sandbox için en büyük avantaj veri kontrolü. Yapay zekanın gerçek bir riski, her zaman düşündüğüm şey, Devin veya Cursor gibi bir kodlama IDE'si kullandığınızda, yanlış ayarlardaysanız tüm kod tabanınız üzerinde eğitim yapabilirler. Airbus başkanıyla bunun hakkında konuştuğumu hatırlıyorum. Havacılık mühendisliği için onlarca yıllık çok özel C++ kod birikiminiz var. Birisi gelip yanlış geliştirici aracını kuruyor ve tüm kod eğitim için buluta gidiyor.
İkinci öldürücü kullanım durumu hakkında daha fazla bilgi almak isterim. Kodlama ajanlarını hepimiz biliyoruz, ama pratikte bir iç kurumsal ajan neye benziyor?
Vercel ofisinde bir satış temsilcisi oturuyor. Mevcut hesaplar üzerinde çalışıyor. Görevi mevcut hesapları büyütmek. Onun gibi insanlar için darboğaz yaratıcılıkları, zekaları veya ilişki kurma yetenekleri değil, veri oldu. 'Hangi hesapların daha hızlı büyüdüğünü anlamıyorum. İşime öncelik verebilmem için son iki haftada en çok koltuk ekleyen beş hesabı bana ver.' Geçmişte bu soruyu soramazdı. Yeni bir satış panosu için ilk çeyrek projesinin tamamlanmasını beklemek zorundaydı.
Vercel'de yıllarca bu darboğazda kaldık ve bu gerçekten sinir bozucuydu çünkü Ar-Ge tarafında dünyanın en hızlı hareket eden şirketiyiz. Ancak satış motoru, Salesforce mühendisliği tarafında çok beceriksizdim. Başladığımda hayatımda hiç Salesforce açmamıştım.
Artık tüm şirket genelinde etki yaratabileceğimi hissediyorum çünkü Eve, müşteriye yönelik ajanlarımız için kullanılabiliyor ve üretkenliği artırmak için de kullanılabiliyor. Aynı teknoloji, sadece API'ler. Ajanlar şirketleri açılmaya zorluyor ve bunun uzun vadede çarpıcı etkileri olacak. Bu SaaS devlerinin çoğu tüm krallıklarını verilerinizi hapsetmek üzerine kurdu ve bu ajanlarla uyumsuz.
Büyük yapay zeka laboratuvarlarıyla müşteri ilişkilerinin nasıl değiştiğini görüyorsunuz?
Geçen yıl birçok kişi tek bir laboratuvar ortağı seçiyordu - her şeyi OpenAI veya Anthropic üzerine kuracaklarını söylüyorlardı. Şimdi ise diyorlar ki, bunun nasıl çalıştığını anlıyorum - model, koşum takımı, veri platformu, kum havuzu, ağ geçidi - her parça tak ve çalıştır. OpenAI kullanabilirsiniz, Anthropic kullanabilirsiniz veya Gemini kullanabilirsiniz. Gemini'de çok büyüme görüyoruz, haberlerde çok yer almasa da, çünkü insanlar artık üretim için optimize ediyor. Gerçek şu ki, üretim için optimize ettiğinizde fiyat/performansa bakmaya başlıyorsunuz ve Gemini modelleri harika fiyat/performans özelliklerine sahip. Ayrıca açık modeller de getiriyorsunuz, bu yüzden Deepseek ve GLM-5.2 yükselişte. Veriler yalan söylemez.
Laboratuvarlarla doğrudan rekabet ettiğiniz alanlar da var, değil mi? Geçen hafta OpenAI, OpenAI ortamından ayrılmadan doğrudan web'e yayın yapan yeni bir araç seti yayınladı.
Küçük web sitelerini barındırmaları onlar için doğal bir sonraki adım. Ve bu bizim için harika bir fırsat çünkü artık insanlar ChatGPT'yi web sitesi yapma aracı olarak düşünecek. Ardından modele web barındırma hakkında soru sormaya devam ederlerse, model bizi önerecek. Ama haklısınız, modeller veya platformlar daha fazla yetenek ekledikçe, zaten var olan altyapı platformlarıyla doğrudan rekabete giriyorlar.
Bu noktada gerçekten model ve ajanın birbirine bağlanıp bağlanmayacağına karar veriyoruz. Tüm zekanızı tek bir yerden mi alıyorsunuz? Yoksa bir sağlayıcıdan bir modül, bir kütüphane veya bir yapı taşı alıp üzerine mi inşa ediyorsunuz? Bu daha çok yazılım mühendisliğinin her zaman olduğu gibi ve biz de tam olarak bunu pazara sunuyoruz. Bu neslin AWS'si olacağız, bu yüzden açık protokollerin olduğu bir dünya için savaşıyoruz.
