İçeriğe atla
Bu sayfa, İngilizce orijinalinden AI destekli olarak çevrilmiştir. Hata görürsen işaretle.

Osistan

Gerçekten production'da çalışan AI operasyon asistanı.


Sorun

Operasyon ekipleri tekrarlayan sorgular, e-posta triyajı, son tarih takibi ve insanların kafasında yaşayan bilgi yüzünden boğuluyor. Ticari AI araçları ya çok pahalı ya da senin özel iş bağlamını anlamıyor.

Yaklaşım

3 katmanlı mimari — deterministik motor, cron job'ları, e-posta parsing ve son tarih hesaplamalarını LLM dahiliyeti olmadan ve hallucination olmadan yönetiyor. Context assembler, pozisyon bilinçli yerleştirmeyle optimal token pencereleri oluşturuyor. Zeka katmanı yalnızca düşünüyor — veri çekmiyor, dosya parse etmiyor.

50 tool ile başladım. LLM, zekasını tool seçimine harcıyordu, düşünmek yerine. 3 write channel'a indirgedim: db_write, slack_send, file_create. Her şey değişti.

Önemli Detaylar

Zorluklar

Token bütçe yönetimi. Soul file tam haliyle 27K token'dı — her istek için çok pahalı. Çözüm: progressive disclosure. 3.9K'lık bir core kişilik her zaman yükleniyor. Alan-spesifik bölümler (sözleşmeler, eskalasyon, raporlama) konuşma konusuna göre isteğe bağlı yükleniyor.

E-posta gürültüsü. 5 kategoride 472 e-posta göndereni. Filtreleme olmadan model, otobüs şirketi rota e-postalarını partner iletişimleriyle karıştırıyordu. Çözüm: firma spesifik filtrelemeyle gönderen etiketleme. Biri belirli bir şirketi sorduğunda yalnızca o şirketin e-postaları yüzeye çıkıyor.

Feedback döngüsü olmadan öz-gözlem. Ajan, görevlerinin 24 saat içinde iptal edilip edilmediğini (kötü sinyal) ya da 48 saat boyunca görmezden gelinip gelinmediğini (gürültü sinyali) takip ediyor. Bu veri, soul file'ı iyileştiren aylık incelemelere giriyor — ama ajan kendi talimatlarını hiçbir zaman otomatik olarak değiştirmiyor. Önce bir insan kalıpları inceliyor.

Stack

Claude Opus 4.6 + Sonnet 4.6 · Python · PostgreSQL · pgvector · Slack Bolt · Raspberry Pi · Tailscale · PM2