What does "platform-native AI" actually mean, vs. a chatbot bolted onto an API?

Most AI integration tools are wrappers: an LLM on top of a fixed set of API calls. APIANT's AI operates inside the full integration platform. The Co-Pilot writes connectors. Agents call 500+ prebuilt integrations, trigger automations, and execute multi-step workflows with full access to your business logic. It is AI as an operator of the platform, not a conversational layer in front of it.

Which LLM powers the Co-Pilot and agents, and can we bring our own model?

APIANT is model-agnostic. The Co-Pilot and agents run on current frontier models by default, and MCP Servers expose your integrations as tools any compatible LLM can call (including models you host yourself). If compliance requires a specific model or deployment region, we work through that during onboarding.

How much does the Co-Pilot actually do on its own, and what still needs human review?

The Co-Pilot reads the API docs, determines authentication, generates ingredients (individual operations), tests them against live endpoints, and self-corrects when something fails. A workflow architect still reviews the ingredients before wiring them into customer-facing automations, the same way you would review any new connector. The Co-Pilot removes the grunt work of reading docs and writing boilerplate, not the judgment of deciding what to deploy.

How are AI agents prevented from taking destructive actions?

Agents operate with explicit goals and a scoped set of tools; they cannot call anything you have not exposed to them. You define guardrails at the automation layer (approval steps, conditional branches, rate caps, audit logging). Every agent action runs through the same execution engine as human-triggered automations, so everything is logged with full request and response bodies. You get the autonomy without the blast radius.

Does the AI ever send our customer data to third-party LLM providers?

Only when you configure it to, and only the fields explicitly passed to the model. For the Co-Pilot's connector-building work, the input is API documentation and your own test data. For agents and chatbots, you control which fields are included in the model context. Enterprise deployments typically route model calls through your own cloud account or a private endpoint; we scope the data flow during procurement.

What is MCP, and why should we care?

MCP (Model Context Protocol) is an open standard that lets AI models discover tools, understand their schemas, and invoke them through a consistent interface. APIANT's MCP servers expose your 500+ integrations as native tools that any MCP-compatible model can call. No custom function-calling glue, no bespoke wrappers. It is protocol-level interoperability between AI and your integration layer.

Can we use APIANT's AI features without rebuilding our existing integrations?

Yes. Agents, the chatbot layer, and MCP servers all work on top of your existing automations and connectors. Build the integration once in the Automation Editor, then let agents call it or expose it via MCP. The AI is an access layer, not a replacement for the integration work you have already done.

AI Yetenekleri | AI That Acts

Yapay Zeka Yardımcı Pilot

Montaj Editörü Yapay Zeka Yardımcı Pilotu

The first of its kind. The Co-Pilot reads API documentation, builds konektörs, tests them against live APIs, and self-corrects. Type an app name, and watch üretime hazır konektörs appear.

Build Konektörs While You Sleep

API belgelerini manuel olarak okumak ve her bir işlemi elle oluşturmak yerine, Co-Pilot ağır işleri yapar.

The Co-Pilot reads API documentation, builds konektörs, tests them against live APIs, and self-corrects. We believe we're the first entegrasyon platformu to do this.

You can literally let it run overnight and wake up to new bileşens: individual API operations ready to be combined into recipes in the Otomasyon Düzenleyicisi.

Daha fazla bilgi on the Platform page

AI Co-Pilot işleme adımları: API dokümanlarını okuma, uç noktaları oluşturma, canlı API'lere karşı test etme ve kendi kendini düzelten auth yöntemleri

AI Ajanları

AI Ajanları That Operate Inside the Full Platform

While others treat AI agents as isolated tools, APIANT agents operate inside the full entegrasyon platformu. Goals, tools, 500+ konektörs, and the complete otomasyon engine, all at their disposal.

AI Ajanı architecture showing goals, reasoning, and tool access to konektörs, otomasyons, iş mantığı, and data queries

Hedefler + Araçlar Mimarisi

Temsilcinin neyi başarması gerektiğini ve hangi araçları kullanabileceğini tanımlayın. Temsilci adımları belirler, bunları yürütür ve uç durumları otonom olarak ele alır.

Access to 500+ Konektörs

Agents don't operate in a vacuum. They have access to every konektör on the APIANT platform (CRMs, ERPs, marketing tools, databases, custom APIs) all of them.

Çok Adımlı Otonom Yürütme

Sadece tek bir API çağrısı değil. APIANT aracıları çok adımlı iş akışlarını otonom olarak yürütür: veri okuma, karar verme, geri yazma, bildirimleri tetikleme, hataları işleme.

"Real data, real APIs, real iş mantığı. Not sandboxed demos."

Yapay Zeka Sohbet Botu

Tek Tetik. Tek bir eylem. Aradaki her şey hayal gücü.

An APIANT AI Chatbot is deceptively simple in structure: a trigger (the user's message) and an action (the response). But between those two points lies the full power of the platform: AI, conditionals, data lookups, other otomasyons, and any logic you can design.

Chatbot flow: user asks a question, otomasyon engine processes through intent, API query, and formatting, returns structured response

Tetikleyici

Kullanıcı chatbot'a bir mesaj gönderir

Mantık Katmanı

Yapay zeka işleme ve muhakeme
Koşullu dallanma
Bağlı herhangi bir sistemden veri arama
Trigger other otomasyons
CRM'lere, veritabanlarına, API'lere veri yazma
Bildirim ve uyarı gönderme
Custom iş mantığı of any complexity

Eylem

Yanıt, API çağrısı, veri yazma, bildirim, herhangi bir şey

"Bir sohbet, bir tetikleyici ve bir eylemden ibarettir. Aradaki her şey hayal gücünüze kalmış."

Müşteri Desteği

Tek bir konuşma akışında sipariş durumunu arayan, envanteri kontrol eden, destek talebi oluşturan ve insanları yönlendiren bir chatbot.

Veri İşlemleri

Sohbet robotundan doğal dil aracılığıyla raporları çekmesini, kayıtları güncellemesini, verileri sistemler arasında senkronize etmesini veya iş akışlarını tetiklemesini isteyin.

Dahili Araçlar

Ekibinize tüm teknoloji yığınınız için bir konuşma arayüzü verin. Panoya atlamak yok. Sadece isteyin ve harekete geçsin.

Bir APIANT sohbet robotunun 5 sistemdeki GDPR uyumluluk taleplerini iki dakikadan kısa sürede nasıl ele aldığını görün.

GDPR Sohbet Robotu Örneğine Bakın

Sıkça sorulan sorular

"Platforma özgü yapay zeka" aslında ne anlama geliyor ve bir API'ye sonradan eklenmiş bir sohbet robotundan ne fark gösteriyor?

Çoğu yapay zeka entegrasyon aracı birer sarmalayıcıdır: sabit bir API çağrıları kümesinin üzerinde bir LLM (Latent Learning Machine) bulunur. APIANT'ın yapay zekası ise tam entegrasyon platformunun içinde çalışır. Co-Pilot bağlantı elemanlarını yazar. Temsilciler 500'den fazla önceden oluşturulmuş entegrasyonu çağırır, otomasyonları tetikler ve iş mantığınıza tam erişimle çok adımlı iş akışlarını yürütür. Yapay zeka, platformun önünde yer alan bir konuşma katmanı değil, platformun operatörü olarak çalışır.

Yardımcı pilotu ve ajanları hangi LLM destekliyor ve kendi modelimizi getirebilir miyiz?

APIANT modelden bağımsızdır. Co-Pilot ve ajanlar varsayılan olarak mevcut Frontier modellerinde çalışır ve MCP Sunucuları, entegrasyonlarınızı uyumlu herhangi bir LLM'nin (kendi barındırdığınız modeller de dahil olmak üzere) çağırabileceği araçlar olarak sunar. Uyumluluk belirli bir model veya dağıtım bölgesi gerektiriyorsa, bunu entegrasyon sürecinde ele alırız.

Yardımcı pilot kendi başına ne kadar işlem yapıyor ve ne kadarının insan müdahalesine ihtiyacı var?

Co-Pilot, API dokümanlarını okur, kimlik doğrulamasını belirler, bileşenleri (bireysel işlemler) oluşturur, bunları canlı uç noktalara karşı test eder ve bir şey başarısız olduğunda kendini düzeltir. Bir iş akışı mimarı, tıpkı yeni bir bağlayıcıyı incelediğiniz gibi, bileşenleri müşteriyle etkileşimli otomasyonlara entegre etmeden önce yine de inceler. Co-Pilot, dokümanları okuma ve tekrarlayan kodlar yazma gibi zahmetli işleri ortadan kaldırır, ancak neyin dağıtılacağına karar verme yargısını ortadan kaldırmaz.

Yapay zekâ ajanlarının yıkıcı eylemlerde bulunması nasıl önleniyor?

Ajanlar, açık hedefler ve sınırlı bir araç setiyle çalışır; onlara göstermediğiniz hiçbir şeyi çağıramazlar. Otomasyon katmanında güvenlik önlemlerini tanımlarsınız (onay adımları, koşullu dallanmalar, hız sınırları, denetim kaydı). Her ajan eylemi, insan tarafından tetiklenen otomasyonlarla aynı yürütme motorundan geçer, bu nedenle her şey tam istek ve yanıt gövdeleriyle birlikte kaydedilir. Etki alanı sınırlaması olmadan özerklik elde edersiniz.

Yapay zeka, müşteri verilerimizi üçüncü taraf LLM sağlayıcılarına gönderiyor mu?

Yalnızca yapılandırdığınızda ve yalnızca modele açıkça iletilen alanlar için geçerlidir. Co-Pilot'ın bağlantı oluşturma çalışmaları için girdi, API dokümantasyonu ve kendi test verilerinizdir. Temsilciler ve sohbet botları için, model bağlamına hangi alanların dahil edileceğini siz kontrol edersiniz. Kurumsal dağıtımlar genellikle model çağrılarını kendi bulut hesabınız veya özel bir uç nokta üzerinden yönlendirir; veri akışını satın alma sırasında belirleriz.

MCP nedir ve neden önemsemeliyiz?

MCP (Model Context Protocol), yapay zeka modellerinin araçları keşfetmesine, şemalarını anlamasına ve tutarlı bir arayüz üzerinden bunları çağırmasına olanak tanıyan açık bir standarttır. APIANT'ın MCP sunucuları, 500'den fazla entegrasyonunuzu, MCP uyumlu herhangi bir modelin çağırabileceği yerel araçlar olarak sunar. Özel fonksiyon çağırma bağlantısı veya özel sarmalayıcılar gerekmez. Yapay zeka ile entegrasyon katmanınız arasında protokol düzeyinde birlikte çalışabilirlik sağlar.

Mevcut entegrasyonlarımızı yeniden oluşturmadan APIANT'ın yapay zeka özelliklerini kullanabilir miyiz?

Evet. Temsilciler, chatbot katmanı ve MCP sunucuları, mevcut otomasyonlarınız ve bağlantılarınızın üzerinde çalışır. Entegrasyonu Otomasyon Düzenleyicisinde bir kez oluşturun, ardından temsilcilerin onu çağırmasına veya MCP aracılığıyla kullanıma sunmasına izin verin. Yapay zeka bir erişim katmanıdır, zaten yaptığınız entegrasyon çalışmalarının yerini almaz.

Sadece Cevap Veren Değil, Harekete Geçen Yapay Zeka