SandboxAQ, Switch yapay zekâ ajanı platformuna güven ve yatırım getirisi araçları ekliyor

SandboxAQ, 19 Ekim 2026’da yapay zekâ ajanlarını benimseyen kuruluşlara yönelik Switch AI platformunu genişlettiğini duyurdu. Duyuruda, ajanları keşfetmeye, test etmeye ve korumaya yönelik Switch Trust ile her bir ajanın maliyetini ve değerini izleyen Switch ROI tanıtıldı.

Merkezi Palo Alto, Kaliforniya’da bulunan şirket, bu iki ürünün açık kaynaklı Switch Rooms çözümünü tamamladığını belirtti. Ürünler, kuruluşların kullandıkları ajanlardan, modellerden ve sağlayıcılardan bağımsız olarak ajan riskini değerlendirmesine, iş değerini ölçmesine ve performansı iyileştirmesine olanak tanıyan bir çözüm olarak konumlandırılıyor. Duyuruda, ajanlar kurumsal yapay zekânın ilk nesliyle karşılaştırılıyor. Şirkete göre ilk nesil yapay zekâ başlıca kullanıcı lisansları, kullanım ve token tüketimi üzerinden ölçülüyordu; karar alabilen, eyleme geçebilen ve insanlarla birlikte çalışabilen ajanlarsa gözetim ve hesap verebilirlik konusunda yeni beklentiler doğuruyor.

Switch Rooms, Slack, Microsoft Teams, Discord ve diğer iş yeri araçlarında çalışanları ve yapay zekâ ajanlarını bir araya getiriyor. Böylece ekipler, paylaşılan bağlamın, geçmişin ve bilginin sahipliğini korurken seçtikleri ajanlarla çalışabiliyor. SandboxAQ, Switch’i Ağustos 2026’da Commons Clause içeren Apache 2.0 lisanslı bir açık kaynak çözümü olarak kullanıma sundu. Çözüm, şirketlerin bağlamlarının kontrolünü kaybetmeden yapay zekâ ajanlarını, modellerini ve sağlayıcılarını seçip değiştirebilmesi gerektiği düşüncesine dayanıyor.

Switch Trust: Ajanları keşfetme, test etme ve koruma

Duyuruya göre Switch Trust, ajan güvenliği ve yönetişimini dört adımda sağlıyor: Keşfet, Tara, Değerlendir ve İzle. Switch Trust ürün sayfasında, ürünün kim tarafından geliştirilmiş olursa olsun her ajanla çalıştığı belirtiliyor.

Keşfet adımı; bağlı ortamlarda ve kod depolarında çalışan ajanların, modellerin, araçların, MCP sunucularının ve bağımlılıkların envanterini çıkarıyor. Bu envantere güvenlik ekiplerinin varlığından haberdar olmayabileceği ajanlar da dahil. Sistem, ekiplerin ajan ekosistemlerinin güncel durumunu görebilmesi için her bir öğenin sahibini, kaynağını, bağımlılıklarını, bulgularını ve önem derecesini kaydediyor.

Tara adımı, güvenlik açıklarını belirlemek için ajanları hem kod içinde hem de bulut ortamlarında denetliyor; statik analizi, yanlış pozitifleri eleyen yapay zekâ destekli önceliklendirmeyle birleştiriyor. Bulgulara önem derecesi puanları atıyor, desteklenen bulguları OWASP ajan güvenliği kategorileriyle eşleştiriyor ve düzeltme önerileri sunuyor.

Değerlendir adımı doğrudan bir ajana bağlanarak ajana yönelik saldırgan ve işlevsel sınamalar yürütüyor; bu sınamalar istem enjeksiyonunu, güvenlik önlemlerini aşma girişimlerini, veri sızıntısını ve talimatlara uyumu kapsıyor. Her saldırı için başarılı veya başarısız sonucu veriliyor ve bu sonuç genel sağlık puanına yansıtılıyor. Ekipler, yerleşik testlerin yanı sıra kendi değerlendirmelerini de ekleyebiliyor. Ürün sayfasında, başarısız bir testin ajan sürümünün yayımlanmasını, test başarıyla geçilene kadar engellediği belirtiliyor.

İzle adımı, üretim ortamındaki ajanları koruyor. Ekipler bir ajanı, istemler, yanıtlar, model çağrıları, gecikme, oturumlar ve politika olayları dahil olmak üzere ajanın etkinliklerini kaydeden bir yazılım geliştirme kiti aracılığıyla sisteme dahil ediyor. Switch Rooms’ta çalışan ajanlara koruyucu politikalar otomatik olarak uygulanıyor. Canlı etkileşimlerde bu politikalar istem enjeksiyonunu, gizli bilgileri, kişiyi tanımlayabilecek bilgileri, toksik içeriği ve güvenlik önlemlerini aşma girişimlerini tespit etmeye çalışıyor. Trust, ne olduğunu gösteren kanıtları korurken güvenli olmayan davranışları engelleyebiliyor, hassas bilgileri maskeleyebiliyor, uyarı oluşturabiliyor veya kaydedebiliyor. Ürün sayfasında, koruyucu önlemlerin her ajana giren ve ajandan çıkan verileri denetlediği, Switch Trust’ın ise her ajanın ne yaptığını ve bunu kimin onayladığını gösteren tek bir kayıt tuttuğu belirtiliyor.

Switch ROI: Ajan başına maliyet ve değer ölçümü

Duyuruya göre Switch ROI, her ajanın maliyetini ve sağladığı değeri ölçüyor; maliyeti düşürmek ve performansı artırmak için özel öneriler sunuyor. Switch ROI ürün sayfasında, ürünün her sağlayıcının tüm ajanlarını tek bir yerde kapsadığı ve kullanıcı lisanslarına, kullanıma dayalı faturalara ve farklı sağlayıcılara dağılmış yapay zekâ harcamalarını bir araya getirdiği belirtiliyor.

Ölç özelliği, harcamaları ve performansı tek tek ajan, oturum ve işlem düzeyinde izliyor. Bütçeler, harcama hızları ve uyarılar, bütçe aşımını erkenden ortaya çıkarmayı amaçlıyor. Özellik, token veya API çağrısı gibi altyapı ölçütlerini saymak yerine bu harcamaları çözülen destek talepleri, hızlandırılan kod değişiklikleri ve otomatikleştirilen görevler gibi sonuçlarla ilişkilendiriyor.

Kanıtla özelliği, her ajanın sağladığı değeri maliyetiyle karşılaştırıyor: Switch, insan performansını temel ölçüt olarak belirliyor, ajan harcamalarını otomatik olarak izliyor ve sonuç başına maliyet ile net yatırım getirisi gibi değerleri ölçüyor.

İyileştir özelliği bütçe sızıntılarını belirleyip nelerin düzeltilmesi, başka yöne aktarılması veya azaltılması gerektiğine karar veriyor; her ajan için tahmini aylık tasarruf aralığı ve güven düzeyi içeren önerileri önceliklendiriyor. Duyuruda, bu önerilerin ele aldığı sorunlar şöyle sıralanıyor: uygun olmayan model seçimi, kullanıma sunulduğu hâlde hiç kullanılmayan araçlar, önbelleğe almak yerine yeniden gönderilen bağlam, aynı işi tekrarlayan yeniden denemeler ve döngüler ile görev için gerekenden uzun çıktılar. Ürün sayfasında, önerilerin maliyetleri iyileştirmenin dört yolunu kapsadığı belirtiliyor: model seçimi, kullanılmayan araçlar, yanıt uzunluğu ve önbelleğe alma. Performans iyileştirmelerinin gelecekte sunulacağı ifade ediliyor. Ayrıca kalite kontrollerini geçen daha ucuz bir modelin kullanılması ve ajanın Switch Rooms ortamındaki bağlamı koruması yoluyla iş yükünün başka bir modele taşınması anlatılıyor.

Mount Sinai West ve yöneticilerin açıklamaları

Duyuruya göre, Mount Sinai West’in MSW Lab’i, doktorların yapay zekâ ajanlarıyla klinik uygulamalar oluşturmasına olanak tanıyan bir çerçeve olan G Board’u geliştirmek için Switch Trust’ı kullanıyor. “MSW Lab’de doktorlar yapay zekâ ajanlarıyla gerçek sağlık yazılımları geliştiriyor; bu nedenle bu ajanların güvenli davrandığını kanıtlamamız gerekiyor,” dedi Mount Sinai West Kardiyoloji Bölüm Başkanı ve Icahn School of Medicine at Mount Sinai’de Kardiyoloji ve Yapay Zekâ Doçenti Dr. Jeffrey Bander, SandboxAQ’nun duyurusunda. Bander, Switch AI’ın laboratuvara bu güveni günlük iş akışlarına yerleştirme olanağı sunduğunu ve doktorların yapay zekâ güvenliği uzmanlarına dönüşmek yerine klinik sorunlara odaklanmalarını sağladığını söyledi.

Duyuruda, Gartner’ın 2027 sonuna kadar ajan tabanlı yapay zekâ projelerinin yüzde 40’ından fazlasının iptal edileceği yönündeki tahminine yer veriliyor. Switch ROI ürün sayfasında ayrıca, 24 Haziran 2026 tarihli KPMG Global AI Pulse anketinden elde edilen ve 2.145 katılımcıya dayanan veriler aktarılıyor. Bu verilere göre liderlerin yüzde 7’si yapay zekâdan elde edilen getiriyi ölçmek için yerleşik bir yönteme sahip; yapay zekâ maliyetlerini net biçimde görebilen liderlerin bu tür bir getiri bildirme olasılığı ise beş kat daha yüksek.

SandboxAQ’da Switch AI’ın genel müdürü Mohammed Aboul-Magd, şirketin çok sayıda kullanıcı arasında, yeni bir çalışanı işe alma ihtiyacını ortadan kaldırması beklenen yapay zekâ harcamalarının kısa sürede tam zamanlı bir çalışanı işe almaktan daha pahalı hâle geldiği örneklerle karşılaştığını söyledi. Yapay zekâyı benimsemenin tek başına yatırım getirisi sağlamadığını belirten Aboul-Magd, ekiplerin her bir ajanın maliyetini, ne ürettiğini ve performansının nasıl iyileştirilebileceğini bilmesi gerektiğini; Switch ROI’nin de çözmek üzere tasarlandığı sorunun bu olduğunu söyledi.

SandboxAQ CEO’su Jack Hidary, şirketlerde çalışanların yanında yüzlerce, hatta binlerce yapay zekâ ajanının görev yapacağını söyledi. Şirketlerin niteliklerini, maliyetlerini veya sonuçlarını bilmeden bin kişiyi işe almayacağını ve aynı disiplinin ajanlara da uygulanması gerektiğini belirtti. Hidary’ye göre teknoloji ilerledikçe şirketler, biriktirdikleri bilgiyi kaybetmeden daha iyi ajanlara ve modellere geçebilmelidir.