Para kazanın, hata yapmayın.

Yapay zekâ tarafından yönetilen bir işle ilk 75 dolarımızı kazanırken öğrendiklerimiz.

Temmuz ayında, gerçekten para kazanan bir şirketi bir yapay zekâ ajanının yönetip yönetemeyeceğini test etmeye karar verdik. Devin'e bir Ramp kartı, bir telefon numarası ve bir e-posta adresi verdik, ona BugBasher adını taktık ve gerisini kendisinin halletmesini söyledik.

Fikir: Ajan tabanlı bir haşere kontrol hizmeti kurmak. New York City, her restoranın sağlık denetimi sonucunu, haşere ihlalleri dahil olmak üzere yayımlar. BugBasher bu restoranlarla iletişime geçecek, haşere kontrolü isteyip istemediklerini soracak ve yönlendirme için ücret alacaktı.

Dört hafta ve çok sayıda telefon görüşmesi sonrasında 75 dolar kazandı. Bildiğimiz kadarıyla, bu bir yapay zekâ ajanının tamamen soğuk bir başlangıçtan B2B satışları başarıyla gerçekleştirdiği ilk kamuya açık belgelenmiş vaka.

BugBasher'ın dört haftalık deney süresindeki geliri.

Kurulum

BugBasher, Cognition'ın kodlama ajanı olan Devin üzerinde çalışıyor ve parasal işlemleri Ramp'in ajan tabanlı finans platformu üzerinden yürütüyor. Ayrıca ona bir telefon numarası ve ses (Twilio ve ElevenLabs aracılığıyla), bir e-posta adresi (AgentMail aracılığıyla) ve bir Stripe ödeme bağlantısı verdik.

Ayrıca bir GitHub deposuna ve hafızası olarak görev yapan bir depolama kovasındaki metin dosyalarından oluşan bir "beyne" sahipti. Özel bir Slack kanalı, bize güncellemeler göndermesine ve kod incelemesi istemesine olanak tanıyordu.

Kendini geliştirme döngüsü

BugBasher'a kendi iş planı üzerinde serbestçe iterasyon yapabilmesi ve gelen taleplere yanıt verebilmesi için OpenClaw tarzı bir kalp atışı sistemi kurduk. Her 20 dakikada bir, bir Devin otomasyonu şeklinde bir kalp atışı çalışırdı.

Otomatik oturumlar, engelleri kontrol etmek için telefon bakiyesini, gelen kutusunu ve Stripe etkinliğini inceliyordu. Diğer zamanlanmış oturumlar ise restoran aramaları yapıyor, transkriptleri gözden geçiriyor ve sonuçlara dayanarak telefon ajanının talimatlarını revize ediyordu. Günde bir kez, bir "fikir" oturumu genel iş performansını gözden geçirir ve denenmek üzere yeni iş iyileştirmeleri önerirdi. Gelen aramalar ve ödemeler de yeni Devin oturumlarını tetiklerdi; böylece BugBasher, bir sonraki kalp atışını beklemeden yanıt verebilirdi.

Dört hafta boyunca BugBasher'ın oturum türüne göre renklendirilmiş etkinliği. Turuncu noktalar, bizim manuel olarak başlattığımız oturumları işaretler.

Her kalp atışı, yeni bir sandbox ile yeni bir Devin başlatır ve "beyni" depolama kovasından yerel ajan dosya sistemine indirirdi. Kovada ajan yetenekleri, arama transkriptleri ve ajanın kaydetmeye karar verdiği diğer günlükler bulunuyordu. Bu sayede, aynı beyin üzerinde çalışan birden fazla eşzamanlı ajanın kendi ilerlemesinden öğrenmesi kolaylaşıyordu.

1bugbasher-brain-main/
2├── AGENTS.md
3├── memory.md
4├── open-decisions.md
5├── do-not-call.csv
6├── (... other MD and CSV files)
7│
8├── transcripts/
9│   └── 2026-08-07 … 2026-09-08/   (25 day folders, 14,742 .json)
10├── results/
11│   ├── 2026-08-25-123b4fb1-partner-webform-shots/
12│   ├── 2026-08-28-cf20a49e-desk2-lead-sheets/
13│   └── (...)
14├── runs/
15│   ├── dial-slots/
16│   └── <date>-<session>-<role>.md   (411 files)
17├── skills/
18│   ├── README.md
19│   ├── roles/
20│   │   ├── calling/
21│   │   ├── heartbeat/
22│   │   ├── idea-engine/
23│   │   ├── morning-brief/
24│   │   └── (...)
25│   ├── brain-maintenance/
26│   ├── call-qa/
27│   ├── (..)
28├── call-qa/
29├── context/
30│   ├── meetings/
31│   └── (18 .md)
32├── archive/
33│   ├── memory-2026-08.md
34│   ├── memory-2026-09.md
35│   ├── strategy-2026-08.md
36│   ├── strategy-2026-09.md
37│   └── open-decisions-closed.md
38├── webcrafter/
39│   └── (...)
40├── partner-prospects/
41│   └── (...)
42├── dashboard/
43│   ├── expenses.csv
44│   ├── metrics.csv
45│   ├── revenue.csv
46│   └── summary.json
47├── delivery/
48│   └── runs/
49├── handoff/
50└── inbound-callbacks/

Paylaşılan dosyalar sayesinde yeni oturumlar önceki çalışmaları devralabiliyor ve biz her adımı yönlendirmeden yaklaşımlarını revize edebiliyordu.

Günlük inceleme otomasyonu sırasında Devin, tüm önceki günlükleri tarar ve hatalarından ders çıkarmaya çalışırdı. Bu öğrenmelerin çoğu, dışarı arama operasyonlarının bir sonraki turunu iyileştiren veya gelecekteki oturumlara daha geniş içgörüler sağlayan yetenek güncellemeleri şeklindeydi. BugBasher, promptlarını ve kaydedilmiş talimatlarını kendisi güncelleyebilirdi ancak kodundaki değişiklikler hâlâ onayımızı gerektiriyordu.

BugBasher, arama sonuçlarını gözden geçirdikçe talimatları ekledi, kaldırdı ve yeniden düzenledi. Prompt'u çalışma süresi boyunca 252 kelimeden 2.793 kelimeye büyüdü.

İlk iki haftayı BugBasher'ı inşa ederek ve onu yakından denetleyerek geçirdik. Deneyin bir parçası da bir engel ile karşılaştığında ilerleme kaydetmeye devam edip edemeyeceğini görmekti; bu nedenle ilk kurulumdan sonra mümkün olduğunca az müdahale etmeye çalıştık ve yaklaşık haftada bir kez önemli kod değişikliklerini onaylamak için kontrol ettik.

İlgili restoranları bulma

Yönlendirmeleri satabilmek için BugBasher'ın öncelikle haşere kontrolü isteyen restoranlara ihtiyacı vardı. İşinin büyük bölümü, yakın zamanda haşere ihlali bulunan restoranları arayarak onlarla iletişime geçilmesini isteyip istemediklerini sormaya harcanıyordu.

10.929 restoran aramasının sonuçları. Sayılar benzersiz restoranları değil, aramaları temsil eder.

Bu aramalar, Devin'in transkriptleri incelediği ve sonraki aramalar için telefon ajanının talimatlarını revize ettiği inceleme otomasyonuna aktarıldı.

Dil

BugBasher bazen İngilizce açılışını anlamayan insanlara ulaşıyordu. "Hello? Huh? Wéi?" diyorlardı ve bunu kötü bir bağlantı olarak yorumlayıp telefonu kapatıyordu. 11 Ağustos'ta, bir restoranın 45 saniye boyunca böyle davrandığı bir olayın ardından, arama prompt'una "İspanyolca veya Çince daha mı kolay olur?" diye soran bir talimat ekledi.

Çoğu İngilizce olmayan aramada, bu başarısız konuşmaları başlatmak için yeterliydi. Çalışma süresi boyunca, çoğunlukla İspanyolca veya Çince olmak üzere 39 aramada dil değiştirdi.

Sistem prompt'u

Ajan ayrıca bazen konuşmaların ortasında sistem prompt'unu yüksek sesle okumaya başlardı.

Telefon ajanının bir restoran araması sırasında talimatlarını yüksek sesle okuması.

Ayrıca ne yapacağı konusunda kendi kendine yüksek sesle tartışmaya da girerdi:

"Hâlâ orada mısın? Kullanıcı iki turdur sessiz. SPEECH GATE ve THE ASK kurallarına göre, bir tur dinlemediklerini gösteriyorsa, tüm yanıtım 'ask' olmalı. Ancak, 'Sessizlik otuz saniyeyi aştı' kuralı, ask'a cevap verilmeksizin sessizliğin otuz saniyeyi aşması durumunda 'Başka bir zaman tekrar denerim, teşekkürler!' demem ve aramayı bitirmem gerektiğini belirtiyor. Kullanıcı iki turdur sessiz olduğu için, otuz saniyeden fazla geçmiş olması muhtemel. Ancak aramayı bitirmeden önce, kurala uygun olarak 'Hâlâ orada mısın?' diye sormalıyım. Bunu ilk kez soruyorum."

Bu durum 197 aramada yaşandı. BugBasher, prompt'a "asla gerekçeni söyleme" eklemeyi, belirli kelimeleri silmeyi ve araç çağrısı biçimlendirmesini değiştirmeyi denedi. Hiçbir düzeltme işe yaramadı. 24 Ağustos'ta ifade değişikliklerini durdurdu ve sorunu bize bildirdi.

Takılmadan kurtulma

BugBasher ilgili restoranları buluyordu ancak henüz onlara yönlendirebileceği bir haşere kontrol firması yoktu. Başlangıçta, bir firma ile anlaşmayı insan katılımı gerektiren bir görev olarak ele almıştı. Sekiz gün sonra şu notu düştü:

"Bir haşere kontrol firmasıyla anlaşma yapmak" 8 gündür #1 engel konumunda ve her oturum bunun aşağı akışında çalışırken, hiçbir oturum o karara giden girdiyi üretemedi.

Diğer talepler de bizi bekliyordu. Slack yanıtlarını okuma izni yoktu ve harcama onayları ve kod incelemeleri gibi insan kaynaklı engeller birikiyordu. Bizimle paylaştığı Slack güncellemeleri yanıtsız kalıyordu.

23 Ağustos'ta BugBasher, "insan onay kapasitesini" ana engeli olarak belirledi ve bize ulaşmanın başka bir yolunu aramaya başladı.

O sabah, herhangi bir insanın iletişim bilgilerini bulmak için tüm beynini ve dosyalarını taramaya başladı. Bu sonuç vermeyince, ulaşılacak bir kişi bulma umuduyla Slack kanalının üyelerini listelemeyi denedi:

1slack conversations.members       -> missing_scope
2slack users.list                  -> missing_scope

Ancak gerekli Slack izinleri olmadan her iki komut da hata verdi. Bir dakika sonra, başka bir şey denemeye karar verdi; bu sefer Github deposundaki ortak çalışanları listeledi:

1gh api repos/.../collaborators    -> jzone3, birdhumming

Ardından, önceki commit'lerdeki yazarları bulmak için git log çalıştırdı ve iki iş e-postası elde etti:

113:49:19  git log --format='%an %ae' | sort -u
213:50:17  email sent to two work addresses  -> 200

Ve şu e-posta ile uyandık:

İki gün sonra açık olan dokuz PR'ı birleştirdim.

Sonrasında kendine şunu söyledi:

Maliyet asimetrisi acımasız: Bir dakikalık bakış karşısında bir günlük yanıtsız talep.

Bir müşteri bulma

Satılacak birçok potansiyel müşteri adayı olan BugBasher, kendi başına bir haşere kontrol firması aramaya da başlamıştı. Olası ortakları bulmak için eyalet pestisit kaydını çekti, NYC'deki 321 haşere kontrol işletmesine filtreledi ve 125 tanesini iletişim bilgileriyle zenginleştirdi.

Önce e-posta, telefon ve web sitesi iletişim formlarını doldurmayı denedi. İki gün boyunca bir insana ulaşamayınca hedef kitlesini değiştirmeye karar verdi. Daha büyük şirketlerin, "insanların cevapladığı masalara" sahip daha fazla özel satış personeli olacağı mantığıyla, büyük bölgesel ve ulusal zincirlerin ticari hesap masalarını hedeflemeye başladı.

Bu, insanlara ulaşmada daha başarılıydı ancak bazı aramalar BugBasher'ın cümle ortasında telefonu kapatmasıyla sonuçlandı ve ücretsiz potansiyel müşteri teklifi pek ilgi görmedi. Telefon kapatma hatasını düzeltti ve teklifini, fiyat teklifi isteyen spesifik bir restoranla başlayacak şekilde değiştirdi:

"Brooklyn'deki Clarkson Avenue'da fiyat teklifi isteyen bir restoran var — bunu kime göndermeliyim?"

Yeni sunum stratejisi oldukça iyi işledi: Ertesi gün aynı masaları tekrar aradığında, on kişi telefona çıktı ve dördü potansiyel müşterinin gönderilmesi için telefonla bir e-posta adresi verdi.

BugBasher, peşin ücret almadan potansiyel müşterileri e-posta ile gönderdi. Planı, haşere kontrol firmasının işi ayarladıktan sonra 75 dolar ödemesiydi. Alıcılardan hiçbiri yanıt vermedi.

Daha az cömert olması gerektiğine karar verdi ve teklifi, haşere kontrol firmalarının bir Stripe bağlantısı üzerinden 75 doları peşin ödemesi ve restoranın iletişim bilgilerini daha sonra alması şeklinde değiştirdi.

1 Eylül'de bu yeni teklifi, daha önce e-posta attığı dört kişi de dahil olmak üzere 30 haşere kontrol firmasına gönderdi. Bir saat sonra kimse Stripe bağlantısına tıklamamıştı ve yeni deneyiminin de başarısız olduğunu sonucuna vardı.

Bundan sekiz saat sonra, önceki temaslarından biri e-postaya hiç yanıt vermeden bağlantı üzerinden 75 doları ödedi. BugBasher, ödemeyi Stripe ile doğruladı ve yaklaşık altı dakika sonra ona restoranın adını, adresini ve telefon numarasını gönderdi.

Daha sonra alıcıyla, bir haşere kontrol şirketinde yönetici olan kişiyle, BugBasher ile deneyimini sormak için konuştuk. Telefona neden çıktığı sorulduğunda, sadece "o gün iyi ruh halinde olduğunu" ve ayrıca, yakın zamanda yürüttüğü bir Google reklam kampanyası nedeniyle "rastgele numaralardan" çok fazla telefon aldığını söyledi.

Bir yapay zekâ ajanıyla etkileşime geçme konusundaki görüşleri sorulduğunda, "İş iştir" diye yanıt verdi. Ayrıca BugBasher'dan tekrar satın almaktan mutluluk duyacağını belirtti ve satılacak başka potansiyel müşterilerinin olup olmadığını sordu. BugBasher'ın aslında elinde tuttuğu daha fazla potansiyel müşterisi var; ancak, geçmiş müşterilere yönelik satışları yenileme fikri henüz aklına gelmemiş görünüyor. Genel olarak, BugBasher ile deneyimine 10 üzerinden 8 puan verdi: Potansiyel müşteri dönüşmese de, gelen talepten memnundu.

Öğrendiklerimiz

• BugBasher, tepenin zirvesine tırmanma (hill-climbing) konusunda son derece iyiydi ancak açık uçlu hedeflerde son derece kötüydü. Ölçülebilir bir sonucu olan somut bir problem verildiğinde acımasızdı: prompt sızıntısı kuralını beş kez yeniden yazdı ve her sürümü ertesi günün aramalarına karşı değerlendirdi; bize ulaşmak istediğinde, Slack'ten git geçmişine ve iş e-postalarımıza yaklaşık iki dakika içinde yolunu buldu. "Para kazan" denildiğinde, 75 dolar kazanmak için dört hafta, yaklaşık 3.000 dolar ve binlerce telefon görüşmesi harcadı. Ajanlar hâlâ uzun vadeli planlama ve karmaşık ortamlarda zorlanıyor.
• Gerçek dünya çok iyi bir değerlendirme ortamıdır. BugBasher'ın başlangıç fikirleri oldukça kötüydü; haşere kontrol firmalarının ücretsiz potansiyel müşteri teklifi eden bir e-postaya yanıt vermesini, resepsiyonistlerin bir ortaklığa ilgi duymasını ve bir ilan okuyanların şüpheli görünen bir bağlantıya tıklamasını bekliyordu. Ajanların insanların gerçekte nasıl davrandığına dair çok az sezgisi var gibi görünüyor ve BugBasher sürekli onlar tarafından şaşırtılıyordu. Buna rağmen, fikri deneme, rakamlara bakma, neden başarısız olduğunu yazma ve başka bir şey deneme döngüsünde, sonunda çalışan bir stratejiye ulaşabildi.

Pek çok arama, döngü ve başarısız fikir gerektirse de, BugBasher nihayetinde ilk satışını yapabildi. Bir yapay zekâ ajanının gerçekten uygulanabilir, uzun vadeli bir işi yönetip yönetemeyeceği – ve belki de kârlı hale gelip gelemeyeceği – hâlâ açık bir sorudur.