HNローンチ: Mireye (YC S26) – 物理世界AIエージェントのためのインフラ

HNの皆さん、こんにちは。Mireye (https://www.mireye.com) の創業者であるAnshです。私は、AIエージェントが物理的な場所について意思決定を行うためのインフラストラクチャを構築しています。これは、単一のAPIとMCPサーバーを通じて、米国内のあらゆる場所に関するデータ、エンリッチメント、ツール、シグナルを提供するものです。

デモ動画はこちらです: 動画: https://www.youtube.com/watch?v=haqO6UbUqU0

試すには、https://www.mireye.com/skills.md をエージェントに貼り付け、mireye.com で無料キー（5,000クレジット、カード不要）を取得してください。ドキュメントは https://docs.mireye.ai にあります。最も速く試す方法は、APIに米国内の任意の場所に関する質問をすることです。ご存知の場所でテストし、その場所について冷徹に評価し、ご存知のことと比較してみてください。

Mireyeを始める前、私は建設エージェントを構築しており、自身もこの壁にぶつかりました。私のエージェントはオンライン上のあらゆることについて推論できましたが、その下の地面については何も知りませんでした。その後、Fortune 500の保険会社から、エンジニアが同じ理由で引受エージェントの開発を断念したと聞きました。最先端のモデルも、特定の場所に関する具体的な質問をされると幻覚を起こし続けます。

私の最初の製品は、ニッチなサイトスクリーニングアプリでした。顧客は、自分が知っている場所でそれをテストし、その回答は正確でしたが、誰もそのアプリに興味を示しませんでした。彼らが欲しかったのは、その背後にあるエンジンでした。使用状況もそれを裏付けていました。カタログの317フィールドのうち311がクエリされ、特定のユースケースが支配的になることはありませんでした。そこで、私はアプリを廃止し、代わりにインフラストラクチャの構築を開始しました。

Mireyeは、APIを備えたデータセットではありません。なぜなら、事実だけでは意思決定にならないからです。エージェントは、引用された事実、所有者、面積、構造物、近くの電力にエンリッチされた単なる住所、操作モデルが間違えやすいツールのためのツール、そしてゾーニング変更の申請のような、何かが変化したときのシグナルなど、ジョブ全体をこれを通じて実行します。データ、エンリッチメント、ツール、シグナルです。

ツールは、エージェントの失敗を見て開発されました。私たちは自社のインフラストラクチャ上でエージェントを構築しており、同じ問題が繰り返し発生していました。エージェントが距離を計算する代わりに目測したり、住所に対して間違った区画を取得したり、バッチの途中で予算を使い果たしたりしていました。それぞれの失敗が、エージェントが呼び出せるものになりました。決定論的なジオメトリおよび運転時間ツール、区画解決、実行前にジョブの価格を提示する見積もりエンドポイント、そしてサイトスクリーニングや住所の引受のようなワークフロー全体をパッケージ化するスキルです。

最も困難な部分は予想外でした。すべてのソース（場合によっては郡ごとに、各郡が公開している形式で）を収集し、単一のスキーマに正規化し、契約（どこから来たか、各値の意味、更新頻度）を結び、そしてそれを永遠に最新の状態に保つ必要があります。私たちは今日、366フィールドについてそのループを実行しており、1つのインデックスからマルチテナントで提供しています。そして、すべてのソースがそれぞれ異なる方法で抵抗しました。メリーランド州は文字通り「隠された所有者名」というタイトルのデータセットを公開しています。ノースカロライナ州では、下水道本管がインデックス化されていないため、公文書開示請求を行いました。

より深い問題は意味です。2つの郡が同じ名前のフィールドを公開していても、意味が異なります。そして最も危険な値はnullです。「ここに洪水ゾーンはない」という意味なのか、「この郡は洪水のマッピングを一度も行っていない」という意味なのか？そのギャップの前にモデルを置くと、それはもっともらしい数字で沈黙を埋めます。そのため、私たちは不在をタイプ化しています。すべてのフィールドは、ok、absent、またはfailedを返します。顧客は、その拒否こそが信頼できる理由だと語っています。

最新の機能はオンデマンドインデックス作成です。持っていないフィールドをリクエストすると、長時間実行されるエージェントがソースを調査し、データを収集し、グラウンドトゥルースに対してテストし、通常は1日以内にインデックス化します。このスレッドからいくつかのフィールドリクエストを受け取り、構築したものを報告します。

人々は私が計画していなかったものを構築しました。保険チームがポートフォリオの洪水、風、山火事のリスクをスクリーニングしたり、不動産テック企業がエンリッチメントを通じて乱雑なリスティング住所をクリーニングしたり、ウェルネスブランドがポスター掲示場所のために街角のスコアリングを行ったり、ロボット企業が倉庫を調達したり、データセンターの立地選定、ドローン展開計画、都市のスクールバスルート、人身売買捜査のためのシグナルなどです。私たちの使命は、地球上のあらゆるインチをインデックス化し、それをウェブと同じくらいクエリ可能にすることです。

価格は公開されています。無料ティアは月額5,000クレジット、25,000クレジットは月額19ドル、120,000クレジットは月額99ドル、エンタープライズ向けはカスタムです。

皆さんが構築しているエージェントが物理世界のどこに触れているか、ぜひお聞かせください。そして、ご存知の場所でMireyeを実行し、私たちが間違っていた点を教えていただけると、さらに嬉しいです。