হাই HN, আমি Ansh, Mireye-এর প্রতিষ্ঠাতা। আমি সেই অবকাঠামো তৈরি করছি যা AI এজেন্টরা ভৌত স্থান সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবহার করে: যুক্তরাষ্ট্রের যেকোনো স্থানের জন্য ডেটা, সমৃদ্ধকরণ, টুল এবং সিগন্যাল, একটি API ও MCP সার্ভারের পেছনে। এখানে একটি ডেমো ভিডিও রয়েছে: https://youtu.be/haqO6UbUqU0। এটি ব্যবহার করতে, আপনার এজেন্টে https://www.mireye.com/skills.md পেস্ট করুন এবং mireye.com থেকে একটি বিনামূল্যে কী নিন (5,000 ক্রেডিট, কোনো কার্ড লাগবে না)। ডকুমেন্টেশন https://docs.mireye.ai-এ আছে। ভেতরে প্রবেশ করার সবচেয়ে দ্রুত উপায় হলো API-কে যুক্তরাষ্ট্রের যেকোনো স্থান সম্পর্কে যেকোনো প্রশ্ন করা। এটি এমন একটি জায়গায় পরীক্ষা করুন যা আপনি জানেন, শান্তভাবে এবং আপনার জ্ঞানের ভিত্তিতে এটির গ্রেড দিন। Mireye-এর আগে আমি নির্মাণ এজেন্ট তৈরি করছিলাম এবং নিজেই এই দেয়ালে আঘাত করেছিলাম: আমার এজেন্ট অনলাইনে যেকোনো কিছু সম্পর্কে যুক্তি দিতে পারত, কিন্তু তার নিচের মাটি সম্পর্কে কিছুই জানত না। তারপর একটি Fortune 500 বীমা কোম্পানি আমাকে বলেছিল যে তাদের প্রকৌশলীরা একই কারণে আন্ডাররাইটিং এজেন্ট থেকে পিছিয়ে গেছে। ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলো একটি নির্দিষ্ট স্থান সম্পর্কে একটি নির্দিষ্ট প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করলে ক্রমাগত হ্যালুসিনেট করে। আমার প্রথম পণ্যটি ছিল একটি বিশেষায়িত সাইট-স্ক্রিনিং অ্যাপ। গ্রাহকরা এটি এমন জায়গায় পরীক্ষা করেছিলেন যা তারা জানতেন এবং উত্তরগুলো টিকে ছিল, কিন্তু অ্যাপের ব্যাপারে কারোরই কোনো মাথাব্যথা ছিল না। তারা নিচের ইঞ্জিনটি চেয়েছিল। ব্যবহার একমত হয়েছে: ক্যাটালগের 317টি ফিল্ডের মধ্যে 311টি জিজ্ঞাসা করা হয় এবং কোনো একটি ব্যবহারের ক্ষেত্রই আধিপত্য বিস্তার করে না। তাই আমি অ্যাপটি বন্ধ করে দিয়েছিলাম এবং পরিবর্তে অবকাঠামো তৈরি শুরু করেছিলাম। Mireye শুধু একটি API-সহ একটি ডেটাসেট নয়, কারণ শুধুমাত্র তথ্যই কোনো সিদ্ধান্ত নয়। একটি এজেন্ট এর মাধ্যমে পুরো কাজ চালায়: উদ্ধৃত তথ্য, একটি সাধারণ ঠিকানা যা মালিক, একর, কাঠামো এবং কাছাকাছি বিদ্যুতে সমৃদ্ধ, সেই কাজের জন্য টুল যেখানে মডেলগুলো ভুল করে, এবং যখন কিছু পরিবর্তন হয় তখন সিগন্যাল, যেমন একটি রিজোনিং ফাইলিং। ডেটা, সমৃদ্ধকরণ, টুল, সিগন্যাল। টুলগুলো এসেছে এজেন্টদের ব্যর্থ হতে দেখে। আমরা আমাদের নিজস্ব অবকাঠামোর উপর এজেন্ট তৈরি করি, এবং একই জিনিসগুলো বারবার ভেঙে পড়ত: একটি এজেন্ট দূরত্ব গণনা না করে চোখে খুঁজত, একটি ঠিকানার জন্য ভুল পার্সেল ধরত, অথবা একটি ব্যাচের অর্ধেক পথে তার পুরো বাজেট শেষ করত। প্রতিটি ব্যর্থতা এমন কিছুতে পরিণত হয়েছে যা একটি এজেন্ট কল করতে পারে: নির্ধারক জ্যামিতি এবং ড্রাইভ-টাইম টুল, পার্সেল রেজোলিউশন, একটি কোট এন্ডপয়েন্ট যা একটি কাজ শুরু হওয়ার আগে দাম নির্ধারণ করে, এবং দক্ষতা যা পুরো ওয়ার্কফ্লো প্যাকেজ করে যেমন একটি সাইট স্ক্রিনিং বা একটি ঠিকানা আন্ডাররাইটিং। কঠিন অংশটি আমাকে অবাক করেছিল। প্রতিটি উৎস সংগ্রহ করতে হবে (কখনো কখনো কাউন্টি অনুযায়ী কাউন্টি, যে ফর্ম্যাটে প্রতিটি কাউন্টি প্রকাশ করে), একটি স্কিমায় স্বাভাবিক করতে হবে, চুক্তি করতে হবে (এটি কোথা থেকে আসে, প্রতিটি মানের অর্থ কী, কত ঘন ঘন রিফ্রেশ হয়), এবং তারপর চিরকাল তাজা রাখতে হবে। আমরা আজ 366টি ফিল্ডের জন্য এই লুপ চালাই, একটি সূচক থেকে মাল্টি-টেন্যান্ট হিসেবে পরিবেশিত, এবং প্রতিটি উৎস ভিন্নভাবে প্রতিরোধ করেছে। মেরিল্যান্ড আক্ষরিকভাবে "Hidden Property Owner Names" শিরোনামে একটি ডেটাসেট প্রকাশ করেছে। আমি উত্তর ক্যারোলাইনায় সরকারি রেকর্ড অনুরোধ দাখিল করেছিলাম কারণ কেউ সিওয়ার মেইন ইনডেক্স করে না। গভীর সমস্যাটি হলো অর্থ। দুটি কাউন্টি একই নামে একটি ফিল্ড প্রকাশ করে এবং এটি ভিন্ন জিনিস বোঝায়। এবং সবচেয়ে বিপজ্জনক মান হলো null। এর মানে কি "এখানে কোনো বন্যা অঞ্চল নেই" নাকি "এই কাউন্টি কখনো বন্যার মানচিত্র তৈরি করেনি"? সেই ফাঁকের সামনে একটি মডেল রাখুন এবং এটি নীরবতা একটি যুক্তিসঙ্গত সংখ্যা দিয়ে পূরণ করবে। তাই আমরা অনুপস্থিতিকে টাইপ করি। প্রতিটি ফিল্ড ok, absent, বা failed ফেরত দেয়। গ্রাহকরা আমাকে বলেছেন যে প্রত্যাখ্যানগুলোই কারণ তারা এটিকে বিশ্বাস করে। সবচেয়ে নতুন অংশ হলো অন-ডিমান্ড ইনডেক্সিং। এমন একটি ফিল্ডের জন্য জিজ্ঞাসা করুন যা আমাদের কাছে নেই এবং একটি দীর্ঘ-চলমান এজেন্ট উৎস গবেষণা করে, ডেটা সংগ্রহ করে, মাঠের সত্যের বিরুদ্ধে পরীক্ষা করে এবং এটিকে ইনডেক্স করে, সাধারণত একদিনের মধ্যে। আমি এই থ্রেড থেকে কিছু ফিল্ড অনুরোধ নেব এবং এটি কী তৈরি করেছে তা জানিয়ে আসব। মানুষ এমন জিনিস তৈরি করেছে যা আমি পরিকল্পনা করিনি: বন্যা, বাতাস এবং দাবানলের জন্য পোর্টফোলিও স্ক্রিনিংকারী বীমা দল, সমৃদ্ধকরণের মাধ্যমে অগোছালো তালিকার ঠিকানা পরিষ্কারকারী একটি প্রপটেক, পোস্টার স্পটের জন্য রাস্তার কোণা স্কোরকারী একটি ওয়েলনেস ব্র্যান্ড, গুদাম সোর্সিংকারী একটি রোবোটিক্স কোম্পানি, ডেটা সেন্টার সাইট নির্বাচন, ড্রোন স্থাপনা পরিকল্পনা, একটি শহরের জন্য স্কুল বাস রুট, মানব পাচার তদন্তের জন্য সিগন্যাল। মিশন হলো পৃথিবীর প্রতিটি ইঞ্চি ইনডেক্স করা এবং এটিকে ওয়েবের মতো কোয়েরিযোগ্য করে তোলা। মূল্য নির্ধারণ সর্বজনীন: ...