হাই HN, আমি আনশ, Mireye-এর প্রতিষ্ঠাতা। আমি AI এজেন্টদের সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য যে বুনিয়াদি কাঠামো তৈরি করছি তা হল: যেকোনো US অবস্থান সম্পর্কে তথ্য, সমৃদ্ধি, সরঞ্জাম এবং সংকেত, সব এক API এবং MCP সার্ভার থেকে।

Mireye-এর আগে আমি নির্মাতা AI এজেন্ট বানাচ্ছিলাম এবং নিজেই এই বাঁধার সম্মুখীন হলো: আমার এজেন্ট অনলাইনে সব দেখতে পারে, কিন্তু তার নীচের মাটির কথা জানে না। তারপর একটি Fortune 500 বীমা কোম্পানি বলল, তাদের ইঞ্জিনিয়াররা আন্ডাররাইটিং এজেন্ট ছেড়ে দিয়েছে একই কারণে। সবচেয়ে উন্নত মডেলগুলোতেও নির্দিষ্ট স্থান সম্পর্কে থাকা প্রশ্নে হ্যালুসিনেট করে।

Mireye শুধু ডেটাসে টক টপে API নয়, কারণ তথ্য একা সিদ্ধান্ত নয়। এজেন্ট পুরো কাজটি এটাই দিয়ে চালায়: সঠিক তথ্য, একটিঅ্যাকুরেটেড ঠিকানা থেকে মালিকের নামสอบสวน tagsটা, একদম খোলা ঠিকানা থেকে মালিকের নাম, এলাকা, উঠান, কাঠামো, আনন, আপ্যু আগ, মুনস্টার এবং যখন কিছু পরিবর্তন হয় তখন সংকেত, যেমন রিজোনিং দরখাস্ত।str>; এবং সরঞ্জামের সাহায্য নেয় নেটিভ মডেলের ভুল শোধ করতে। প্রতিটি ব্যর্থতা একটি এजेंট ব্যবহৃত জিনিসপত্র তৈরি হো? । যেমন: অগ্রা, অগ্রাত্ম, সময়ের হিসাব, পিয়েসের সমাধান, একটি কোট_endpoint যা কাজ এর মূল্য আগে থেকেই বের করে, এবং এমন কাতা যাহা পুরো কর্মল্হ খোয়াড।

কঠিন অংশটি টাকাটা। প্রত্যেক উৎসকে প্রায় কাউন্টি-ভোটে যুতিতে, নরমালাইজিশন করার, এক স্কিমা তৈরি করা, এবং আপডেট রাখা হয়। আমরা 366টি ফিল্ডের জনইইই এই বক করি মনে হয়। গভীরতম সমস্যা হলরিকতা। দুটি কাউন্টি একই নামে একটি ফিল্ড দিয়ে একটি ভিন্ন–একটা মানে হয়। তাই আমরা ঘোরতাকে টাইপ করি। প্রতিটি ফিল্ড, অম্ক, অমিতি বা ব্যর্থতা বোঝায়।

মানুষ বানিয়েছ formas such things couldn't wait. Bisplan: বীমা পর বোর্ডলি যা দেখে-ডে এর মত বাংলাস, robeটিকস কোম্পানি का गोदाम периода, data centr lawn, drone deploy plan, school buse route, এবং সংকেত।

কী এনটিটি: কোম্পানি: Mireye | ব্যক্তি: Ansh | স্থান: US, Maryland, North Carolina