Salut HN, je suis Ansh, fondateur de Mireye. Je construis l'infrastructure que les agents IA utilisent pour prendre des décisions concernant les lieux physiques : données, enrichissement, outils et signaux pour n'importe quel lieu aux États-Unis, derrière une seule API et un serveur MCP. Voici une vidéo de démonstration : https://youtu.be/haqO6UbUqU0.

Pour l'essayer, collez https://www.mireye.com/skills.md dans votre agent, et obtenez une clé gratuite sur mireye.com (5 000 crédits, pas de carte). La documentation est sur https://docs.mireye.ai. Le moyen le plus rapide d'y entrer est de poser à l'API n'importe quelle question sur n'importe quel lieu aux États-Unis.

Testez-le sur un lieu que vous connaissez, à froid et notez-le par rapport à ce que vous savez. Avant Mireye, je construisais des agents de construction et j'ai moi-même heurté ce mur : mon agent pouvait raisonner sur n'importe quoi en ligne, mais ne savait rien du sol sous lui. Puis une assureur Fortune 500 m'a dit que ses ingénieurs avaient abandonné les agents de souscription pour la même raison.

Les modèles frontières continuent d'halluciner quand on leur pose une question précise sur un lieu précis. Mon premier produit était une application de niche de sélection de sites. Les clients l'ont testée sur des lieux qu'ils connaissaient et les réponses ont tenu, mais personne ne se souciait de l'application.

Ils voulaient le moteur en dessous. L'usage a confirmé : 311 des 317 champs du catalogue sont interrogés et aucun cas d'usage ne domine. Alors j'ai tué l'application et commencé à construire l'infrastructure à la place.

Mireye n'est pas un jeu de données avec une API par-dessus, car les faits seuls ne sont pas une décision. Un agent exécute tout le travail à travers elle : des faits cités, une simple adresse enrichie en propriétaire, superficie, structures et énergie à proximité, des outils pour les opérations où les modèles se trompent, et des signaux quand quelque chose change, comme un dépôt de rezonage. Données, enrichissement, outils, signaux.

Les outils sont venus de l'observation des échecs des agents. Nous construisons des agents sur notre propre infrastructure, et les mêmes choses continuaient à casser : un agent évaluait une distance à l'œil au lieu de la calculer, prenait la mauvaise parcelle pour une adresse, ou épuisait tout son budget à mi-chemin d'un lot. Chaque échec est devenu quelque chose qu'un agent peut appeler : des outils de géométrie et de temps de trajet déterministes, la résolution de parcelles, un endpoint de devis qui évalue un travail avant qu'il ne s'exécute, et des compétences qui empaquettent des flux de travail entiers comme la sélection d'un site ou la souscription d'une adresse.

La partie difficile m'a surpris. Chaque source doit être collectée (parfois comté par comté, dans le format que chaque comté publie), normalisée dans un schéma, contractualisée (d'où elle vient, ce que signifie chaque valeur, à quelle fréquence elle se met à jour), puis maintenue fraîche pour toujours. Nous exécutons cette boucle aujourd'hui pour 366 champs, servis multi-locataires à partir d'un seul index, et chaque source a riposté différemment.

Le Maryland a publié un jeu de données littéralement intitulé "Hidden Property Owner Names". J'ai déposé des demandes de registres publics en Caroline du Nord parce que personne n'indexe les conduites d'égouts principales. Le problème le plus profond est le sens.

Deux comtés publient un champ avec le même nom et il signifie des choses différentes. Et la valeur la plus dangereuse est null. Signifie-t-elle "pas de zone inondable ici" ou "ce comté n'a jamais cartographié les inondations" ? Mettez un modèle devant ce vide et il remplira le silence avec un nombre plausible.

Alors nous typons l'absence. Chaque champ renvoie ok, absent ou failed. Les clients m'ont dit que les refus sont la raison pour laquelle ils lui font confiance.

La pièce la plus récente est l'indexation à la demande. Demandez un champ que nous n'avons pas et un agent de longue durée recherche des sources, collecte les données, les teste contre la vérité terrain, et les indexe, généralement en un jour. Je prendrai quelques demandes de champs de ce fil et reviendrai avec ce qu'il a construit.

Les gens ont construit des choses que je n'avais pas prévues : des équipes d'assurance filtrant des portefeuilles pour les inondations, le vent et les incendies de forêt, une proptech nettoyant des adresses d'annonces désordonnées via l'enrichissement, une marque wellness notant des coins de rue pour des emplacements d'affiches, une entreprise de robotique s'approvisionnant en entrepôts, sélection de sites pour centres de données, planification de déploiement de drones, itinéraires de bus scolaires pour une ville, signaux pour les enquêtes sur la traite des personnes. La mission est d'indexer chaque centimètre de la terre et de le rendre aussi interrogeable que le web. La tarification est publique : ...