नमस्ते HN, मैं Ansh हूँ, Mireye का संस्थापक। मैं वह इंफ्रास्ट्रक्चर बना रहा हूँ जिसका उपयोग AI एजेंट्स भौतिक स्थानों के बारे में निर्णय लेने के लिए करते हैं: किसी भी अमेरिकी स्थान के लिए डेटा, संवर्धन, टूल और सिग्नल, एक API और MCP सर्वर के पीछे। यहाँ एक डेमो वीडियो है: https://youtu.be/haqO6UbUqU0। इसे आज़माने के लिए, अपने एजेंट में https://www.mireye.com/skills.md पेस्ट करें, और mireye.com पर एक मुफ्त कुंजी प्राप्त करें (5,000 क्रेडिट, कोई कार्ड नहीं)। दस्तावेज़ https://docs.mireye.ai पर हैं। अंदर जाने का सबसे तेज़ तरीका है API से किसी भी अमेरिकी स्थान के बारे में कोई भी प्रश्न पूछना। इसे किसी ऐसी जगह पर परखें जिसे आप जानते हैं, शांति से और अपनी जानकारी के आधार पर इसे ग्रेड करें। Mireye से पहले मैं निर्माण एजेंट्स बना रहा था और खुद इसी दीवार से टकराया: मेरा एजेंट ऑनलाइन किसी भी चीज़ के बारे में तर्क कर सकता था, लेकिन उसके नीचे की ज़मीन के बारे में कुछ नहीं जानता था। फिर एक Fortune 500 बीमाकर्ता ने मुझे बताया कि उनके इंजीनियरों ने भी इसी कारण से अंडरराइटिंग एजेंट्स बनाने से हाथ खींच लिया है। फ्रंटियर मॉडल किसी विशिष्ट स्थान के बारे में कोई विशिष्ट प्रश्न पूछे जाने पर लगातार भ्रम पैदा करते रहते हैं। मेरा पहला उत्पाद एक आला साइट-स्क्रीनिंग ऐप था। ग्राहकों ने इसे उन स्थानों पर परखा जिन्हें वे जानते थे और उत्तर टिके रहे, लेकिन किसी को ऐप की परवाह नहीं थी। वे नीचे का इंजन चाहते थे। उपयोग ने इस बात से सहमति जताई: कैटलॉग के 317 फ़ील्ड्स में से 311 को क्वेरी किया जाता है और कोई भी उपयोग मामला प्रमुख नहीं है। तो मैंने ऐप को हटा दिया और इसके बजाय इंफ्रास्ट्रक्चर बनाना शुरू किया। Mireye केवल ऊपर से API वाला डेटासेट नहीं है, क्योंकि अकेले तथ्य कोई निर्णय नहीं होते। एक एजेंट इसके माध्यम से पूरा काम चलाता है: उद्धृत तथ्य, मालिक, एकड़, संरचनाओं और नज़दीकी बिजली तक समृद्ध एक साधारण पता, उन संचालनों के लिए टूल जिनमें मॉडल गलती करते हैं, और जब कुछ बदलता है तब सिग्नल, जैसे कि रिज़ोनिंग दाख़िला। डेटा, संवर्धन, टूल, सिग्नल। टूल एजेंट्स को विफल होते देखने से आए। हम अपने स्वयं के इंफ्रास्ट्रक्चर पर एजेंट्स बनाते हैं, और वही चीज़ें बार-बार टूटती रहीं: एक एजेंट दूरी की गणना करने के बजाय अनुमान लगाता, किसी पते के लिए गलत पार्सल ले लेता, या बैच के आधे रास्ते में अपना पूरा बजट जला देता। हर विफलता किसी ऐसी चीज़ में बदल गई जिसे एजेंट कॉल कर सकता है: निर्धारक ज्यामिति और ड्राइव-टाइम टूल, पार्सल रिज़ॉल्यूशन, एक कोटेशन एंडपॉइंट जो चलने से पहले कार्य का मूल्यांकन करता है, और कौशल जो संपूर्ण वर्कफ़्लो को पैकेज करते हैं जैसे साइट स्क्रीनिंग या पते का अंडरराइटिंग। कठिन हिस्सा मुझे चौंकाने वाला था। हर स्रोत को एकत्र करना होता है (कभी-कभी काउंटी दर काउंटी, उस प्रारूप में जो प्रत्येक काउंटी प्रकाशित करती है), एक स्कीमा में सामान्यीकृत करना होता है, अनुबंधित करना होता है (यह कहाँ से आता है, प्रत्येक मान का क्या अर्थ है, कितनी बार रीफ़्रेश होता है), और फिर हमेशा ताज़ा रखना होता है। हम आज 366 फ़ील्ड्स के लिए वह लूप चलाते हैं, एक इंडेक्स से मल्टी-टेनेंट के रूप में सेवित, और हर स्रोत ने अलग-अलग तरीके से विरोध किया। मैरीलैंड ने शाब्दिक रूप से "Hidden Property Owner Names" शीर्षक वाला डेटासेट प्रकाशित किया। मैंने उत्तरी कैरोलिना में सार्वजनिक रिकॉर्ड अनुरोध दायर किए क्योंकि कोई भी सीवर मेन को इंडेक्स नहीं करता। गहरी समस्या अर्थ है। दो काउंटियाँ समान नाम वाला फ़ील्ड प्रकाशित करती हैं और उसका अर्थ अलग-अलग होता है। और सबसे खतरनाक मान null है। क्या इसका अर्थ है "यहाँ कोई बाढ़ क्षेत्र नहीं है" या "इस काउंटी ने कभी बाढ़ का मानचित्रण नहीं किया"? उस अंतर के सामने एक मॉडल रखें और वह मौन को एक संभावित संख्या से भर देगा। इसलिए हम अनुपस्थिति को टाइप करते हैं। हर फ़ील्ड ok, absent, या failed लौटाता है। ग्राहकों ने मुझे बताया है कि इनकार ही कारण है कि वे इस पर भरोसा करते हैं। नवीनतम टुकड़ा ऑन-डिमांड इंडेक्सिंग है। ऐसा फ़ील्ड माँगें जो हमारे पास नहीं है और एक लंबे समय तक चलने वाला एजेंट स्रोतों पर शोध करता है, डेटा एकत्र करता है, उसे ज़मीनी सच्चाई के विरुद्ध परखता है और उसे इंडेक्स करता है, आमतौर पर एक दिन के भीतर। मैं इस थ्रेड से कुछ फ़ील्ड अनुरोध लूँगा और बताऊँगा कि उसने क्या बनाया। लोगों ने ऐसी चीज़ें बनाई हैं जिनकी मैंने योजना नहीं बनाई थी: बाढ़, हवा और जंगली आग के लिए पोर्टफोलियो की स्क्रीनिंग करने वाली बीमा टीमें, संवर्धन के माध्यम से अव्यवस्थित लिस्टिंग पतों को साफ़ करने वाली एक प्रॉपटेक, पोस्टर स्पॉट के लिए गली के कोनों को स्कोर करने वाला एक वेलनेस ब्रांड, गोदाम सोर्सिंग करने वाली एक रोबोटिक्स कंपनी, डेटा सेंटर साइट चयन, ड्रोन तैनाती नियोजन, एक शहर के लिए स्कूल बस मार्ग, मानव तस्करी की जाँच के लिए सिग्नल। मिशन पृथ्वी की हर इंच को इंडेक्स करना और इसे वेब जितना ही क्वेरी करने योग्य बनाना है। मूल्य निर्धारण सार्वजनिक है: ...
स्रोत: Hacker News · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित