こんにちはHN、Mireyeの創設者Anshです。私は、AIエージェントが物理的な場所に対する意思決定を行うためのインフラストを構築しています：米国のあらゆる場所に対するデータ、拡張、ツール、シグナルを、一つのAPIとMCPサーバーで提供します。

Mireye以前は建設系エージェントを作っていて、自分自身この壁にぶつかりした：自分のエージェントはオンライン上の情報なら何でも推論できるのに、自分の足元の地面について何も知らなかった。その後、あるFortune 500の保険会社が、その理由でアンダーライティングエージェントを諦めたと教えてくれました。特定の場所について特定の質問をされると、最先端モデルは幻覚を起こし続けるのです。

MireyeはデータセットにAPIを追加しただけではありません。事実だけでは決定にはならないからです。エージェントは、引用された事実、素の住所をオーナー、面積、構造、近隣の電源まで調べ上げたもの、モデルが計算を誤りが踏な操作のためのツール、例えばリゾーニング申請などで変化があったときに通知するシグナルなどを、すべて Mireye で包括して実行します。ツールはエージェントの失敗を観察したことから生じました。各失敗はエージェントが呼び出せるものとなりました：決定論的な幾何学および運転時間ツール、パーセル解決、ジョブを実行する前に価格設定する見積もりエンドポイント、ワークフロー全体をパッケージしたスキルなど。

難しい部分は意外でした。各データソース収集（ほぼ郡ごとに）し、統一的なスキーマに正規(normalise)し、契約し、最新に保たなければならないのです。本日は366フィールド分を実行しています。もっと深い問題は意味。です。同じ名前のフィールド郡が値を発行していても、意味が異なることがあります。そこで私たちは、無(absence)を望み型化します。各フィールドは、ok、absent、failed のいずれかを返します。顧客の方々には、その拒否があるために信頼していると直接言われます。

人々はカスターマッディングを超えて使っています：保険チームのポートフォリオ認定、プロップテックプロテックが住所をクリーンアップ、ロボティクス企業が倉庫の調達、データセンターの立地選定、ドローンドローン展開計画、学校バス運行ルート、人身売買調査のシグナルです。Key key actors:キー企業: Mireye、人物::Ansh、場所::米国、メリーランド州、ノースカロライナ州,,,、...