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Über puppyone

"Making the world friendly for AI agents."

Der Anfang

Ende 2023, als GPT-4 und Claude begannen, die Art und Weise zu transformieren, wie wir Code schreiben und Informationen verarbeiten, bemerkten wir etwas Seltsames: Jeder baute KI-Agenten, aber diese Agenten hungerten.

Nicht nach Rechenleistung. Nicht nach Prompts. Sie hungerten nach Kontext.

Wir beobachteten, wie Entwickler immer wieder mit dem gleichen Problem kämpften: Ihre Agenten konnten brillant schlussfolgern, aber sie hatten keine zuverlässige Möglichkeit, auf das benötigte strukturierte Wissen zuzugreifen. Vektordatenbanken lieferten unscharfe Ergebnisse. Wissensdatenbanken waren für menschliche Augen konzipiert, nicht für maschinelle Nutzung. RAG-Pipelines brachen zusammen, sobald man Präzision statt Wahrscheinlichkeit brauchte.

Da fragten wir uns: Was wäre, wenn wir Infrastruktur speziell für KI-Agenten bauen würden?

Woran wir glauben

Wir glauben, dass das nächste Jahrzehnt den KI-Agenten gehört. Nicht Chatbots, die Fragen beantworten, sondern autonome Systeme, die handeln—Forschungsagenten, die tief graben, Support-Agenten, die Probleme lösen, BI-Agenten, die Erkenntnisse liefern, ohne gefragt zu werden.

Aber hier ist der Punkt: Agenten sind nur so gut wie der Kontext, auf den sie zugreifen können.

Ein Mensch kann ein chaotisches Dokument überfliegen und Bedeutung extrahieren. Ein Agent braucht Struktur. Ein Mensch kann "ungefähr passende" Suchergebnisse tolerieren. Ein Agent, der mit SKUs, Preisen oder Compliance-Regeln arbeitet, braucht deterministische Genauigkeit.

Wir bauen die Kontextschicht, die Agenten in der Produktion wirklich nützlich macht—nicht nur für Demos.

Was wir bauen

puppyone ist die Context Base für KI-Agenten—stellen Sie es sich als die fehlende Infrastruktur zwischen Ihren Daten und Ihren Agenten vor.

Wir begannen mit Deep Wide Research, einem Open-Source Agentic RAG, mit dem Sie Suchtiefe und -breite für jedes Szenario anpassen können. Tausende von Entwicklern nutzen es jetzt, um Forschungsagenten zu bauen, die tatsächlich funktionieren.

Dann bauten wir die Context Base—eine strukturierte, versionierte, berechtigungsgesteuerte Schicht, in der Sie das "Know-How" Ihrer Organisation als maschinenlesbare JSON und Graphen speichern können. Kein HTML-Rauschen mehr. Keine unscharfen Vektor-Matches mehr, wenn Sie exakte Daten brauchen.

Jetzt machen wir es nahtlos, diesen Kontext überall dorthin zu verteilen, wo Agenten leben: als MCP-Server für Claude, als APIs für Ihre eigenen Agenten, oder als Claude Skills für Enterprise-Deployments.

Wen wir bedienen

Wir haben puppyone für die "Vibe Coding"-Generation gebaut—die Full-Stack-Ingenieure, Produktbauer und "Business-Geeks", die KI-native Produkte mit Cursor, Claude und einem Handlungsbias ausliefern.

Wenn Sie sich jemals ein Backend gewünscht haben, das flexibler als SaaS und intelligenter als eine Datenbank ist—eines, das wirklich versteht, was Ihre Agenten brauchen—dann sind Sie unsere Leute.

Wohin wir gehen

Wir stehen am Anfang einer massiven Verschiebung. Die Welt wird bald Milliarden von KI-Agenten haben, die neben Menschen arbeiten—Forschung, Betrieb, Kundensupport und Entscheidungen bewältigen, die wir uns noch nicht vorstellen können.

Diese Agenten werden Kontext-Infrastruktur brauchen, die so grundlegend ist wie Datenbanken für Web-Apps.

Wir bauen diese Infrastruktur. Und wir fangen gerade erst an.

Kontaktieren Sie uns

Wir sind ein kleines Team, das schnell handelt und gerne mit Buildern spricht. Ob Sie neugierig sind, was wir tun, zusammenarbeiten möchten, oder einfach über Agenten-Infrastruktur fachsimpeln wollen—melden Sie sich.