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À propos de puppyone

"Making the world friendly for AI agents."

Le commencement

Fin 2023, alors que GPT-4 et Claude commençaient à transformer notre façon d'écrire du code et de traiter l'information, nous avons remarqué quelque chose d'étrange : tout le monde construisait des agents IA, mais ces agents étaient affamés.

Pas de puissance de calcul. Pas de prompts. Ils étaient affamés de contexte.

Nous avons observé les développeurs lutter encore et encore avec le même problème : leurs agents pouvaient raisonner brillamment, mais ils n'avaient aucun moyen fiable d'accéder aux connaissances structurées dont ils avaient besoin. Les bases de données vectorielles renvoyaient des résultats flous. Les bases de connaissances étaient conçues pour les yeux humains, pas pour la consommation machine. Les pipelines RAG s'effondraient dès qu'on avait besoin de précision plutôt que de probabilité.

C'est alors que nous nous sommes demandé : Et si nous construisions une infrastructure spécifiquement pour les agents IA ?

Ce que nous croyons

Nous croyons que la prochaine décennie appartient aux agents IA. Pas des chatbots qui répondent aux questions, mais des systèmes autonomes qui agissent—des agents de recherche qui creusent en profondeur, des agents de support qui résolvent les problèmes, des agents BI qui font émerger des insights sans qu'on le leur demande.

Mais voici le point crucial : les agents ne valent que par le contexte auquel ils peuvent accéder.

Un humain peut parcourir un document désordonné et en extraire du sens. Un agent a besoin de structure. Un humain peut tolérer des résultats de recherche "à peu près corrects". Un agent traitant des SKU, des prix ou des règles de conformité a besoin d'une précision déterministe.

Nous construisons la couche de contexte qui rend les agents vraiment utiles en production—pas seulement pour les démos.

Ce que nous construisons

puppyone est la Context Base pour les agents IA—pensez-y comme l'infrastructure manquante entre vos données et vos agents.

Nous avons commencé avec Deep Wide Research, un Agentic RAG open-source qui vous permet de personnaliser la profondeur et la largeur de recherche pour n'importe quel scénario. Des milliers de développeurs l'utilisent maintenant pour construire des agents de recherche qui fonctionnent vraiment.

Ensuite, nous avons construit la Context Base—une couche structurée, versionnée et contrôlée par permissions où vous pouvez stocker le "savoir-faire" de votre organisation sous forme de JSON et de graphes lisibles par les machines. Plus de bruit HTML. Plus de correspondances vectorielles floues quand vous avez besoin de données exactes.

Maintenant, nous rendons transparente la distribution de ce contexte partout où vivent les agents : en tant que serveurs MCP pour Claude, en tant qu'APIs pour vos agents personnalisés, ou en tant que Claude Skills pour les déploiements entreprise.

Qui nous servons

Nous avons construit puppyone pour la génération "Vibe Coding"—les ingénieurs full-stack, les bâtisseurs de produits et les "geeks business" qui livrent des produits AI-native avec Cursor, Claude et un biais pour l'action.

Si vous avez déjà souhaité un backend plus flexible qu'un SaaS et plus intelligent qu'une base de données—un qui comprend vraiment ce dont vos agents ont besoin—vous êtes des nôtres.

Où nous allons

Nous sommes au début d'un changement massif. Le monde va bientôt avoir des milliards d'agents IA travaillant aux côtés des humains—gérant la recherche, les opérations, le support client et des décisions que nous ne pouvons pas encore imaginer.

Ces agents auront besoin d'une infrastructure de contexte aussi fondamentale que les bases de données l'étaient pour les applications web.

Nous construisons cette infrastructure. Et nous ne faisons que commencer.

Contactez-nous

Nous sommes une petite équipe qui avance vite et adore parler aux builders. Que vous soyez curieux de ce que nous faisons, que vous vouliez collaborer, ou simplement discuter d'infrastructure d'agents—contactez-nous.