puppyone について

"Making the world friendly for AI agents."

始まり

2023年後半、GPT-4とClaudeがコードの書き方や情報処理を変革し始めた頃、私たちは奇妙なことに気づきました：誰もがAIエージェントを構築していましたが、これらのエージェントは飢えていました。

計算能力ではありません。プロンプトでもありません。コンテキストに飢えていたのです。

開発者たちが同じ問題に何度も苦しんでいるのを目の当たりにしました：エージェントは見事に推論できるのに、必要な構造化された知識にアクセスする信頼できる方法がありませんでした。ベクトルデータベースは曖昧な結果を返し、ナレッジベースは機械消費ではなく人間の目のために設計されていました。RAGパイプラインは精度が確率より必要な瞬間に壊れました。

そのとき私たちは自問しました：AIエージェント専用のインフラを構築したらどうだろう？

私たちの信念

次の10年はAIエージェントのものだと信じています。質問に答えるチャットボットではなく、行動を起こす自律システム—深く掘り下げるリサーチエージェント、問題を解決するサポートエージェント、求められなくてもインサイトを浮上させるBIエージェント。

しかし、重要なのは：エージェントの能力はアクセスできるコンテキスト次第だということです。

人間は乱雑なドキュメントをざっと読んで意味を抽出できます。エージェントには構造が必要です。人間は「だいたい合ってる」検索結果を許容できます。しかし、SKU、価格、コンプライアンスルールを扱うエージェントには決定論的な正確さが必要です。

私たちは、エージェントを本番環境で本当に役立つものにするコンテキストレイヤーを構築しています—デモだけではなく。

私たちが構築しているもの

puppyoneはAIエージェントのためのContext Baseです—データとエージェントの間にある欠けているインフラと考えてください。

私たちはDeep Wide Researchから始めました。これは任意のシナリオで検索の深さと幅をカスタマイズできるオープンソースのAgentic RAGです。何千もの開発者が、実際に機能するリサーチエージェントを構築するために使用しています。

次にContext Baseを構築しました—組織の「ノウハウ」を機械可読なJSONとグラフとして保存できる、構造化され、バージョン管理され、権限制御されたレイヤーです。HTMLノイズはもうありません。正確なデータが必要なときの曖昧なベクトルマッチングもありません。

今、私たちはエージェントが存在するあらゆる場所へのコンテキスト配布をシームレスにしています：Claude用のMCPサーバーとして、カスタムエージェント用のAPIとして、またはエンタープライズ展開用のClaude Skillsとして。

私たちがサービスする人々

私たちは「Vibe Coding」世代のためにpuppyoneを構築しました—Cursor、Claude、そして行動バイアスでAIネイティブ製品を出荷しているフルスタックエンジニア、プロダクトビルダー、「ビジネスギーク」たち。

SaaSより柔軟で、データベースより賢いバックエンド—エージェントが何を必要としているかを本当に理解するバックエンド—を望んだことがあるなら、あなたは私たちの仲間です。

私たちの向かう先

私たちは大きな転換の始まりにいます。世界は間もなく数十億のAIエージェントが人間と並んで働くようになります—研究、オペレーション、カスタマーサポート、そしてまだ想像もできない意思決定を処理しながら。

これらのエージェントには、データベースがWebアプリにとって基本だったように、基本的なコンテキストインフラが必要になります。

私たちはそのインフラを構築しています。そして、まだ始まったばかりです。

お問い合わせ

私たちは素早く動き、ビルダーと話すのが大好きな小さなチームです。私たちが何をしているのか興味がある、コラボレーションしたい、またはエージェントインフラについて語り合いたい—お気軽にご連絡ください。

• メール： [email protected]
• Twitter： @puppyone_ai
• GitHub： puppyone-ai