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puppyone 소개

"Making the world friendly for AI agents."

시작

2023년 말, GPT-4와 Claude가 우리가 코드를 작성하고 정보를 처리하는 방식을 변화시키기 시작했을 때, 우리는 이상한 것을 발견했습니다: 모두가 AI 에이전트를 구축하고 있었지만, 이 에이전트들은 굶주리고 있었습니다.

컴퓨팅 파워가 아닙니다. 프롬프트가 아닙니다. 컨텍스트에 굶주리고 있었습니다.

개발자들이 같은 문제로 반복해서 고군분투하는 것을 보았습니다: 에이전트는 훌륭하게 추론할 수 있었지만, 필요한 구조화된 지식에 접근할 신뢰할 수 있는 방법이 없었습니다. 벡터 데이터베이스는 모호한 결과를 반환했고, 지식 베이스는 기계 소비가 아닌 사람의 눈을 위해 설계되었습니다. RAG 파이프라인은 확률보다 정밀도가 필요한 순간 무너졌습니다.

그때 우리는 스스로에게 물었습니다: AI 에이전트를 위한 인프라를 전용으로 구축하면 어떨까?

우리가 믿는 것

다음 10년은 AI 에이전트의 것이라고 믿습니다. 질문에 답하는 챗봇이 아니라, 행동을 취하는 자율 시스템—깊이 파고드는 리서치 에이전트, 문제를 해결하는 지원 에이전트, 요청 없이도 인사이트를 제공하는 BI 에이전트.

하지만 핵심은 이것입니다: 에이전트는 접근할 수 있는 컨텍스트만큼만 좋습니다.

사람은 지저분한 문서를 훑어보고 의미를 추출할 수 있습니다. 에이전트는 구조가 필요합니다. 사람은 "대충 맞는" 검색 결과를 허용할 수 있습니다. 하지만 SKU, 가격, 규정 규칙을 다루는 에이전트는 결정론적 정확성이 필요합니다.

우리는 에이전트를 프로덕션에서 실제로 유용하게 만드는 컨텍스트 레이어를 구축하고 있습니다—데모만이 아닌.

우리가 구축하는 것

puppyone은 AI 에이전트를 위한 Context Base입니다—데이터와 에이전트 사이의 누락된 인프라라고 생각하세요.

우리는 Deep Wide Research로 시작했습니다. 이것은 어떤 시나리오에서든 검색 깊이와 폭을 커스터마이즈할 수 있는 오픈소스 Agentic RAG입니다. 수천 명의 개발자들이 실제로 작동하는 리서치 에이전트를 구축하는 데 사용하고 있습니다.

그 다음 Context Base를 구축했습니다—조직의 "노하우"를 기계가 읽을 수 있는 JSON과 그래프로 저장할 수 있는 구조화되고, 버전 관리되고, 권한 제어되는 레이어입니다. 더 이상 HTML 노이즈가 없습니다. 정확한 데이터가 필요할 때 모호한 벡터 매칭도 없습니다.

이제 우리는 에이전트가 있는 모든 곳으로 컨텍스트 배포를 원활하게 만들고 있습니다: Claude용 MCP 서버로, 커스텀 에이전트용 API로, 또는 엔터프라이즈 배포용 Claude Skills로.

우리가 서비스하는 사람들

우리는 "Vibe Coding" 세대를 위해 puppyone을 구축했습니다—Cursor, Claude, 그리고 행동 편향으로 AI 네이티브 제품을 출시하는 풀스택 엔지니어, 제품 빌더, "비즈니스 긱"들.

SaaS보다 유연하고 데이터베이스보다 스마트한 백엔드—에이전트가 무엇을 필요로 하는지 진정으로 이해하는 백엔드—를 원한 적이 있다면, 당신은 우리의 사람입니다.

우리가 향하는 곳

우리는 대규모 전환의 시작에 있습니다. 세상은 곧 수십억 개의 AI 에이전트가 인간과 함께 일하게 될 것입니다—연구, 운영, 고객 지원, 그리고 아직 상상할 수 없는 결정을 처리하면서.

이러한 에이전트들은 데이터베이스가 웹 앱에 기본이었던 것처럼 기본적인 컨텍스트 인프라가 필요할 것입니다.

우리는 그 인프라를 구축하고 있습니다. 그리고 이제 막 시작했습니다.

연락하기

우리는 빠르게 움직이고 빌더들과 대화하는 것을 좋아하는 작은 팀입니다. 우리가 무엇을 하는지 궁금하거나, 협업하고 싶거나, 에이전트 인프라에 대해 이야기하고 싶다면—연락주세요.