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Sobre a puppyone

"Making the world friendly for AI agents."

O começo

No final de 2023, quando GPT-4 e Claude começaram a transformar a forma como escrevemos código e processamos informações, notamos algo estranho: todos estavam construindo agentes de IA, mas esses agentes estavam famintos.

Não por computação. Não por prompts. Estavam famintos por contexto.

Observamos desenvolvedores lutando repetidamente com o mesmo problema: seus agentes podiam raciocinar brilhantemente, mas não tinham uma forma confiável de acessar o conhecimento estruturado de que precisavam. Bancos de dados vetoriais retornavam resultados difusos. Bases de conhecimento eram projetadas para olhos humanos, não para consumo de máquinas. Pipelines RAG quebravam no momento em que você precisava de precisão ao invés de probabilidade.

Foi então que nos perguntamos: E se construíssemos infraestrutura especificamente para agentes de IA?

No que acreditamos

Acreditamos que a próxima década pertence aos agentes de IA. Não chatbots que respondem perguntas, mas sistemas autônomos que tomam ação—agentes de pesquisa que cavam fundo, agentes de suporte que resolvem problemas, agentes de BI que trazem insights sem serem solicitados.

Mas aqui está a questão: agentes são tão bons quanto o contexto que podem acessar.

Um humano pode folhear um documento bagunçado e extrair significado. Um agente precisa de estrutura. Um humano pode tolerar resultados de busca "mais ou menos corretos". Um agente lidando com SKUs, preços ou regras de compliance precisa de precisão determinística.

Estamos construindo a camada de contexto que torna os agentes realmente úteis em produção—não apenas para demos.

O que estamos construindo

puppyone é a Context Base para agentes de IA—pense nela como a infraestrutura que faltava entre seus dados e seus agentes.

Começamos com Deep Wide Research, um Agentic RAG de código aberto que permite personalizar profundidade e largura de busca para qualquer cenário. Milhares de desenvolvedores agora o usam para construir agentes de pesquisa que realmente funcionam.

Depois construímos a Context Base—uma camada estruturada, versionada e controlada por permissões onde você pode armazenar o "Know-How" da sua organização como JSON e grafos legíveis por máquinas. Sem mais ruído HTML. Sem mais correspondências vetoriais difusas quando você precisa de dados exatos.

Agora estamos tornando transparente a distribuição desse contexto onde quer que os agentes vivam: como servidores MCP para Claude, como APIs para seus agentes personalizados, ou como Claude Skills para implantações empresariais.

Quem servimos

Construímos puppyone para a geração "Vibe Coding"—os engenheiros full-stack, construtores de produtos e "geeks de negócios" que estão entregando produtos AI-native com Cursor, Claude e um viés para ação.

Se você já desejou um backend mais flexível que SaaS e mais inteligente que um banco de dados—um que realmente entende o que seus agentes precisam—você é dos nossos.

Para onde vamos

Estamos no início de uma mudança massiva. O mundo em breve terá bilhões de agentes de IA trabalhando ao lado de humanos—lidando com pesquisa, operações, suporte ao cliente e decisões que ainda não podemos imaginar.

Esses agentes precisarão de infraestrutura de contexto tão fundamental quanto bancos de dados foram para aplicações web.

Estamos construindo essa infraestrutura. E estamos apenas começando.

Fale conosco

Somos uma equipe pequena que se move rápido e adora conversar com builders. Se você está curioso sobre o que fazemos, quer colaborar, ou apenas quer conversar sobre infraestrutura de agentes—entre em contato.