На Hacker News состоялся запуск Mireye (YC S26) — инфраструктурного проекта, который решает фундаментальную проблему современных LLM-агентов: они отлично рассуждают об онлайн-данных, но «не знают ничего о земле под собой». Основатель Анш Чокши описывает продукт как единый API и MCP-сервер для получения данных, обогащения, инструментов и сигналов о любом месте в США.
Проблема: галлюцинации на локальных данных
До Mireye Чокши строил агентов для строительной отрасли и столкнулся с тем, что фронтальные модели стабильно галлюцинируют при попытке ответить на конкретный вопрос о конкретном адресе. Разговор с инженерами страховой компании из Fortune 500 подтвердил: они отказались от разработки андеррайтинговых агентов по той же причине. Первая версия продукта — нишевое приложение для проверки участков — показала точность, но клиентам был нужен не интерфейс, а «движок» под ним.
Что предлагает Mireye
Продукт построен вокруг четырех компонентов, а не просто датасета с API:
- Данные с цитированием источников. 366 полей по каждому объекту, собранные из тысяч источников — от федеральных до уровня отдельных округов. 311 из 317 полей каталога активно запрашиваются пользователями, и ни один кейс не доминирует.
- Обогащение адреса. «Голый» адрес превращается в полный профиль: владелец, площадь участка, строения, близлежащие объекты инфраструктуры.
- Инструменты для операций, которые модели выполняют плохо. Детерминированные вычисления расстояний и времени в пути, разрешение парцеллей (parcel resolution), эндпоинт для оценки стоимости запроса до его выполнения.
- Сигналы об изменениях. Агент может подписаться на события: например, подача заявки на изменение зонирования (rezoning filing).
Архитектура и сложность сбора данных
Чокши отмечает, что самая сложная часть — не написание кода, а «охота» за данными. Каждый источник нужно собрать (иногда по округам, в формате, который публикует конкретный округ), нормализовать в единую схему, задокументировать происхождение и поддерживать в актуальном состоянии. Примеры:
- Штат Мэриленд публикует датасет с названием «Hidden Property Owner Names» (скрытые имена владельцев недвижимости).
- В Северной Каролине пришлось подавать официальные запросы по закону о публичных записях, потому что канализационные коллекторы никто не индексировал.
- Два округа могут публиковать поле с одинаковым названием, но с разным значением.
- Самая опасная ситуация — null: означает ли это «зоны затопления нет» или «округ никогда не картографировал затопления»? Модель, поставленная перед таким пробелом, заполняет его галлюцинацией.
Практический вход
Пользователи могут начать с free-ключа (5000 кредитов, без карты) и запроса к API о любом месте в США. Документация доступна по адресу docs.mireye.ai. Для агентов, работающих через MCP, предлагается skills.md — набор готовых скиллов, упаковывающих полные воркфлоу: проверка участка, андеррайтинг адреса и т.д.
Ограничения и контекст
На момент запуска Mireye покрывает только территорию США. Продукт не является «магической таблеткой» — качество данных напрямую зависит от того, насколько хорошо конкретный округ ведет свои записи. Стартап находится на стадии YC S26, что означает очень раннюю стадию развития и небольшой трекшн за пределами нишевых кейсов.
Значение для экосистемы AI-агентов
Mireye демонстрирует сдвиг в том, как индустрия подходит к grounding (привязке) агентов к реальности. Вместо того чтобы пытаться «научить» модель фактам, создается инфраструктурный слой, который поставляет проверенные данные и инструменты по запросу, через стандартные протоколы (API, MCP). Это особенно критично для вертикалей, где ошибка стоит денег: страхование, строительство, логистика, муниципальное управление.
Источники
– Оригинальный пост на Hacker News: news.ycombinator.com/item?id=49552616
– Сайт проекта: mireye.com
– Документация: docs.mireye.ai