Hacker News • 22일 전

YC S26 미레이(Mireye), 물리적 장소 AI 에이전트 인프라 출시

IMP

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핵심 요약

미레이(Mireye)는 미국 내 모든 위치에 대한 데이터, 보강(enrichment), 도구, 신호를 하나의 API와 MCP 서버로 제공하는 인프라입니다. 창업자는 건설 에이전트를 개발하다가 AI가 물리적 장소에 대한 정보가 부족해 환각을 일으키는 문제를 직접 겪었고, 고객들이 앱이 아닌 기반 엔진을 원한다는 것을 확인해 인프라 회사로 전환했습니다.

번역된 본문

안녕하세요 HN, 저는 미레이(mireye.com)의 창업자 안쉬(Ansh)입니다. AI 에이전트가 물리적 장소에 대한 의사결정을 내릴 때 사용하는 인프라를 만들고 있습니다. 미국 내 모든 위치에 대한 데이터, 보강(enrichment), 도구, 신호를 하나의 API와 MCP 서버 뒤에 담아 제공합니다.

데모 영상이 여기 있습니다: https://www.youtube.com/watch?v=haqO6UbUqU0

사용해 보시려면 https://www.mireye.com/skills.md 를 에이전트에 붙여넣고, mireye.com에서 무료 키를 받으세요(5,000 크레딧, 카드 불필요). 문서는 docs.mireye.ai 에 있습니다. 가장 빠른 사용법은 API에 미국 내 어떤 위치에 대해 질문하는 것입니다. 잘 아는 장소로 테스트해 보시고, 아는 정보와 비교해서 평가해 보세요.

미레이 이전에 저는 건설 에이전트를 만들다가 이 벽에 부딪혔습니다. 제 에이전트는 온라인의 무엇에든 추론할 수 있었지만, 그 발밑의 땅에 대해서는 아무것도 몰랐습니다. 그러자 포춘 500대 보험사가 같은 이유로 인수심사(Underwriting) 에이전트를 포기했다고 말했습니다. 최신 모델들은 특정 장소에 대한 구체적인 질문을 받으면 계속 환각을 일으킵니다.

첫 제품은 틈새 시장용 부지 선별(site-screening) 앱이었습니다. 고객들이 잘 아는 장소로 테스트했을 때 답변은 정확했지만, 아무도 앱 자체에는 관심이 없었습니다. 그들은 그 아래 있는 엔진을 원했습니다. 사용 통계도 이를 뒷받침했습니다. 카탈로그의 317개 필드 중 311개가 조회되고 있었고, 특정 유스케이스가 두드러지게 지배하지도 않았습니다. 그래서 저는 앱을 접고 인프라를 만들기 시작했습니다.

미레이는 API를 얹은 단순 데이터셋이 아닙니다. 사실만으로는 결정이 되지 않기 때문입니다. 에이전트는 전체 작업을 미레이를 통해 수행합니다. 출처가 명시된 사실들, bare 주소 하나에서 소유자, 면적(에이커), 구조물, 인근 전력망까지 보강된 정보, 운영 모델이 틀리는 작업을 위한 도구들, 그리고 재구역(Rezoning) 신청처럼 무언가 변경되었을 때의 신호까지. 데이터, 보강, 도구, 신호입니다.

원문 보기

원문 보기 (영어)

Hi HN, I'm Ansh, founder of Mireye (<a href="https://www.mireye.com">https://www.mireye.com</a>). I'm building the infrastructure AI agents use to make decisions about physical places: data, enrichment, tools, and signals for any US location, behind one API and MCP server.Here's a demo video: <a href="https://www.youtube.com/watch?v=haqO6UbUqU0" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=haqO6UbUqU0</a>To try it, paste <a href="https://www.mireye.com/skills.md">https://www.mireye.com/skills.md</a> into your agent, and grab a free key at mireye.com (5,000 credits, no card). Docs are at <a href="https://docs.mireye.ai" rel="nofollow">https://docs.mireye.ai</a>. The fastest way in is to ask the API any question about any US location. Test it on a place you know, cold and grade it against what you know.Before Mireye I was building construction agents and hit this wall myself: my agent could reason about anything online but knew nothing about the ground under it. Then a Fortune 500 insurer told me their engineers had given up on underwriting agents for the same reason. Frontier models keep hallucinating when asked a specific question about a specific place.My first product was a niche site-screening app. Customers tested it on places they knew and the answers held up, but nobody cared about the app. They wanted the engine underneath. Usage agreed: 311 of the 317 fields in the catalog get queried and no use case dominates. So I killed the app and started building the infrastructure instead.Mireye is not a dataset with an API on top, because facts alone are not a decision. An agent runs the whole job through it: cited facts, a bare address enriched into owner, acreage, structures, and nearby power, tools for the operations models get wrong, and signals when something changes, like a rezoning filing. Data, enrichment, tools, signals.The to

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