What is Hyperspell?
Hyperspellは、AIエージェントのパフォーマンスを向上させるために設計された、不可欠なコンテキストおよびメモリレイヤーAPIです。エージェントが過去のすべてのインタラクションとデータソースから記憶し、推論し、学習することを可能にすることで、エージェントのステートレス性という重要な課題に直接取り組みます。開発者向けに、Hyperspellは、実世界のシナリオで信頼性の高いパフォーマンスを発揮する、よりスマートで一貫性があり、真にコンテキストを認識するAI製品を構築するために必要なインフラストラクチャを提供します。
主要機能
Hyperspellは、永続的なコンテキストを即座に提供することで、AIエージェントを「文脈を理解しない天才」から、知識豊富なチームメンバーへと変革します。
⚡ ワンライン統合による即時コンテキスト
Agentic Memory Networkを数ヶ月ではなく、わずか数分でアプリケーションに統合できます。Hyperspellは、ユーザー認証とリンク管理を処理する事前構築済みコンポーネントを提供し、ユーザーが自分のアカウント(Slack、Gmail、Notion、Driveなど)を瞬時に接続できるようにします。この迅速な接続により、エージェントはユーザーのドメインに関連する人物、プロジェクト、主要概念を即座に理解できます。
🧠 継続的かつ適応的な学習
人間の記憶と同様に、Hyperspellのメモリネットワークは、すべてのクエリ、会話、インタラクションを通じて改善され、適応します。関連性の高い回答と成功した検索は、将来のクエリのコンテキストを強化し、エージェントが時間とともにますます正確で信頼性の高い結果を提供することを保証します。この永続的なメモリは継続的にインデックス化され、専用のナレッジグラフが構築されます。
📚 包括的なデータ取り込み(あらゆるドキュメント、あらゆるソース)
Hyperspellは、幅広いデータソースにわたる数千のドキュメントと会話を処理し、堅牢で多面的なメモリネットワークを構築します。これには、Slackスレッドやメールの特定の部分から、PDF全体、Google Docs、構造化データまで、あらゆるものが含まれます。この包括的な取り込みにより、エージェントは利用可能なすべてのユーザーデータに基づいて判断を下します。
⚙️ 根拠に基づいた生成とコンテキスト設計
ユーザーデータとインタラクション履歴から導き出されたリアルタイムのコンテキストで、エージェントのプロンプトを強化します。Hyperspellはエンドツーエンドの検索ソリューションとして機能し、根拠に基づいた回答を提供します。UI表示用の構造化形式、またはLLM対応の要約としてデータを取得でき、エージェントの出力が正確で、事実に基づき、接続されたデータに完全に依拠していることを保証します。
ユースケース
Hyperspellは、開発者が複雑なビジネス問題を解決する、高度に機能的なデータ駆動型AIエージェントを展開することを可能にします。
コンテキスト認識型社内アシスタントの構築:ユーザーのデジタルワークスペース全体(メール、Driveにアーカイブされたドキュメント、最近のSlackディスカッション、Notionプロジェクト計画)の情報を組み合わせることで、複雑な質問に即座に回答するAIエージェントを展開します。これにより、サイロ化された知識が解消され、重要な情報の検索に費やす時間が削減されます。
顧客オンボーディングとサポートの加速:Hyperspellを使用して、新規顧客の履歴データとドキュメントを迅速に接続します。これにより、AIエージェントは初日からパーソナライズされた正確なサポートとガイダンスを提供でき、価値実現までの時間を短縮し、顧客オンボーディングプロセスを大幅に加速します。
リアルタイムのエージェント型ワークフロー自動化:深いコンテキストを必要とする多段階のタスクを実行できる、洗練された自動化エージェントを強化します。例えば、エージェントは新しいクライアントのブリーフ(Gmail内)を分析し、関連するプロジェクトファイル(Drive内)を確認し、以前の会議の結果(Slack内)を要約し、そしてコンテキストを考慮した次のステップの提案書を作成するといった一連の作業を、すべて単一のワークフロー内で実行できます。
結論
Hyperspellは、信頼性が高く、インテリジェントで、深くコンテキストを理解するAIエージェントを構築するための不可欠な基盤を提供します。堅牢で安全、かつ継続的に学習するメモリネットワークをシンプルなAPIを通じて提供することで、一貫性のある高価値なAIインタラクションを即座に提供する力を手に入れることができます。Hyperspellが開発期間をどのように短縮し、生成AI製品の潜在能力を最大限に引き出すことができるかを探求してください。





