Keewano、KeewanoDB発表

Keewanoの立ち上げは、ゲーム業界向けにエージェントを開発した創業者たちの経験に由来する。そこでは1人のユーザーが大きく複雑なインタラクション履歴を生み出す。共同創業者兼CEOのMark Kardashovによれば、従来のリレーショナルデータベースやデータウェアハウスの基盤にある表形式アーキテクチャは、分析や推論を行うAIエージェント向けに作られていないと結論づけた。

KeewanoDBはイベントをエンティティ単位かつ元の順序で保存し、従来の抽出・変換・読み込み（ETL）パイプラインを避ける。ParquetとApache Icebergに対応し、Apache Kafkaなどのシステムを通じてイベントストリームを取り込み、Snowflakeのような既存の分析データベースと併走できる。課金はイベント数ではなくアクティブなエンティティ数に基づく。

このデータベースは因果関係と相関関係を自ら区別しない。開発者がそれらのパラメータを指定する必要がある。Keewanoは別途、Signalというエージェントを備えた分析レイヤーも提供し、機械学習と統計手法で仮説を検証し、イベントの系列を証拠として提示する。KeewanoDBの公表された性能と削減効果が独立したテストに耐えるかどうか——同社は性能数値が独立検証されていないとしている——が、エージェント開発者の採用速度を左右しそうだ。