Mouse-1は、自律型AIエージェントの実行基盤（ハーネス）向けに設計された判断特化型モデルです。エージェントが処理中に繰り返すツールの選択や条件分岐といった個別判断を入力とし、約100ミリ秒で確率分布付きの構造化データを返します。コード生成や高度な推論をフロンティアモデルに残し、大量に発生する微小な判定処理を肩代わりさせる構成により、全体の実行遅延とAPI費用を抑えます。APIを介して正解ラベル付きログを蓄積しLoRA微調整を実行できるほか、モデルの確信度が基準値を下回った際に親モデルへ差し戻す信頼度設定に対応します。