Melaya · Build high-trust AI agents for any workflow, and put them on your phone. The visual agent builder, with Device Control as its flagship: Claude Code, GPT, or Gemini operating your real phone apps, one verified action at a time, with your approval on every action.

Melaya Mobile · Tests d'Application

Votre application, sur un vrai téléphone.Pas un émulateur qui devine.

Les agents parcourent vos vrais parcours utilisateurs sur de vrais appareils : installation, onboarding, navigation, capture d'écran, rapport. Les devs vérifient les notifications push, les deep links et le comportement multi-appareils à chaque build. Les PMs testent les variantes A/B sur matériel physique avant la release et obtiennent des enregistrements comparatifs. C'est votre vraie application sur un vrai téléphone, pas un émulateur qui devine.

Voir les pipelines ↓
01
// Ce qui casse aujourd'hui

Le statu quo coûte plus cher que l'agent.

Trois douleurs que chaque équipe sales et BD encaisse chaque semaine. Chacune est ce dont tes reps se plaignent vraiment, pas ce qu'une page produit appellerait poliment.

  1. 01

    La QA manuelle sur vrais appareils est lente et coûteuse.

  2. 02

    Les bugs dans les notifications push, les deep links et les flux d'onboarding passent en production faute de temps pour parcourir chaque chemin sur chaque téléphone.

02
// Pipelines que tu peux construire

Compose. Approuve. Rejoue.

Chaque pipeline ci-dessous est une forme que tu câbles sur le canvas en utilisant l'équipe d'agents IA et les outils plus bas. Pas une feature qu'on livre pour toi, un pattern que tu configures.

P01

Vrais parcours utilisateurs, parcourus

Installation, onboarding, navigation, capture d'écran, rapport. Les agents parcourent vos vrais parcours utilisateurs sur matériel physique et consignent des preuves rejouables.

P02

Push, deep links, vérifications multi-appareils

Vérifiez les notifications push, les deep links et le comportement multi-appareils à chaque build, avant vos utilisateurs.

P03

Variantes A/B sur matériel

Testez les variantes A/B sur appareils physiques avant la release et obtenez des enregistrements comparatifs pour la décision.

03
// L'équipe d'agents IA

Équipe QA sur appareil

Vrais personas de l'équipe d'agents IA tech_team. Chacun arrive avec un system prompt tuné et une allowlist de outils par défaut. Change de modèle par persona sur le canvas.

Tech Lead

TechLead

Planifie la couverture des parcours et analyse les preuves par build.

Ingénieur Frontend

FrontendEngineer

Parcourt l'interface de l'application écran par écran et capture chaque étape.

Ingénieur DevOps

DevOpsEngineer

Intègre les exécutions dans votre cadence de release et produit les rapports.

Designer UI/UX

UIUXDesigner

Compare les variantes côte à côte et signale les régressions.

04
// outils scopés

Uniquement les actions que tu autorises.

Chaque outil ci-dessous est un vrai outil partagé du bundle Melaya. Allowlist par agent, HITL sur les écritures, révocation en un clic.

shared/tools/phone/

Pilote votre application sur un vrai appareil : taps, swipes, captures d'écran, journaux d'étapes.

phone_open_appphone_get_screen_treephone_screenshotphone_tapphone_swipephone_batch
shared/tools/project_mgmt/

Consigne les résultats là où votre équipe travaille déjà.

jira_create_issuelinear_create_issue
shared/tools/knowledge/

Transforme les preuves d'exécution en un historique consultable par build.

build_knowledge_from_textbuild_knowledge_from_file
shared/tools/core/

Lit les configs et les journaux en parallèle de l'exécution sur appareil.

file_readgrep_search
05
// Trois couches de connaissance

L'équipe d’agents IA lit ce que tu lui donnes.

Chaque pipeline arrive avec trois couches d’accès à la connaissance. Combine-les par agent sur le canvas. Pas d’espace vectoriel partagé avec un autre client, pas de lecture surprise, pas de retrieval opaque.

L1

Static context

includeContext

Documents par pipeline ajoutés à l'input d'agents spécifiques à chaque run. Le brief ICP, le playbook, la grille de pricing, ou le corpus d'emails de deals gagnés. Tout ce qui doit être là avant que l'agent pense. Tu choisis quels personas reçoivent quels docs.

L2

Tool de retrieval RAG

rag_retrieve

Un outilscoped accordé par agent. Quand l'agent décide qu'il a besoin de plus de profondeur, il interroge le vector store du workflow à la demande. Même base de knowledge que Static context, accédée uniquement quand le modèle le demande.

L3

Mémoire cross-run

pipeline_memory

État au niveau du pipeline qui passe d'un run au suivant. La recherche d'hier est dans le scope du follow-up d'aujourd'hui. L'équipe d'agents IA se souvient de ce qu'elle a déjà prospecté, de ce qui a été approuvé, de ce qui a été envoyé. L'audit log est la base de knowledge de second ordre.

07
// FAQ

Les questions qu'on reçoit chaque semaine.

Est-ce un émulateur ?

Non. C'est votre vraie application sur un vrai téléphone. Les agents parcourent l'interface réelle et consignent des preuves rejouables : captures d'écran, journaux d'étapes, scripts de reproduction.

Dois-je instrumenter mon application ?

Aucune instrumentation ni intégration de framework de test. L'agent pilote l'application via l'écran, comme le ferait un utilisateur.

Construis des pipelines fondateurs d'apps, devs mobile et pms sur Melaya.

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