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 · Data

Les données vivent dans les applications.L'agent va les chercher.

Les agents ouvrent l'application, naviguent jusqu'aux données et les extraient comme le ferait une personne : écran par écran, sur un vrai appareil. Limités aux applications que vous autorisez, selon le planning que vous définissez, avec chaque exécution journalisée et consultable. Quand la route web est fermée, la route device est ouverte.

Voir les pipelines ↓

// 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.

01
Les données dont vous avez besoin se trouvent dans des applications mobiles sans API, et le scraping web n'y accède pas.

// 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

Extraction in-app

Les agents ouvrent l'application, naviguent jusqu'aux données et les extraient comme le ferait une personne : écran par écran, sur un vrai appareil.

Data Scientist Analyste Marché

P02

Exécutions planifiées et cadrées

Limitées aux applications que vous autorisez, selon le planning que vous définissez, avec chaque exécution journalisée et consultable.

Data Scientist

P03

Des écrans aux datasets

Les écrans extraits deviennent des enregistrements validés et structurés que votre pipeline peut consommer.

Data Scientist Spécialiste Contenu

// L'équipe d'agents IA

Équipe extraction data

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

Data Scientist

DataScientist

Transforme l'extraction écran par écran en datasets propres et validés.

Analyste Marché

MarketAnalyst

Identifie les sources in-app pertinentes et ce qu'il faut en extraire.

Spécialiste Contenu

LiteratureSpecialist

Documente chaque source et garantit la reproductibilité des extractions.

// 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/
Navigue dans l'application et lit les données depuis l'écran sur un vrai appareil.
phone_open_appphone_get_screen_treephone_scrollphone_screenshot

shared/tools/data_utils/
Valide et profile ce qui a été extrait des écrans.
csv_lintdf_describejson_validate

shared/tools/database/
Dépose les résultats là où votre pipeline les attend.
sql_querysql_export_csv

shared/tools/knowledge/
Construit un historique consultable de chaque exécution d'extraction.
build_knowledge_from_textbuild_knowledge_from_file

// 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.

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.

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.

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.

// FAQ

Les questions qu'on reçoit chaque semaine.

Et pour les applications sans API ?

C'est précisément l'intérêt. L'agent lit les données depuis l'écran de l'application sur un vrai appareil : aucune API n'est requise.

Chaque exécution est-elle auditable ?

Oui. Les exécutions sont limitées aux applications que vous autorisez, planifiées par vous, et chaque étape est journalisée et consultable.

Construis des pipelines équipes data sur Melaya.

Le tier Sandbox est gratuit, sans carte. Rejoins la waitlist et on t'envoie un email dès qu'un slot s'ouvre.

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