Laya: decisões System One gratuitas para seus agentes, integradas à Melaya e acessíveis via MCP
Laya é um modelo System One de decisão aberto, integrado à Melaya. Decisões tipadas gratuitas com zero tokens de saída em agentes, pipelines, Fast Mode e MCP.
Laya é um modelo System One de peso aberto, lançado sob a licença Apache-2.0, que responde perguntas tipadas sobre um trecho de texto e retorna probabilidades calibradas com zero tokens gerados. Os autores publicam o código como o pacote pip laya, com os pesos no Hugging Face. A Melaya não criou a Laya. A Melaya executa a Laya na própria CPU e a integra gratuitamente: nas ferramentas decide, no passo decide do canvas, nos event triggers e nos agentes de navegador e telefone do Fast Mode, inclusive a partir do Claude ou do ChatGPT via MCP.
O que é a Laya, e quem a publica
A Laya é um modelo System One: um modelo de decisão rápido que lê um estado, como um email, uma postagem, uma página ou uma linha de lista, e responde perguntas tipadas sobre ele. Ela retorna uma probabilidade calibrada para cada opção e gera zero tokens. Ela decide. Ela não escreve.
A Laya é de peso aberto, sob a licença Apache-2.0. A NandhaKishorM publica o código como o pacote pip laya, e a convaiinnovations publica os pesos no Hugging Face. A Melaya não criou o modelo. A Melaya executa o modelo Laya aberto nos próprios servidores e o integra em seus agentes e pipelines, então você recebe tudo sem configuração e sem custo.
Por baixo do capô, a Laya é um encoder ModernBERT com pequenas cabeças de decisão. O checkpoint base em inglês tem 421M de parâmetros, e também existe um checkpoint multilíngue. Cada pergunta assume um de três formatos.
- choice: escolha uma opção em um conjunto, como cobrança, técnico ou vendas
- score: posicione o estado em níveis ordenados de 2 a 10, como baixo, médio ou alto
- noul: uma resposta sim ou não em que a própria probabilidade é o sinal
- Toda resposta traz o answer_confidence, a probabilidade calibrada da opção vencedora
System One vs um LLM: quando usar qual
Um modelo de linguagem grande é System Two. Ele raciocina, escreve e chama ferramentas, e você paga por cada token que ele gera. A Laya é System One. Ela aplica o mesmo julgamento tipado a milhares de itens, uma passagem de encoder por pergunta, sem nada para interpretar depois.
Use um LLM para planejar, escrever e lidar com raciocínio aberto. Use a Laya quando a tarefa é aplicar um único julgamento a cada item: rotear um ticket, triar uma fila, verificar uma linha de lista, filtrar um gatilho. Boas pipelines usam os dois. A Laya filtra, e o LLM gasta seus tokens nos poucos itens que sobrevivem.
Conheça seus limites. A Laya é confiável em perguntas concretas e superficiais, como saber se uma resposta é automática ou se uma mensagem pergunta sobre preço. Ela é mais fraca em relevância sutil, e seus autores descrevem os checkpoints base como uma base rápida para especialização. Uma choice de 2 opções supera um simples sim ou não, e score é o mais fraco dos três tipos.
Como a Melaya executa a Laya de graça
A Melaya executa a Laya no laya-local, um serviço interno que mantém o modelo aquecido na própria CPU da Melaya. Medido no servidor de produção, uma única decisão leva cerca de 105 ms no runtime bf16, e os batches rodam a cerca de 69 ms por decisão. Essa é velocidade de CPU, não de GPU, e você não paga nada por decisão.
Os agentes alcançam a Laya pelas ferramentas decide integradas. Elas são ferramentas nativas: sem conector, sem chave de API, sem etapa de conexão. Limites de taxa por usuário mantêm a CPU compartilhada disponível para todos.
- decide: faça a um único estado um conjunto de perguntas tipadas em uma única passagem
- decide_check: um filtro de disparo único que retorna uma única resposta direta
- decide_batch: pontue muitos itens com base nas mesmas perguntas e mantenha os melhores resultados
- decide_batch_file: leia antes os itens de um arquivo JSON, por exemplo uma coleta de posts
- O passo decide do canvas: um passo de pipeline sem chamada de LLM que pode interromper a execução quando uma resposta assim indicar
- Event triggers: um filtro decide pode triar cada evento recebido antes de qualquer ação ser executada
A Laya dentro do Fast Mode e via MCP
O Fast Mode opera um navegador ou um telefone Android com muito menos idas e voltas ao LLM. O LLM lê a tela uma vez e envia vários passos em palavras simples. A Melaya encontra cada alvo, age pelo caminho normal, verifica o efeito e devolve a tela ao primeiro imprevisto.
Código determinístico localiza cada alvo primeiro. A Laya é o fallback filtrado: quando um passo descreve seu alvo de forma vaga, a Laya escolhe entre uma lista curta de candidatos, e a Melaya só age quando a resposta supera uma barra de confiança. A Laya também verifica condições em linhas de lista, como se uma linha é um parceiro em determinada empresa.
Via MCP, Claude, ChatGPT, Cursor e Claude Code alcançam a Laya de duas formas: pelas ferramentas do Fast Mode, e pelas pipelines que você executa usando as ferramentas decide ou um passo decide. Não existe uma ferramenta MCP laya isolada. Na prática, Laya MCP significa a Laya funcionando dentro das ferramentas do Melaya MCP Server.
- MCP: melaya_browser_fast e melaya_phone_fast
- Pipelines e o Assistant: browser_fast e phone_fast
- Suas regras continuam valendo: sites permitidos, cards de aprovação e o kill switch
- O controle do telefone é só para Android
Onde a própria Melaya usa a Laya
A Melaya executa seus próprios recursos no mesmo motor gratuito. Os envios de backlinks no Melaya Marketing preenchem formulários de diretórios com o Fast Mode, então a Laya localiza campos descritos de forma vaga quando a correspondência exata não encontra nada.
A auditoria de SEO do site inteiro tem uma camada de julgamento da Laya para perguntas por página. Uma resposta da Laya só gera um problema depois que sua pergunta passa por um limite de precisão validado. Até lá, a auditoria depende de verificações determinísticas e nunca gera um problema a partir de uma resposta não validada da Laya.
As próprias pipelines de outreach da Melaya usam a Laya como um guarda de respostas. Uma choice de 2 opções identifica respostas que perguntam sobre termos financeiros e as direciona para um humano.
Laya vs Jev (TypeSafe)
O Jev é o modelo System One hospedado da TypeSafe. Ele roda em GPUs, responde em milissegundos e é cobrado por token contra sua própria chave de API. A Laya roda na CPU da Melaya, leva cerca de 105 ms por decisão e não custa nada.
Ambos seguem o mesmo esquema: um estado, perguntas tipadas, os mesmos três tipos. Um workflow passa das ferramentas jev_* para as ferramentas decide_* sem reescrever uma pergunta. São modelos diferentes com calibração diferente, então reveja seus limites ao trocar.
- Escolha a Laya para volume, custo e decisões que ficam no próprio hardware da Melaya
- Escolha o Jev para a menor latência, volumes baixos e nenhuma CPU compartilhada
Comece com a Laya
Crie uma conta gratuita na Melaya. As ferramentas decide já vêm integradas: o Assistant sempre as tem, e você as adiciona a qualquer agente sem nada para conectar.
- Adicione o decide_batch a um agente, ou solte um passo decide no canvas
- Escreva um estado rotulado com o texto avaliado primeiro. A base em inglês lê cerca de 1.100 caracteres de estado
- Peça uma choice de 2 opções com descrições curtas por palavras-chave, em vez de um simples sim ou não
- Filtre com base no answer_confidence e ajuste o limite em alguns itens rotulados
- A partir do Claude ou do ChatGPT, conecte o Melaya MCP Server, depois execute sua pipeline ou deixe as ferramentas do Fast Mode chamarem a Laya para você
Perguntas frequentes
A Laya é feita pela Melaya?
Não. A Laya é um modelo de peso aberto sob Apache-2.0, dos autores originais, com o código no pip como laya e os pesos no Hugging Face da convaiinnovations. A Melaya executa o modelo aberto na própria CPU e o integra gratuitamente em agentes, pipelines e no Fast Mode.
Posso usar a Laya a partir do Claude ou do ChatGPT via MCP?
Sim, através do Melaya MCP Server. As ferramentas melaya_browser_fast e melaya_phone_fast usam a Laya como fallback filtrado, e qualquer pipeline que você executar usando as ferramentas decide ou um passo decide roda a Laya. Não existe uma ferramenta laya separada para chamar.
A Laya é gratuita na Melaya?
Sim. As ferramentas decide, o passo decide do canvas e o Fast Mode rodam a Laya na CPU da Melaya sem cobrança por decisão e sem chave de API. Limites de taxa por usuário mantêm o motor compartilhado justo.
Quão rápida é a Laya?
Na CPU da Melaya, uma única decisão leva cerca de 105 ms, e decisões em batch levam cerca de 69 ms cada. Estados longos custam mais, então mantenha o texto avaliado curto. Motores com GPU, como o Jev, respondem em milissegundos.
Qual é a diferença entre Laya e Jev?
Os dois são modelos System One com o mesmo esquema de perguntas. O Jev é o motor hospedado da TypeSafe, cobrado por token em GPUs. A Laya é de peso aberto e roda de graça na CPU da Melaya.
A Laya pode escrever textos ou substituir meu LLM?
Não. A Laya só decide: ela escolhe uma opção, pontua um nível ou responde sim ou não, com zero tokens gerados. Mantenha o LLM para planejamento, escrita e julgamento sutil.
