P01
Извлечение внутри приложения
Агенты открывают приложение, переходят к данным и извлекают их так же, как это делает человек: экран за экраном, на реальном устройстве.
01
// Что ломается сегодня
Ручные рабочие процессы обходятся дороже, чем агент.
Три боли, с которыми каждая команда продаж и развития бизнеса сталкивается еженедельно. Именно то, на что жалуются твои менеджеры, а не то, как это назвала бы страница с возможностями.
- 01
Нужные вам данные находятся в мобильных приложениях без API, и веб-скрапинг до них не добирается.
02
// Конвейеры, которые можно собрать
Рабочие процессы агентов: собери, одобри, повтори.
Каждый конвейер ниже, это форма, которую ты собираешь на холсте с помощью команды и инструментов ниже. Не готовая функция от нас, а паттерн, который ты настраиваешь.
P02
Запуски по расписанию в заданном периметре
Ограничены разрешёнными приложениями, работают по заданному вами расписанию, каждый запуск журналируется и доступен для проверки.
P03
От экранов к наборам данных
Извлечённые экраны становятся валидированными структурированными записями, готовыми для вашего пайплайна.
03
// Команда агентов
Команда извлечения данных
Реальные персоны из команды research_team. Каждая поставляется с настроенным системным промптом и стандартным списком разрешённых инструментов. Меняй модели для каждой персоны на холсте.
Data Scientist
DataScientistПревращает пошаговое извлечение с экранов в чистые, валидированные наборы данных.
Market Analyst
MarketAnalystОпределяет, какие источники внутри приложения важны и что из них извлекать.
Literature Specialist
LiteratureSpecialistДокументирует каждый источник и обеспечивает воспроизводимость извлечений.
04
// Инструменты с ограниченным доступом
Списки разрешённых инструментов: только те действия, которые ты разрешаешь.
Каждый инструмент ниже, это реальный общий инструмент из набора Melaya. Добавляй в список разрешений для каждого агента, закрывай операции записи подтверждением человеком, отзывай любой из них одним кликом.
01shared/tools/phone/
Навигирует по приложению и считывает данные с экрана на реальном устройстве.
phone_open_appphone_get_screen_treephone_scrollphone_screenshot
02shared/tools/data_utils/
Валидирует и профилирует данные, полученные с экранов.
csv_lintdf_describejson_validate
03shared/tools/database/
Размещает результаты там, где их ожидает ваш пайплайн.
sql_querysql_export_csv
04shared/tools/knowledge/
Формирует доступную для поиска базу по каждому запуску извлечения.
build_knowledge_from_textbuild_knowledge_from_file
05
// Три уровня знаний
Команда читает то, что ты ей даёшь.
Каждый конвейер поставляется с тремя уровнями доступа к знаниям. Комбинируй для каждого агента на холсте. Никакого общего векторного пространства с другим арендатором, никаких случайных чтений, никакого непрозрачного поиска.
L1
Статический контекст
includeContextДокументы для конкретного конвейера, добавляемые к входным данным выбранных агентов при каждом прогоне. Бриф ICP, плейбук, прайс-лист или корпус выигранных сделок. Всё, что должно быть доступно агенту до начала работы. Ты выбираешь, какие персоны получат какие документы.
L2
Инструмент RAG-поиска
rag_retrieveИнструмент с ограниченным доступом, выдаваемый каждому агенту. Когда агент решает, что нужна большая глубина, он запрашивает векторное хранилище рабочего процесса по требованию. Та же база знаний, что и статический контекст, но обращение к ней происходит только тогда, когда модель сама об этом просит.
L3
Межпрогонная память
pipeline_memoryСостояние на уровне конвейера, которое переходит от одного прогона к следующему. Вчерашнее исследование доступно для сегодняшнего продолжения. Команда помнит, что уже проработала, что было подтверждено, что отправлено. Журнал аудита, это вторичная база знаний.
07
// FAQ
Вопросы об ИИ-агентах, которые нам задают каждую неделю.
Что делать с приложениями без API?
В этом и смысл. Агент считывает данные с экрана приложения на реальном устройстве, API не нужен.
Можно ли аудировать каждый запуск?
Да. Запуски ограничены разрешёнными вами приложениями, запланированы вами, каждый шаг журналируется и доступен для проверки.
Почему бы просто не написать скрипт для парсинга?
Скрипты перестают работать, когда данные находятся внутри мобильного приложения без API и без стабильного веб-эндпоинта. Device Control в Melaya управляет реальным Android-телефоном, поэтому агенты читают те же экраны, что видит человек. Затем персона Data Scientist проверяет результаты с помощью набора data_utils, а полные трассы показывают, что прочитал каждый шаг.
Могут ли n8n или Zapier извлекать данные из мобильного приложения?
Нет. n8n, Zapier и Make выполняют заранее заданные шаги «триггер-действие» через API, так что приложение без API остаётся недосягаемым. Агенты Melaya планируют действия через несколько шагов на холсте из агентов, инструментов, триггеров и шлюзов подтверждения, а набор инструментов телефона читает экраны приложений напрямую на реальном устройстве. Zapier и Make действительно лучше по охвату коннекторов для простых API-автоматизаций.
Как чтения экрана превращаются в чистый датасет?
Три набора инструментов ведут конвейер. Набор инструментов телефона навигирует по приложению и читает каждый экран на реальном устройстве, data_utils проверяет и профилирует извлечённые поля, а набор инструментов базы данных помещает результаты туда, куда ожидает твой конвейер. Набор инструментов знаний ведёт доступную для поиска запись каждого запуска извлечения.
Можно ли запускать извлечение по расписанию и ограничивать его конкретными приложениями?
Да. Запуски срабатывают по заданному тобой расписанию, и каждый агент ограничен разрешительным списком, так что набор инструментов телефона может открывать только одобренные тобой приложения. Персона Market Analyst решает, какие внутриприложенческие источники важны, и каждый запуск по расписанию создаёт полную трассу выполнения, которую ты можешь проверить.
Как команды по данным управляют доступом агентов извлечения?
Управление в Melaya опирается на разрешительные списки инструментов, подтверждение человеком при каждой записи и полные трассы выполнения. Агенты открывают только разрешённые приложения, записи через набор инструментов базы данных могут останавливаться для одобрения перед сохранением, а детерминированная оценка в первую очередь запускает проверки на основе правил по извлечённым данным до любых оценок модели.
Воспроизводимы ли запуски извлечения?
Да. Персона Literature Specialist документирует каждый источник и поддерживает воспроизводимость извлечений, а любой запуск можно сохранить как переиспользуемый шаблон. Полные трассы фиксируют каждый шаг с временными метками, так что ты можешь сравнивать запуски, замечать дрейф макета внутри приложения и повторно запускать один и тот же конвейер без изменений.
Извлечение работает на реальном телефоне или в эмуляторе?
На реальном телефоне. Device Control в Melaya управляет реальным Android-телефоном: агенты открывают разрешённые приложения, читают экран и нажимают и вводят текст так, как это делает человек. Всё, что публикует или отправляет, останавливается для подтверждения на устройстве, а извлечение только для чтения никогда не публикует от твоего имени.
Могут ли извлечённые данные оставаться на нашей собственной инфраструктуре?
Да. Melaya работает в облаке или на твоём локальном раннере, так что чувствительные шаги извлечения и результирующие датасеты могут оставаться на железе, которое ты контролируешь. Пошаговая маршрутизация моделей через 23 провайдера позволяет оставлять парсинг на локальных моделях, а стоимость принятого результата видна для каждого запуска.
Строй конвейеры команды по данным на Melaya.
Тариф Sandbox бесплатный, карта не нужна. Присоединись к списку ожидания, и мы напишем, как только откроется место.
← Все кейсы
// Куки
Melaya использует небольшой набор собственных куки, строго необходимых для аутентификации, поддержания сессии и защиты платформы от злоупотреблений. По умолчанию рекламные куки, межсайтовые трекеры и сторонняя аналитика не используются. Полный список куки приведён в нашей Политике конфиденциальности.