Convai Innovations

Laya

Apache-2.0 の非自己回帰型の意思決定エンジン。1 回のフォワードパスで型付きの答えを返し、自前のハードウェアで動きます。

2026-09-29 時点で確認

Laya

多言語対応の非自己回帰型 System 1 意思決定エンジンです。任意の state に対して、型付きの choice・score・noul の意思決定を 1 回のフォワードパスで行います。

choice の質問は複数の選択肢から 1 つを選び、score の質問は state を尺度上に位置づけ、noul の質問は答えが「はい」である確率を返します。Laya は自前のハードウェアで動作し、100 以上の言語を読み取ります。Router がリクエストごとにチェックポイントを選びます。

はじめに

Laya をインストールし、README の Installation と Quickstart で最初の意思決定を行ってください。 どちらも README に置いてあり、最新に保つコピーを 1 つだけにしています。

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目的 参照先
JSON スキーマや pydantic モデルから型付きの値を取り出す スキーマ駆動の意思決定
Laya をフォークせずに、すべての意思決定を記録・秘匿化・キャッシュ・ゲートする 予測フック
実行権限を与えずに Laya を段階的に導入する 段階的な導入
LangChain や LangGraph アプリの中でルーティング・スクリーニング・トリアージを行う LangChain と LangGraph
ターミナルから Laya を実行する、または組み込みの MCP stdio サーバーに接続する コマンドラインと MCP サーバー
SDK や laya-serve HTTP API を CPU または NVIDIA GPU のコンテナで実行する Docker クイックスタート
ARM64 ホストや DGX Spark 向けにビルドする ARM64 と DGX Spark のコンテナ
チェックポイントを自分の意思決定用に特化させる ブラウザエージェントのファインチューニング例 と ファインチューニングノートブック
ベンチマーク結果とデプロイの制約を見極める ベンチマークと既知の制約
クラス・関数・パラメータを調べる Python API リファレンス
ラベル付きデータセットを採点し、ベースラインと比較し、ビルドをゲートする 評価ハーネス

ルーティング、HTTP API、信頼度ゲートは、当面 README にあります。