Laya 生态
Laya Projects 与生态
持续跟踪真正有用的 Laya 运行时、本地服务、Playground、基准测试与真实集成。GitHub 数据每天自动更新。
提交项目数据更新时间: 2026年11月6日
Laya 生态目录
NandhaKishorM/laya
Laya 参考实现，包含 Router、checkpoint、benchmark、微调与文档。
mizorewww/laya-mlx
面向 Apple Silicon 的原生 MLX runtime，用于本地运行 Laya。
mizorewww/laya-coreml
Laya 的 Core ML 移植版，在 Apple 神经网络引擎上运行，推理无需 PyTorch 或 MLX；在 M3 Max 上单个短决策约 5 毫秒。
ollaya-dev/ollaya
类似 Ollama 的 CLI、本地守护进程和桌面应用，可拉取并以 TypeSafe 兼容 API 提供开源决策模型（Laya、Kev、Von、Decider、NLI、GLiClass 等）。
receptron/laya
通过 ONNX Runtime 在 Node.js / TypeScript 中运行 Laya。
FluidInference/FluidUse
Apple Silicon 上的本地电脑操作工具；其中的 Swift LayaManager 在 Core ML 上原生运行 Laya，并支持其他端侧决策模型。
codejunkie99/keel
本地优先的 macOS 编程工作区，用本地 Laya 为任务选择执行路线。
ipenywis/laya-ultrafast
使用本地 Laya 作为快速决策层的 Browser Agent 实验。
wdobry/laya-playground
本地 Playground、模型驱动游戏、benchmark 与 agent integration skill。
ThinkFlowLab/system1-agents
由 Laya 或 Jev 驱动的现成 Agent：浏览器操作、电脑操作、机器人与游戏。
lkarlslund/laya.cpp
基于 ggml 的原生 C++ 推理，支持 CUDA、Vulkan 和 Core ML 后端与全部三个 checkpoint，自带支持批处理的 Jev 兼容 HTTP 服务，并提供预编译程序。
virajbhartiya/laya-vs-jev
本地 MLX Laya 与托管 Jev 的 T-Rex 并排对比实验。
marcreichel/laya-php
laya-serve 的 PHP SDK：答案直接返回枚举、整数和布尔值，带 Laravel 服务提供者和测试用的 fake，支持按请求设置 token 上限。
1Panel-dev/laya-server
自托管的 Jev-compatible Laya API，带 Web 管理界面、API Key 管理与 Docker 部署。
r33drichards/laya-vision
为 Laya 加上图像输入：针对一张图片（可附文字）给出类型化、经过校准的 choice、noul 和 score 答案，一次前向计算完成，还能直接根据画面像素玩简单游戏。
alvarobartt/sys1
用 Rust 编写的 System One 兼容 API 服务，基于 candle，支持 token 级 batching 与 Laya 决策头。
uu889/laya-opencv
Laya 一键安装包和本地网页工作台（原名 laya-workbench，中英文界面）：可以在页面上微调 Laya，或用任意编码器训练 Laya 格式的决策模型，再和 OpenCV、硬规则组合做视觉检测，比如水果采摘、虫害监测和钢管质检。
0xBakeer/arbiter
本地 serving layer，提供 Jev-compatible API、路由、batch 与 Playground。
PromptEngineer48/laya-vs-jev-arena
让 Laya 与 Jev 在游戏中进行真实决策，并展示 latency 与运行指标。
afshinm/laya-mps
面向 Apple GPU / MPS 的低内存本地 Laya runtime 与 server。
tc3oliver/laya-apple
在 Apple Silicon 上同时用 MLX GPU 和神经网络引擎运行 Laya：单个问题的短决策交给神经网络引擎，较长的任务留在 GPU 上。
ChenneyZhuang/laya-browser-agent
浏览器 Agent 决策的本地开源替代方案，可替代 Jev：无需云端、无需 API Key、不截图，可与 browser-use 的 jev-ultrafast 配合使用。
rupeshs/laya-openvino
非官方的 OpenVINO 后端，用于在 CPU 上快速推理；提供预先转换好的 INT8 英文 checkpoint（405 MB，与 PyTorch 的首选答案一致率 98.9%）。
sfmqrb/gutcheck
按意思 grep：用一句英文问题逐行判断日志、JSON 字段或 diff 片段，在终端界面里筛选和排序结果。单个可执行文件，在 CPU 上运行 Laya checkpoint。
F0Rextasy/omp-laya-judge
为 oh-my-pi 编程 Agent 提供的本地 System-1 裁判 MCP 服务和 skill：由 Laya 把关笔记选择、文件修改、Shell 命令和出错恢复，不消耗大模型 token。
DaragonTech/LibLayaX
基于 laya.cpp 的共享库，提供纯 C 接口，让任何应用在进程内直接运行 Laya，不需要服务器和 Python；提供六个平台的预编译版本，另有 Delphi（DLaya）和 Lua（LLaya）绑定。
killkli/open-jev-laya
纯浏览器运行的 Laya 多语言演示，基于 ONNX 与 WebGPU，包含决策小游戏。
aryanbhujade/laya-mlx-voice-browser
LayaBrowse：在 Apple Silicon 的 Mac 上用语音操控 Safari 或 Chromium 浏览器，由本地 Laya 模型决定每一步操作，无需 API Key，也不用生成式大模型。
antonellof/laya-trader
模拟交易演示：Laya MLX 读取加密货币和标普 500 的行情信号，由策略把概率转成交易，带实时看板和回测。仅限模拟交易。
wexare-ai/browser-laya
npm 库（@wexare/laya-web）和在线演示页，在浏览器标签页里完整运行 Laya，不需要服务器和 API Key；首次需下载 900 MB，手机上自动换成 8 位量化版，在 720 道题的测试中和完整模型的答案 99.3% 一致。
instax-dutta/sysone-bench
使用 byte-identical inputs 的独立 System One benchmark。
Makankn/laya-plays-google-snake
Laya 通过屏幕像素和方向键玩真正的 Google 贪吃蛇：视觉追踪器识别棋盘，Laya 在安全的方向中做选择。
alipyth/traffic-solver-laya-
一座交通信号灯由 Laya 控制的 3D 城市：屏幕上展示每一次决策，从 Laya 读到了什么到信号灯做了什么。
elisaterumi-ai/layapet
葡萄牙语电子宠物：玩家随便输入一句话，交给 CPU 上的多语言 Laya 零样本判断是喂食、玩耍、睡觉还是抚摸，不用关键词规则。
azalio/doomLaya
Laya 和 Jev 对战 FreeDoom：模型决定行动、目标和武器，控制器负责移动和瞄准；附训练说明和两者的并排对比。
jinlio/mjbrain
基于微调 Laya 的立直麻将实时决策推荐系统（优先支持雀魂）。只推荐、不自动出牌。
brennanMKE/laya-go
纯 Go 实现的 Laya 推理，不需要 Python，也不用 cgo：在 Apple Silicon 上用 Metal GPU 计算，其他平台用原生 CPU 引擎；结果与 Python 包一致，并附带可直接替换的 laya-server。
lcbkmm/laya-thalamus
面向 AI Agent 的决策中间件：用本地 Laya 做工具路由，置信度低时自动回退到大模型，内置熔断器和评测套件。
sirgio03/laya-ignite
从自然语言描述的判断标准出发，快速训练专用的 Laya 决策头：先用大模型一次性生成训练样本，再在冻结的编码器上训练并校准。
DataZooDE/anofox-decide
DuckDB 扩展：直接在 SQL 里对文本提出是/否和选择题，可完全离线运行 Laya 或 Julia-1，也可调用 TypeSafe Jev 等 System One API。
hakan-gecili/pacman-arena
Laya、tev1 和 Nimble 在本地用完全相同的信息玩 Pac-Man，各跑 30 局：Laya 每步 32 毫秒，快一个数量级，但得分最低。
BarnacleLabs/cyprid
在 Mac 上安装、启动和停止各种开源决策模型（包括 Laya），统一成一套 Jev 风格的接口和网页，并附有各模型在 Kev 测试集和 JevBench 上的准确率对比表。
apscot/laya-java
非官方的纯 Java 版，在 JVM 里直接运行 Laya 的三个 checkpoint，不需要 Python；已发布到 Maven Central，附带 Spring Boot starter（提供 /v1/systemone 和 /v1/decisions 接口）、客户端和 Gradle 插件。
elepedus/laya-rk3588-turingpi-rk1
用 Rust 在 Turing Pi RK1 的 RK3588 NPU 或 Mali GPU 上运行 Laya，对外提供 Jev 兼容 API，并附有和 CPU 版服务的延迟实测对比。
satiricalguru/Civic-Signal-Laya
多语言市民求助的审核工作台：Laya 判断负责部门、紧急程度和是否影响基本生活服务，显示完整概率，把低置信度的请求交给人工复核。
larchanka/snake-game-laya-ai-example
Laya 驱动的终端游戏合集，用于实时决策演示，第一个游戏是完全由模型控制的自动贪吃蛇。
MindrLabs/typed-decision-slay-the-spire
三个 Laya checkpoint 和 Nimble-9B 用同样的 200 个种子玩《杀戮尖塔》：不训练时 Nimble 爬得更高；Laya 英文版只微调半小时就多爬 6.7 层，每次决策 24 毫秒、约占 3 GB 显存。
tnaftali/s1-tui
类型化决策的终端界面：输入 state 和问题，返回答案、置信度和完整概率，可以随时在本地 Laya（Apple Silicon）和托管的 Jev API 之间切换。
trinacria-tech/laya-pi
在树莓派 4（8 GB）上纯 CPU 运行 Laya 的 Docker 方案：基于 ONNX Runtime 的 /v1/systemone API，外加实时演示。
msudars/laya-reader
每日 arXiv 新论文推荐：由 Laya 按你的阅读偏好排序，在本地 CPU 上运行，并统计推荐的准确度。
cloudwallker/chong-laya
中文购物决策实验：描述一次购物，查看 Laya 在「冲 / 等等 / 不冲」之间的选择、概率和原始返回。学习项目，不构成购物建议。
StevenLi-phoenix/laya-skill
Claude Code 的 skill 和插件，用于类型化决策：在本地、浏览器 WebGPU 或 Jev 兼容服务里运行 Laya，改一个 base URL 就能切到 TypeSafe Jev，还能微调、对比 Laya 并导出 ONNX。
rupeshs/laya-ov-rs
非官方的 Rust 版 laya-openvino CPU 后端：加载 INT8 量化的英文或 typed-decisions checkpoint（各约 400 MB），返回和 Python 包相同的 JSON。
andrewgoodchild/doomANE
Laya 实时玩 Freedoom，每次推理都跑在苹果神经引擎上（每个决策约 110–140 毫秒）；开发时用的几张地图能通关，6 张没见过的地图一张也过不了，README 把两种结果都写清楚了。
blacksoxx/system-one-aiops-demo
可复现的告警分流演示：kind 集群里的模拟商店把 Alertmanager 的每条告警发给 laya-serve（typed-decisions），按 Laya 的类型化答案分成呼叫值班、发到 Slack、当作噪音关闭三类。
edwardmonteiro/laya-android
安卓上的《小行星》式太空对战游戏：敌机由多语言版 Laya 在手机本地驾驶，界面实时显示概率和延迟，附带持续集成里的评测。
suradisworkspace/laya-router
Claude Code 的逐轮模型路由：本地 Laya 判断每一轮新对话该交给快速模型还是强模型，状态栏会显示判断依据。
给维护者的徽章
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[](https://laya-ai.com/zh/projects#project-nandhakishorm-laya)