
إطار عمل OSINT آلي للاستطلاع وجمع البيانات وجمع معلومات التهديدات باستخدام زواحف معيارية وماسحات ضوئية وخطوط أنابيب استخراج.
أداة تسخير وكيل استثمار بطابع الـ vibe
تم بناء LangAlpha للمساعدة في تفسير الأسواق المالية ودعم قرارات الاستثمار.
بدء الاستخدام • وثائق API • نواة الوكيل • الخلفية • الويب • واجهة TUI • المهارات • MCP
ثبّت موجزاً إخبارياً مختاراً من لوحة التحكم، وأطلق العنان لتوليد الأفكار، ووجّه وكلاء فرعيين متوازيين لفحص السوق — ثم احصل على خمس أفكار تداول زوجية (طويل/قصير) في لوحة تحكم تفاعلية مضمنة، مخصصة لدفترك.
كل أداة ذكاء اصطناعي مالية اليوم تعالج الاستثمار كجلسة واحدة: تطرح سؤالاً، تحصل على إجابة، وتنتقل. لكن الاستثمار الحقيقي هو بايزي — تبدأ بفرضية، تصل بيانات جديدة يومياً، وتحدّث قناعتك وفقاً لذلك. إنها عملية تكرارية تمتد على أسابيع وأشهر: صقل الفرضيات، إعادة النظر في المراكز، إضافة تحليلات جديدة فوق القديمة. لا يوجد موجه واحد يلتقط ذلك.
مستوحى من هندسة البرمجيات: قاعدة الكود تستمر، وكل إيداع يبني على ما سبقه. نجحت أدوات تسخير الوكلاء البرمجية مثل Claude Code و OpenCode من خلال بناء وكلاء تتبنى هذا النمط، تستكشف السياق الحالي وتبني على العمل السابق. يجلب LangAlpha نفس البصيرة: أعطِ الوكيل مساحة عمل مستمرة، وسيتضاعف البحث طبيعياً.
عملياً، تنشئ مساحة عمل لكل هدف بحثي ("إعادة التوازن للربع الثاني"، "تعمق في الطلب على مراكز البيانات"، "تدوير قطاع الطاقة"). يجريك الوكيل مقابلة حول أهدافك وأسلوبك، وينتج أول تسليماته، ويحفظ كل شيء في نظام ملفات مساحة العمل. عد غداً وستظل ملفاتك، وسلاسل المحادثات، والبحوث المتراكمة موجودة.
agent.md) الذي يضاعف البحث عبر الجلسات والسلاسل. مخزن ذاكرة طويل الأجل منفصل (.agents/user/memory/، .agents/workspace/memory/) يحتفظ بتفضيلات المستخدم الدائمة والمعرفة عبر البيئات المعزولة، ومخزن مذكرات يديره المستخدم (.agents/user/memo/) يتيح لك رفع ملفات PDF وملاحظات بحثية بصيغة markdown يمكن للوكيل قراءتها عند الطلب.هندسة النظام```mermaid %%{init: {'theme': 'neutral'}}%%
flowchart TB
Web["Web UI
React 19 · Vite · Tailwind"] -- "REST · SSE" --> API
Web -- "WebSocket" --> WSP
CLI["CLI / TUI"] -- "REST · SSE" --> API
subgraph Server ["FastAPI Backend"]
API["API Routers<br/>Threads · Workspaces · Market Data<br/>OAuth · Automations · Skills"]
WSP["WebSocket Proxy"]
API --> ChatHandler["Chat Handler<br/>LLM Resolution · Workflow Dispatch"]
ChatHandler --> BTM["Background Task Manager<br/>Decoupled Execution · Workflow Lifecycle"]
end
subgraph PostgreSQL ["PostgreSQL — Dual Pool"]
AppPool[("App Data<br/>Users · Workspaces · Threads<br/>Turns · BYOK Keys · Automations")]
CheckPool[("LangGraph Checkpointer<br/>Agent State · Checkpoints")]
end
subgraph Redis ["Redis"]
EventBuf[("SSE Event Buffer<br/>150K events · Reconnect Replay")]
DataCache[("API Cache<br/>Market Data · SWR")]
Steering[("Steering Queue<br/>User Messages Mid-workflow")]
end
BTM --> AppPool
BTM --> CheckPool
BTM --> EventBuf
BTM --> Steering
API --> DataCache
BTM -. "Sandbox API" .-> Daytona["Daytona<br/>Cloud Sandboxes"]
API -. "REST" .-> FinAPIs["Financial APIs<br/>FMP · SEC EDGAR"]
WSP -. "WebSocket" .-> GData["ginlix-data<br/>Polygon.io · Massive"]
### طبقة النماذج متعددة المزودين
يعمل LangAlpha على طبقة نماذج غير مرتبطة بمزود معين، تُجرد عبر واجهات خلفية متعددة للـ LLM. تعمل نفس مجموعة الوسائط البرمجية، الأدوات، وسير العمل بغض النظر عن النموذج الذي يقوم بتشغيلها. يأتي مع وضعين: