ginlix-ai/langalphaMarco automatizado de OSINT para reconocimiento, recolección de datos y recopilación de inteligencia de amenazas con rastreadores modulares, escáneres y tuberías de extracción.
Agentes de IA de código abierto que investigan el mercado, construyen la tesis
y operan en tu propia cuenta de corretaje dentro de los permisos que establezcas.
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La mayoría de las herramientas de finanzas con IA responden preguntas. Creemos que la investigación de inversiones es bayesiana: escribes una tesis y lo que demostraría que está equivocada, y luego cada informe de resultados, presentación y movimiento de precio eleva o reduce tu convicción, y tu posición con ella. Ese ciclo dura semanas o meses, y ningún prompt único lo captura.
Los agentes de programación mejoraron una vez que tuvieron un arnés construido para el código: una base de código que persiste, donde cada commit se construye sobre el anterior, además de las herramientas, la memoria y el entorno de ejecución alrededor del modelo. LangAlpha lleva ese arnés a los mercados, del vibe coding al vibe investing. Funciona con cualquier modelo, así que cada modelo mejor lo mejora. Dos convicciones lo moldean:
La mayoría de estos ejemplos provienen de un espacio de trabajo sobre Cerebras (CBRS). Míralo funcionar en acción con esta conversación compartida, desde la primera pregunta hasta el informe de iniciación enviado a Slack.
Haz una pregunta y LangAlpha la divide entre analistas en paralelo que leen presentaciones, obtienen precios, datos de opciones y macroeconómicos, y ejecutan los cálculos en código. Envía un seguimiento en cualquier momento para redirigirlos durante la ejecución. En CBRS, la ejecución terminó en una introducción en HTML sobre qué vende Cerebras, qué tan rápido crece y quién paga por ello.
Subagentes: cuatro analistas trabajan la pregunta bajo el agente principal, cada tarjeta contando sus herramientas y tokens, y un /html-report convierte sus hallazgos en el informe de la derecha
Un espacio de trabajo por tesis, sector o cartera. Los archivos, los chats y las notas propias del agente siguen ahí mañana, así que cada sesión se apoya en la anterior en lugar de empezar de cero.
"Constrúyeme un panel interactivo sobre CBRS a partir de lo que hemos encontrado hasta ahora en este espacio de trabajo: el precio con los eventos clave, el crecimiento de los ingresos, la concentración de clientes y cuánto depende de OpenAI. Quiero poder navegar por él."
Un nuevo hilo lo construye a partir de la investigación y los archivos que hilos anteriores dejaron en el espacio de trabajo: un panel en vivo con el que puedes interactuar.
 Archivos del espacio de trabajo: los datos masivos acaban en archivos, no en el contexto del agente. Los precios, los registros y las entradas del modelo llenan la carpeta data/ de cada tarea en el árbol de archivos |
 Aplicaciones en ejecución: el agente construye paneles interactivos. Haz clic en una barra, un marcador o una fila para ver su fuente, arrastra la prueba de estrés de la cartera de pedidos de OpenAI, o menciona con @ los archivos de otro hilo para fusionarlos |
Programa un informe antes de la apertura, o despierta a un agente cuando una acción cruce un precio o se mueva un porcentaje determinado en un día. Los resultados llegan a un único feed y, si los conectas y los eliges para la entrega, también a Slack, Discord, Telegram, Feishu o iMessage.
