LangAlpha v2026.07.30

एक वाइब इन्वेस्टिंग एजेंट हार्नेस
LangAlpha को वित्तीय बाज़ारों की व्याख्या करने और निवेश निर्णयों में सहायता करने के लिए बनाया गया है।

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शुरू करें • API दस्तावेज़ • एजेंट कोर • बैकएंड • वेब • TUI • प्लगइन्स

डैशबोर्ड से एक चयनित समाचार ब्रीफ पिन करें, आइडिया जनरेशन शुरू करें, और बाज़ार की छानबीन के लिए समानांतर सबएजेंट्स भेजें — फिर एक इनलाइन इंटरैक्टिव डैशबोर्ड में पाँच लॉन्ग/शॉर्ट पेयर-ट्रेड आइडियाज़ प्राप्त करें, जो आपकी बुक के अनुसार कैलिब्रेटेड हों।

LangAlpha क्यों

आज का हर AI फाइनेंस टूल निवेश को एक-बार का काम मानता है: सवाल पूछो, जवाब पाओ, आगे बढ़ो। लेकिन असली निवेश बायेसियन है — आप एक थीसिस से शुरू करते हैं, रोज़ नया डेटा आता है, और आप उसी के अनुसार अपनी निष्ठा (conviction) अपडेट करते हैं। यह एक पुनरावृत्तीय प्रक्रिया है जो हफ़्तों और महीनों में फैलती है: थीसिस को परिष्कृत करना, पोज़िशन्स पर दोबारा विचार करना, पुरानी विश्लेषण के ऊपर नई विश्लेषण की परतें चढ़ाना। कोई भी एकल प्रॉम्प्ट इसे कैप्चर नहीं कर सकता।

वाइब कोडिंग से वाइब इन्वेस्टिंग तक

सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग से प्रेरित: एक कोडबेस बना रहता है, और हर कमिट उसी पर बनता है जो पहले आया। Claude Code और OpenCode जैसे कोड एजेंट हार्नेस इस पैटर्न को अपनाने वाले एजेंट्स बनाकर सफल हुए — मौजूदा संदर्भ की खोज करना और पूर्व कार्य पर आगे बढ़ना। LangAlpha वही अंतर्दृष्टि लाता है: एजेंट को एक स्थायी वर्कस्पेस दें, और शोध स्वाभाविक रूप से संचित होता जाता है।

व्यवहार में, आप प्रत्येक शोध लक्ष्य के लिए एक वर्कस्पेस बनाते हैं ("Q2 रीबैलेंस", "डेटा सेंटर डिमांड डीप डाइव", "एनर्जी सेक्टर रोटेशन")। एजेंट आपके लक्ष्यों और शैली के बारे में आपका साक्षात्कार करता है, अपना पहला डिलीवरेबल तैयार करता है, और सब कुछ वर्कस्पेस फ़ाइलसिस्टम में सहेजता है। कल वापस आएँ और आपकी फ़ाइलें, थ्रेड्स, और संचित शोध अब भी वहीं मौजूद होंगे।

मुख्य विशेषताएँ

• प्रोग्रेसिव टूल डिस्कवरी — कोई भी MCP टूल संदर्भ में सारांश के रूप में लोड होता है और पूरा दस्तावेज़ीकरण वर्कस्पेस में डाल दिया जाता है, जिससे एजेंट वास्तव में माँग पर टूल्स खोज और उपयोग कर सकता है। स्किल्स के साथ json टूल्स को बाइंड करना भी समर्थित है और उन्हें एजेंट के सामने केवल तब प्रकट किया जाता है जब स्किल सक्रिय हो।
• प्रोग्रामेटिक टूल कॉलिंग (PTC) — एजेंट mcp सर्वर से वित्तीय डेटा को प्रोसेस करने के लिए Python लिखता और चलाता है, बजाय कच्चे डेटा को LLM कॉन्टेक्स्ट विंडो में उड़ेलने के, जिससे जटिल बहु-चरणीय विश्लेषण संभव होता है और टोकन की बर्बादी नाटकीय रूप से घटती है।
• वित्तीय डेटा इकोसिस्टम — बहु-स्तरीय प्रोवाइडर पदानुक्रम, जिसमें त्वरित लुकअप के लिए नेटिव टूल्स और सैंडबॉक्स में बल्क डेटा प्रोसेसिंग, चार्टिंग, और बहु-वर्षीय विश्लेषण के लिए MCP सर्वर शामिल हैं।
• स्थायी वर्कस्पेस — प्रत्येक वर्कस्पेस एक समर्पित सैंडबॉक्स से मैप होता है जिसमें संरचित डायरेक्टरीज़ और एक वर्कस्पेस नोट्स फ़ाइल (agent.md) होती है जो सत्रों और थ्रेड्स के आर-पार शोध को संचित करती है। एक अलग दीर्घकालिक मेमोरी स्टोर (.agents/user/memory/, .agents/workspace/memory/) स्थायी उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं और क्रॉस-सैंडबॉक्स ज्ञान को बनाए रखता है, और एक उपयोगकर्ता-प्रबंधित मेमो स्टोर (.agents/user/memo/) आपको PDFs और markdown शोध नोट्स अपलोड करने देता है जिन्हें एजेंट माँग पर पढ़ सकता है।
• वित्तीय शोध के लिए स्किल्स — DCF मॉडल, इनिशिएटिंग कवरेज रिपोर्ट, अर्निंग्स विश्लेषण, मॉर्निंग नोट्स, दस्तावेज़ निर्माण, और अधिक के लिए पूर्व-निर्मित वर्कफ़्लो — स्लैश कमांड या ऑटो-डिटेक्शन द्वारा सक्रिय करने योग्य।
• फाइनेंस रिसर्च वर्कबेंच — इनलाइन वित्तीय चार्ट्स, बहु-प्रारूप फ़ाइल व्यूअर, TradingView चार्टिंग, रीयल-टाइम WebSocket मार्केट डेटा, एजेंट द्वारा बनाए गए चार्ट एनोटेशन, प्रति-टर्न स्रोत-प्रोवेनेंस पैनल, साझा करने योग्य बातचीत, और सबएजेंट मॉनिटरिंग वाला वेब UI।
• मल्टी-प्रोवाइडर मॉडल लेयर — प्रोवाइडर-अज्ञेयवादी LLM एब्स्ट्रैक्शन और त्रुटि पर स्वचालित फेलओवर।
• ऑटोमेशन्स — आवर्ती या एक-बार के कार्य शेड्यूल करें, या प्राइस-ट्रिगर्ड ऑटोमेशन्स सेट करें जो तब सक्रिय होते हैं जब कोई स्टॉक या इंडेक्स रीयल-टाइम मूल्य शर्त को छूता है।
• सेक्रेटरी — फ़्लैश एजेंट सेक्रेटरी का भी काम करता है: वर्कस्पेस बनाएँ और प्रबंधित करें, बैकग्राउंड में गहरे PTC विश्लेषण भेजें, चल रहे कार्यों की निगरानी करें, और परिणाम प्राप्त करें — सब कुछ संवादात्मक कमांड्स के माध्यम से, human-in-the-loop अनुमोदन के साथ।
• एजेंट स्वार्म — पृथक कॉन्टेक्स्ट विंडो, प्रीलोडेड टूलसेट/स्किल्स, मिड-एग्ज़िक्यूशन स्टीयरिंग, चेकपॉइंट-आधारित रिज़्यूम, और UI में लाइव प्रोग्रेस मॉनिटरिंग वाले समानांतर async सबएजेंट्स।
• लाइव स्टीयरिंग — एजेंट/सबएजेंट के काम करते समय फ़ॉलो-अप संदेश भेजें ताकि उसे पूरा होने का इंतज़ार किए बिना कोर्स-करेक्ट, स्पष्ट, या रीडायरेक्ट किया जा सके।
• मिडलवेयर स्टैक — एक गहरा, कंपोज़ेबल मिडलवेयर स्टैक जो स्किल लोडिंग, प्लान मोड, मल्टीमॉडल इनपुट, ऑटो-कम्पैक्शन, और कॉन्टेक्स्ट प्रबंधन संभालता है ताकि लंबे समय तक चलने वाले एजेंट सत्र समर्थित हों।
• सुरक्षा और वॉल्ट — pgcrypto के माध्यम से एन्क्रिप्शन एट रेस्ट, स्वचालित क्रेडेंशियल लीक डिटेक्शन और रिडैक्शन, सैंडबॉक्स्ड एग्ज़िक्यूशन, और सुरक्षित एजेंट एक्सेस के लिए प्रति-खाता सीक्रेट स्टोरेज
• चैनल इंटीग्रेशन — LangAlpha को Slack, Discord, Feishu, और Telegram से उपयोग करें, साथ ही शेड्यूल किए गए परिणामों के लिए ईमेल डिलीवरी।
• प्रोडक्शन-रेडी इंफ्रास्ट्रक्चर — Redis-बफ़र्ड रीकनेक्शन रीप्ले के साथ SSE-स्ट्रीम्ड एजेंट गतिविधि, HTTP कनेक्शन्स से अलग बैकग्राउंड एग्ज़िक्यूशन, और PostgreSQL-आधारित स्टेट परसिस्टेंस।

इसे क्या शक्ति देता है

सिस्टम आर्किटेक्चर```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