
ऑटोमेटेड OSINT फ्रेमवर्क जो रिकोनिसेंस, डेटा हार्वेस्टिंग, और खतरा खुफिया जानकारी संग्रह के लिए मॉड्यूलर क्रॉलर, स्कैनर और निष्कर्षण पाइपलाइनों के साथ काम करता है।
एक वाइब इन्वेस्टिंग एजेंट हार्नेस
LangAlpha को वित्तीय बाज़ारों की व्याख्या करने और निवेश निर्णयों में सहायता करने के लिए बनाया गया है।
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।
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।
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।
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।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