LangAlpha

O harness para negociação agêntica.

Agentes de IA de código aberto que pesquisam o mercado, constroem a tese
e negociam na sua própria conta de corretagem dentro das permissões que você define.

Experimente o LangAlpha ↗ · Comece aqui · Negociação agêntica · Design do harness · Arquitetura full-stack · Segurança
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O workspace demo-cbrs: o agente verificando a cotação da CBRS, buscando documentos e executando dois analistas à esquerda, e à direita o dashboard da CBRS construído a partir dessa pesquisa, aberto no preço desde o IPO com seus marcadores de eventos e a nota e as fontes de um evento selecionado

Por que LangAlpha

A maioria das ferramentas de finanças com IA responde perguntas. Acreditamos que a pesquisa de investimento é bayesiana: você registra uma tese e o que provaria que ela está errada, e então cada divulgação de resultados, documento e movimento de preço aumenta ou diminui sua convicção, e sua posição junto com ela. Esse ciclo dura semanas ou meses, e nenhum prompt único o captura.

Agentes de programação ficaram bons quando ganharam um harness feito para código: uma base de código que persiste, onde cada commit se apoia no anterior, além das ferramentas, memória e runtime em torno do modelo. O LangAlpha traz esse harness para os mercados, do vibe coding ao vibe investing. Ele funciona com qualquer modelo, então cada modelo melhor o torna melhor. Duas convicções o moldam:

Uma negociação é um ciclo, não uma chamada de ferramenta. A tese vive em um workspace, e a pesquisa, o dimensionamento, a ordem e o acompanhamento que se segue alimentam cada nova evidência de volta nele.
A autonomia precisa de um limite que você define. Os agentes agem dentro das permissões que você concede, e toda ordem segue um caminho governado.

Uma negociação é um ciclo: um palpite leva à pesquisa e a uma tese mantida no workspace, depois ao dimensionamento e risco, a uma ordem e a um acompanhamento, e o acompanhamento alimenta novas evidências de volta na tese e move sua convicção

Destaques dos recursos

A maioria destes exemplos vem de um workspace sobre a Cerebras (CBRS). Veja funcionando na prática com esta conversa compartilhada, da primeira pergunta ao relatório de iniciação enviado ao Slack.

🔎 Pesquisa com uma equipe de agentes

Faça uma pergunta e o LangAlpha a divide entre analistas paralelos que leem documentos, buscam preços, dados de opções e macroeconômicos, e fazem as contas em código. Envie um acompanhamento a qualquer momento para redirecioná-los durante a execução. Na CBRS, a execução terminou em um primer em HTML sobre o que a Cerebras vende, quão rápido ela cresce e quem paga por isso.

Uma pergunta sobre CBRS distribuída a quatro subagentes, listados sob o agente principal na barra lateral, ao lado da seção do primer sobre quem paga a Cerebras
_{Subagentes: quatro analistas trabalham a questão sob o agente principal, cada cartão contando suas ferramentas e tokens, e um /html-report transforma suas descobertas no primer à direita}

🗂️ Mantenha cada ideia em um workspace

Um workspace por tese, setor ou portfólio. Arquivos, chats e as próprias notas do agente ainda estarão lá amanhã, então cada sessão se baseia na anterior em vez de começar do zero.

"Monte para mim um dashboard interativo sobre CBRS a partir do que já encontramos neste workspace: o preço com os principais eventos, o crescimento da receita, a concentração de clientes e quanto depende da OpenAI. Quero poder clicar e explorar."

Uma nova thread o constrói a partir da pesquisa e dos arquivos que threads anteriores deixaram no workspace: um dashboard ao vivo com o qual você pode interagir.

O workspace demo-cbrs em meio à pesquisa: o agente carregando as skills xlsx e dcf-model e executando código para insumos de mercado, ao lado de revenue_history.json aberto a partir da pasta de dados da tarefa de overview em uma árvore de arquivos com uma pasta por tarefa

_{Arquivos do Workspace: dados em massa ficam em arquivos, não no contexto do agente. Preços, registros e insumos de modelo preenchem a pasta data/ de cada tarefa na árvore de arquivos}

A thread do dashboard: a solicitação de construção e um acompanhamento que mescla os arquivos de eventos de outra thread, ao lado do dashboard CBRS ao vivo sobre quanto depende da OpenAI, com seu registro de exposição e teste de estresse do backlog

_{Apps em execução: o agente constrói dashboards interativos. Clique em uma barra, marcador ou linha para ver sua fonte, arraste o teste de estresse do backlog da OpenAI, ou @ os arquivos de outra thread para mesclá-los}

⏰ Agentes que ficam de vigia

Agende um briefing antes da abertura, ou acorde um agente quando uma ação cruzar um preço ou variar uma porcentagem definida em um dia. Os resultados chegam a um único feed, e ao Slack, Discord, Telegram, Feishu ou iMessage se você conectá-los e escolhê-los para entrega.

"Fique de vigia sobre a CBRS para mim. Verifique as premissas do modelo toda segunda-feira, atualize-o após os resultados do Q3 e me avise se a ação ultrapassar nosso valor de bull ou cair abaixo de $95."