LangAlpha

面向 vibe investing 的 agent harness
LangAlpha 帮你解读金融市场，辅助投资决策。

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快速开始 • API 文档 • Agent 核心 • 后端 • 前端 • TUI • Skills • MCP

把 dashboard 里的精选新闻简报 pin 给 agent，让多个并行 subagent 扫描市场并生成选股思路——结果会回到对话内嵌的交互式 dashboard 里，给出五组贴合你持仓风格的多空配对交易思路。

为什么选择 LangAlpha

如今的 AI 金融工具大多把投资当成一次性问答：问一个问题，得到一个答案，然后结束。但真实的投资更像持续更新判断——先有一个投资假设，每天有新数据进来，再据此调整信心。这个过程往往以周、月为单位展开：修正假设、复盘仓位、在已有分析之上叠加新分析。单靠一句 prompt，很难承载这些。

从 vibe coding 到 vibe investing

灵感来自软件工程：一个 codebase 会一直留存，每一次 commit 都建立在此前的基础上。Claude Code、OpenCode 这类代码 agent harness 之所以有效，正是因为它们让 agent 先理解已有上下文，再基于已有工作继续推进。LangAlpha 把同样的思路带到投资里：给 agent 一个持久的 workspace，让研究可以持续积累。

具体来说，你为每个研究目标建一个 workspace（比如“二季度再平衡”“数据中心需求深挖”“能源板块轮动”）。agent 会先了解你的目标和风格，生成第一份交付物，并把相关文件保存到 workspace 文件系统里。第二天回来，你的文件、thread 和此前积累的研究都还在。

功能亮点

• 渐进式工具发现（Progressive Tool Discovery） — MCP 工具只以摘要形式进上下文，完整文档则落到 workspace 里，让 agent 真正按需去发现和调用工具。还支持把 JSON 工具绑定到 skill 上，只有 skill 激活时才暴露给 agent。
• Programmatic Tool Calling（PTC） — agent 直接写 Python 并执行代码，处理来自 MCP server 的金融数据，而不是把原始数据直接放进 LLM 上下文窗口。这样既能做多步复杂分析，又能减少 token 浪费。
• 金融数据生态 — 多层级的数据 provider 体系：native 工具负责快速查询，MCP server 负责在 sandbox 里做批量数据处理、画图和多年跨度的分析。
• 持久化 workspace — 每个 workspace 对应一个专属 sandbox，有结构化的目录，还有一份 workspace 笔记文件（agent.md），让研究在多次 session 和多个 thread 之间不断累积。另有一套独立的长期 memory 存储（.agents/user/memory/、.agents/workspace/memory/），保存长期有效的用户偏好和跨 sandbox 的知识；还有一套用户自管的 memo 存储（.agents/user/memo/），你可以上传 PDF 和 markdown 研究笔记，agent 按需读取。
• 金融研究 Skills — 预置的工作流，涵盖 DCF 模型、首次覆盖报告、财报分析、晨报、文档生成等等——可以用 slash command 触发，也能自动识别激活。
• 金融研究工作台 — Web 界面集成了内嵌金融图表、多格式文件查看器、TradingView 图表、实时 WebSocket 行情、agent 手绘图表标注、按轮次展示的数据来源面板、可分享的对话，以及 subagent 监控。
• 多 provider 模型层 — 与具体 provider 解耦的 LLM 抽象，出错时自动 failover。
• 自动化（Automations） — 可以排定周期性或一次性的任务，也能设置价格触发的自动化——当某只股票或指数触及实时价格条件时自动执行。
• Secretary（事务助理） — Flash agent 还能处理事务性工作：建立和管理 workspace、在后台派发深度 PTC 分析、跟踪运行中的任务、取回结果——这些都通过对话式指令完成，并带 human-in-the-loop 审批。
• Agent 集群 — 并行的异步 subagent，各自拥有隔离的上下文窗口、预加载的工具集与 skill，支持执行中途 steering、基于 checkpoint 的恢复，以及界面上的实时进度监控。
• 实时 steering — agent 或 subagent 运行时，你可以随时追加消息来纠偏、澄清或改变方向，不用等任务结束。
• Middleware 栈 — 一套深层、可组合的 middleware stack，负责 skill 加载、plan mode、多模态输入、自动 compaction 和上下文管理，支撑长时间运行的 agent session。
• 安全与 workspace vault — 用 pgcrypto 做静态加密，自动检测并脱敏泄露的 credential；代码在 sandbox 里执行，每个 workspace 都有独立的 secret 存储，供 agent 安全取用。
• 渠道集成 — 在 Slack、Discord、飞书、Telegram 里直接用 LangAlpha，定时结果还能通过邮件送达。
• 生产级基础设施 — agent 活动通过 SSE 流式输出，断线重连时靠 Redis 缓冲回放，后台执行与 HTTP 连接解耦，状态由 PostgreSQL 持久化。

技术内核

系统架构

%%{init: {'theme': 'neutral'}}%%

flowchart TB
    Web["Web UI<br/>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"]

多 Provider 模型层

LangAlpha 运行在与具体 provider 解耦的模型层上，统一封装多个 LLM 后端。不管底层由哪个模型驱动，同一套 middleware、工具和工作流都可以照常运行。内置两种模式：

• PTC 模式：用于深度、多步骤的投资研究。强推理模型负责规划分析路径、梳理金融数据，并写代码完成复杂分析。长上下文让它能在一次处理中交叉比对 SEC 文件和研报。
• Flash 模式：用于快速的对话响应和 workspace 调度——快速查行情、在 MarketView 里边看图边聊、轻量问答，还有一个秘书角色，帮你管理 workspace、在后台派发深度 PTC 分析，再用自然对话把结果带回来。

使用你自己的模型和 API key（BYOK） — 直接用你已有的 AI 订阅和 API key。通过 OAuth 接入 ChatGPT 或 Claude 订阅（OpenAI Codex OAuth、Claude Code OAuth），使用 Kimi（月之暗面）、GLM（智谱）、MiniMax 或豆包（火山引擎）的 coding plan，或者通过 BYOK 为任何受支持的 provider 填入自己的 API key。所有 key 都用 PostgreSQL 的 pgcrypto 做静态加密（详见安全）。

模型容错 — 遇到瞬时错误自动重试，之后 failover 到配置好的备用模型。推理力度（low/medium/high）会在各家 provider 之间自动对齐。

Programmatic Tool Calling（PTC）与 Workspace 架构

大多数 AI agent 通过一次性的 JSON 工具调用处理数据，并把结果直接放进上下文窗口。Programmatic Tool Calling 的做法不同：agent 不把原始数据交给 LLM，而是在 Daytona 云 sandbox 里写代码、执行代码，就地处理数据，只返回最终结果。这样既减少 token 浪费，也能完成原本会超出上下文上限的分析。

PTC 执行流程

%%{init: {'theme': 'neutral'}}%%

flowchart LR
    LLM["LLM"] -- "1 — Writes Python" --> EC["ExecuteCode Tool"]
    EC -- "2 — Sends to sandbox" --> Run["Code Runner"]

    subgraph Sandbox ["Daytona Cloud Sandbox"]
        Run -- "3 — import tools.*" --> Wrappers["Generated Wrappers<br/>One module per MCP server"]
        Wrappers -- "4 — JSON-RPC stdio" --> MCP["MCP Servers<br/>Subprocesses in sandbox"]
    end

    MCP -- "5 — REST / WS" --> APIs["Financial APIs<br/>FMP · Yahoo · Polygon"]
    APIs -- "6 — Data" --> MCP
    Run -- "7 — stdout · charts · files" --> EC
    EC -- "8 — Result" --> LLM

除此之外，workspace 环境让数据不再局限于单次 session。每个 sandbox 都有一套结构化目录：work/<task>/ 放各任务的工作区（数据、图表、代码），results/ 放定稿报告，data/ 放共享数据集，中间结果因此可以跨 session 留存。根目录下的 agent.md 是 agent 跨 thread 维护的 workspace 笔记，记录 workspace 目标、关键发现、thread 索引和重要产物的文件索引。一层 middleware 会把 agent.md 注入每一次模型调用，因此 agent 不必反复重读文件，也能掌握此前工作的完整上下文。另有一套基于 store 的长期 memory 系统（.agents/user/memory/、.agents/workspace/memory/），记录长期有效的用户偏好和跨 sandbox 的知识；用户自管的 memo 存储（.agents/user/memo/）则用于存放你上传的文档。PDF 会在服务端抽取文本，元数据由 LLM 异步生成，方便 agent 按主题找到并引用。每个 workspace 支持多个对话 thread，并共同服务于同一个研究目标。

每个 workspace 对应一个持久 sandbox——按主题、投资组合或论点来组织研究。