LangAlpha

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LangAlpha 把投资研究当作一个持续迭代的过程，而不是一问一答的即时响应。每个研究目标都有专属的持久化工作区，代理可以在数周内逐步打磨投资论点，回溯持仓判断，并在既有分析之上叠加新的研究。底层基于 LangGraph 构建，代理在隔离沙箱中编写并执行 Python 代码，让多步骤的财务分析以代码形式沉淀，避免把 LLM 的上下文窗口撑爆。对于想获得结构化、可复现研究的开发者或小团队，无论是做 DCF 估值、撰写覆盖报告、拆解财报，还是依据筛选条件生成配对交易思路，LangAlpha 都会在仪表盘内给出结合持仓校准的候选方案，而不是零散的临时答案。