Automatise la recherche marché et macro avec des agents IAqui citent chaque source.

Non. Chaque rapport s'arrête à un gate HITL pour que l'analyste valide l'appel de régime, les papiers cités et les propositions de fonctionnalités avant que quoi que ce soit n'aille aux PMs ou au risk. Lève le gate par template une fois que le workflow a gagné la confiance.

Trois manières. Static context attache ta house view, coverage list et risk limits à des personas spécifiques à chaque run. Le outilrag_retrieve laisse MarketAnalyst et LiteratureSpecialist tirer depuis filings, transcripts et notes antérieures à la demande. La mémoire cross-run porte la thèse de la semaine dernière dans l'update de cette semaine pour que les follow ups ne partent pas de zéro.

Ça se pose à côté. AlphaSense et Sentieo sont des surfaces de search et excerpt sur filings et transcripts. Melaya est la couche de raisonnement qui fait tourner MarketAnalyst, MacroEconomist et LiteratureSpecialist sur un calendrier et écrit le brief, avec tes sources citées inline.

Hebbia et BamSEC se concentrent sur Q and A de documents sur filings SEC. Melaya plug SEC EDGAR comme outilscoped que n'importe quel persona peut appeler, puis compose un workflow multi step autour avec le modèle de knowledge à 3 couches pour que la même réponse soit reproductible le trimestre prochain.

Les drafts citent des paragraphes spécifiques de filings, des series IDs FRED et des identifiants arXiv. Le LiteratureSpecialist est obligé de faire remonter un papier contradictoire par thèse, donc le ton se lit comme une note d'analyste travaillant plutôt qu'un résumé confiant.

N'importe lesquels. Claude sur LiteratureSpecialist où le long context et la qualité de raisonnement comptent, GPT sur DataScientist pour le drafting de code, un Ollama local sur MarketAnalyst quand le dataset on chain ne peut pas quitter ton réseau. Chaque persona choisit le sien.

Avec les outils FRED, SEC EDGAR et arXiv activés, le workflow de briefing macro est un canvas à 4 nœuds : tire les séries, résume, cite, approuve. La plupart des équipes le livrent dans une session de travail et ont le premier brief revu dans leur inbox le même jour.

Chaque run log chaque appel d'outil, chaque chunk retrieved, chaque invocation de modèle et chaque approbation. Rejoue n'importe quel run pour voir quelle série FRED, quel paragraphe 10 K et quel papier arXiv ont porté la conclusion. L'audit log est le log de méthodologie.

n8n, Zapier et Make exécutent des étapes trigger-action prédéfinies, et ils sont plus forts en connecteurs pour les automatisations linéaires simples. Ils ne peuvent pas planifier une analyse approfondie : le Market Analyst, le Macro Economist, le Literature Specialist et le Data Scientist de Melaya raisonnent entre les étapes, scopés par des bundles en lecture seule comme sec_edgar_tools et fred_tools, avec une approbation HITL (validation humaine) à chaque écriture.

Écris le script si tu as juste besoin d'un tirage de graphique planifié. Un script ne peut pas faire le call de régime du Market Analyst ni remonter le papier contradictoire que le Literature Specialist trouve toujours. Melaya ajoute le routage de modèles par étape parmi 23 fournisseurs, des traces de run complètes et une évaluation deterministic-first, donc chaque brief est reproductible et auditable.

Oui. Sauvegarde n'importe quelle run Melaya comme template et relance le même crew de quatre personas sur un nouveau ticker avec des inputs swappés. Le bundle knowledge construit un vector store par workflow à partir des notes précédentes et des mémos de thèse gagnés, donc le crew retrouve le travail du trimestre dernier au lieu de repartir de zéro.

Oui. Melaya tourne dans le cloud ou sur ton runner local, et le routage de modèles par étape te permet d'épingler les étapes qui touchent la couverture maison à un modèle local. L'indexation de nouveaux corpus dans le vector store du bundle knowledge est soumise à une gate HITL (validation humaine), tandis que les tirages publics via arxiv_tools et yahoo_finance_tools peuvent rester dans le cloud.

Melaya fait tourner une évaluation deterministic-first : les vérifications basées sur des règles s'exécutent avant toute revue par modèle. Les vérifications s'assurent que chaque claim porte un identifiant de série FRED depuis fred_tools, une référence EDGAR depuis sec_edgar_tools, ou un identifiant arXiv depuis arxiv_tools, et un brief qui échoue n'atteint jamais la gate de validation de l'analyste. Les traces de run complètes montrent quelle source appuie chaque étape.